このセミナーへの申込みは終了しています。
以下の類似セミナーへのお申込みをご検討ください。
以下の類似セミナーへのお申込みをご検討ください。
ベイズ最適化による実験計画法の基礎と具体的すすめ方
全国
47,300
2024-05-23
マテリアルズインフォマティクスのためのデータ解析
全国
55,000
2024-05-31
基礎から学ぶ!高分子材料におけるマテリアルズ・インフォマティクス~イオン交換膜の特性・劣化を予測可能な機械学習モデルを例に~<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>
全国
41,800
2024-05-21
ベイズ統計から学ぶ統計的機械学習
全国
53,900
2024-05-23
第一原理計算と機械学習を用いた材料設計 ~基礎原理から機械学習力場活用の最新動向まで~
全国
41,800
2024-05-29
機械学習を用いた画像認識技術の基礎とその応用
全国
57,200
2024-06-19
技術者・研究者が基礎から学ぶ実験計画法
全国
55,000
2024-05-24
機械学習によるデータ分析の基礎知識と勘所
全国
25,300
物質・材料研究におけるデータ科学の活用:基礎と応用 ~マテリアルズインフォマティクスの基本知識、ツール、最新研究事例~
49,500 円(税込)
※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます
※銀行振込 または、当日現金でのお支払い
このセミナーの申込みは終了しました。
よくある質問はこちら
このセミナーについて質問する開催日 |
10:30 ~ 16:30 締めきりました |
---|---|
主催者 | サイエンス&テクノロジー株式会社 |
キーワード | 化学技術一般 高分子・樹脂材料 機械学習・ディープラーニング |
開催エリア | 東京都 |
開催場所 | 【品川区】きゅりあん |
交通 | 【JR・東急・りんかい線】大井町駅 |
※本セミナーは9/29(火)に延期しました。
マテリアルズインフォマティクスの
基本知識、ツール、最新研究事例
無機・有機材料の記述子、(逆)構造物性相関解析
転移学習によるスモールデータからの予測
実験計画法、ディープラーニングの活用などの話題を紹介!
セミナー講師
大学共同利用機関法人情報・システム研究機構 統計数理研究所 データ科学研究系 教授
同研究所 ものづくりデータ科学研究センター センター長 博士(学術)吉田 亮 氏
略歴
JSTイノベーションハブ構築支援事業「情報統合型 物質・材料開発イニシアティブ」(MI2I)に参画.統計数理研究所ものづくりデータ科学研究センター・センター長
専門
データ科学、マテリアルズインフォマティクス
同研究所 ものづくりデータ科学研究センター センター長 博士(学術)吉田 亮 氏
略歴
JSTイノベーションハブ構築支援事業「情報統合型 物質・材料開発イニシアティブ」(MI2I)に参画.統計数理研究所ものづくりデータ科学研究センター・センター長
専門
データ科学、マテリアルズインフォマティクス
セミナー受講料
49,500円( S&T会員受講料46,970円 )
(まだS&T会員未登録の方は、申込みフォームの通信欄に「会員登録情報希望」と記入してください。
詳しい情報を送付します。ご登録いただくと、今回から会員受講料が適用可能です。)
S&T会員なら、2名同時申込みで1名分無料
2名で 49,500円 (2名ともS&T会員登録必須/1名あたり定価半額24,750円)
【1名分無料適用条件】
※2名様ともS&T会員登録が必須です。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、1名あたり定価半額で追加受講できます。
※受講券、請求書は、代表者に郵送いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
(申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。
セミナー趣旨
本セミナーでは、機械学習の入門的解説、材料研究における活用事例、解析ツール等の解説を行いながら、マテリアルズ・インフォマティクスのアウトラインを示す。無機・有機材料の記述子、(逆)構造物性相関解析、転移学習によるスモールデータからの予測、実験計画法、ディープラーニングの活用等を話題として取り上げる。
セミナープログラム
1.マテリアルズ・インフォマティクスの学術的背景
2.機械学習を活用した仮想スクリーニング
2.1 構造物性相関分析
2.2 教師あり学習
2.3 転移学習によるスモールデータからの予測
2.4 適用例
3.設計と合成の機械学習
3.1 逆構造物性相関分析
3.1.1 低分子化合物・ポリマー
3.1.2 無機化合物
3.2 逆合成経路の予測
3.3 適用例
4.物質構造の数値表現(記述子)
5.実験計画法(ベイズ最適化)
6.データ科学による「予測」と「理解」
7.その他:最新の話題
□質疑応答□
2.機械学習を活用した仮想スクリーニング
2.1 構造物性相関分析
2.2 教師あり学習
2.3 転移学習によるスモールデータからの予測
2.4 適用例
3.設計と合成の機械学習
3.1 逆構造物性相関分析
3.1.1 低分子化合物・ポリマー
3.1.2 無機化合物
3.2 逆合成経路の予測
3.3 適用例
4.物質構造の数値表現(記述子)
5.実験計画法(ベイズ最適化)
6.データ科学による「予測」と「理解」
7.その他:最新の話題
□質疑応答□
関連セミナー
ベイズ最適化による実験計画法の基礎と具体的すすめ方
全国
47,300
2024-05-23
マテリアルズインフォマティクスのためのデータ解析
全国
55,000
2024-05-31
基礎から学ぶ!高分子材料におけるマテリアルズ・インフォマティクス~イオン交換膜の特性・劣化を予測可能な機械学習モデルを例に~<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>
全国
41,800
2024-05-21
ベイズ統計から学ぶ統計的機械学習
全国
53,900
2024-05-23
第一原理計算と機械学習を用いた材料設計 ~基礎原理から機械学習力場活用の最新動向まで~
全国
41,800
2024-05-29
機械学習を用いた画像認識技術の基礎とその応用
全国
57,200
2024-06-19
技術者・研究者が基礎から学ぶ実験計画法
全国
55,000
2024-05-24
機械学習によるデータ分析の基礎知識と勘所
全国
25,300