材料研究課題を解決するためのマテリアルズ・インフォマティクス入門

セミナー趣旨

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概要
   1. AI for Materialsとマテリアル・ゲノムプロジェクト
   2. 国内外のプロジェクト動向
   3. 機械学習の基礎
   4. 機械学習応用の流れと課題設定の重要性
   5. 代表的な機械学習応用事例の紹介
   6. 物質・材料データの特徴と注意点
   7. 「分かりたい」のか「見つけたい」のか
   8. 情報科学市民権
   9. 物質科学の立場として忘れてはいけないこと
2. 予測（回帰）：予測モデルとモデル選択
   1. 予測・モデル選択の応用例
   2. 「モデル」と「損失関数」
   3. モデル推定の種類（最尤法, MAP推定, ベイズ推定）
   4. 確率論的にみた回帰と正則化
   5. 非線形モデリングの困難
3. 予測（回帰）：機械学習ポテンシャルの歴史と応用
   1. 物質の記述
   2. 原子間ポテンシャルと機械学習
4. 分類：スペクトルデータの低次元化とクラスター解析
   1. 高次元データとしてのスペクトルと低次元化の重要性
   2. 分類：教師あり学習と教師なし学習
   3. 特徴空間と類似度
   4. 特徴空間の解釈性と表現性
   5. 主成分解析によるスペクトルの低次元化
   6. k-means法によるスペクトルの分類
   7. 階層的クラスタリングによるスペクトルの分類
5. データ解析：スペクトル解析のためのEMアルゴリズムによるピーク検知
   1. ピーク検知のための処理フロー
   2. 非線形最小二乗法の困難
   3. 回帰と分布推定の違い
   4. ガウス分布の最尤推定
   5. EMアルゴリズムによる最尤推定
   6. スペクトル解析のための改良EMアルゴリズム
   7. 解析事例
   8. EMアルゴリズムとしてのk-means法
   9. ベイズ推論への展開と変分ベイズ推定によるモデル選択
6. データ活用：ベイズ最適化の概要と応用
   1. ベイズ最適化でやりたいこと
   2. ベイズ最適化を使った研究事例
   3. ベイズ最適化の作業フロー
   4. デモンストレーション

セミナー講師

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