機械学習 マテリアルズインフォマティクス セミナー
        
マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発と活用集
 

<セミナー No 201209>


★ 現象のモデル化、構造の数値表現、機械学習手法の選択から応用事例まで!

【Live配信セミナー】

ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクスのための
機械学習入門


■ 講師

早稲田大学 先進理工学部 化学・生命化学科 助教 藤波 美起登 氏

■ 開催要領
日 時

2022年1月21日(金) 10:30〜16:30

会 場 Zoomを利用したLive配信 ※会場での講義は行いません
Live配信セミナーの接続確認・受講手順は「こちら」をご確認下さい。
聴講料

1名につき 55,000円(消費税込、資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき49
,500円〕

〔大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくは上部の「アカデミック価格」をご覧下さい〕

■ プログラム
【習得できる知識】
・機械学習に関する基礎的な知識や概念
・機械学習を用いた化学の問題解決のためのプロセスや活用の進め方
・Pythonを用いた基本的な機械学習プログラムの書き方

【講座の趣旨】
機械学習に馴染みがない化学系の方のためにデータ分析の基礎を説明します。講演前半では機械学習の基礎と化学問題解決のためのプロセスを説明します。後半では具体例を用い、実際のPythonプログラムの例と実行結果をこのプロセスに沿って解説します。最後に、私の経験を中心に化学の応用事例を紹介します。



1.機械学習と化学

2.機械学習の基礎
 2-1 機械学習に関する基礎知識
 2-2 機械学習の特徴
 2-3 具体的な機械学習アルゴリズム
 2-4 実際にプログラムを実行するためのヒント

3.機械学習を用いた予測のプロセス
 3-1 課題設定と現象のモデル化
 3-2 データの収集と記述子
 3-3 機械学習手法の選択と評価

4.化学に機械学習を適用するために
 4-1 化学データの課題
 4-2 分子の記述子
 4-3 特徴的な機械学習手法

5.Pythonプログラムを用いた機械学習の実例

6.化学への機械学習の応用事例
 6-1 反応条件最適化 (少数データへの適用事例)
 6-2 溶媒選択 (少数データ・分子選択の適用事例)
 6-3 反応予測 (モデル化に関する工夫の事例)
 6-4 汎関数の開発 (理論化学への応用事例)
 6-5 その他の事例

【質疑応答】

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