技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー

マテリアルインフォマティクスに向けた機械学習入門

マテリアルインフォマティクスに向けた機械学習入門

東京都 開催 会場 開催
関連するセミナー・出版物
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する 関連するセミナー・出版物を探す

概要

本セミナーでは、機械学習の基本的な考え方と問題設定を基礎から平易に解説いたします。
その上で、機械学習の応用分野として目覚ましい発展を遂げているマテリアルインフォマティクス、特に材料探索と計測の効率化に向けた取り組みの事例を通して、近代的な機械学習手法の使い方までを含めて解説いたします。

開催日

  • 2019年6月21日(金) 10時00分 ～ 17時00分

受講対象者

  • 実務・研究において予測、特に回帰分析を利用する方
  • 実務・研究においてどのような考え方で予測モデルを選べばよいかを知りたい方

修得知識

  • 機械学習で扱う問題設定と基本的な考え方
  • ハイスループットな実験や材料探索に活用できる代表的な機械学習手法
  • 具体的な適用事例
  • どのような機械学習が材料開発・計測技術に利用されているか

プログラム

　機械学習はその適用範囲を広げ続けており、従来の開発プロセスをデータ駆動型開発に置き換える試みが様々な分野で進んでいる。本講座では、機械学習の基本的な考え方と問題設定を初学者向けに解説する。その上で、機械学習の応用分野として近年目覚ましい発展を遂げているマテリアルインフォマティクス、特に材料探索と計測の効率化に向けた取り組みの事例を通して、近代的な機械学習手法の「使い方」まで含めた解説を行う。

  1. 機械学習入門
    1. 機械が学習するとは?
    2. 関連分野の概観と歴史
    3. 機械学習の問題設定と分類
  2. 記法と確率統計の準備
    1. ベクトル,ノルム
    2. 確率密度関数
    3. ベイズの定理
  3. 教師有り学習
    1. 判別と回帰
    2. 損失関数と経験リスク最小化
    3. 正則化
    4. 生成モデルによる回帰とガウス過程
  4. 教師なし学習
    1. 密度推定
    2. クラスタリング
  5. アンサンブル学習入門
    1. 判別・回帰木
    2. バギング
    3. ランダムフォレスト
  6. 計測・マテリアルインフォマティクスへの応用
    1. 密度推定による中性子散乱計測の高効率化
    2. 能動学習によるスペクトル計測の高効率化
    3. ベイズ最適化による材料探索の高効率化
    • 質疑応答
ページのトップヘ

講師

  • 日野 英逸 氏
    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 モデリング研究系
    教授
ページのトップヘ

会場

株式会社 技術情報協会
東京都 品川区 西五反田2-29-5 日幸五反田ビル8F
株式会社 技術情報協会の地図
ページのトップヘ

主催

株式会社 技術情報協会
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 50,000円 (税別) / 54,000円 (税込)
複数名
: 45,000円 (税別) / 48,600円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、
    1名あたり 45,000円(税別) / 48,600円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 54,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 97,200円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 145,800円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 他の割引は併用できません。
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する
ページのトップヘ

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2026/1/6 工場における画像認識AIの自社開発とその実装の進め方 オンライン
2026/1/13 異常検知への生成AI、AIエージェント導入と活用の仕方 オンライン
2026/1/14 研究・実験データの収集、一元化とプラットフォーム構築 オンライン
2026/1/14 材料研究開発に活かすマテリアルズ・インフォマティクスの基本と研究事例 オンライン
2026/1/14 分析法バリデーションコース (2日間) オンライン
2026/1/14 ICH Q2 (R2) 、Q14をふまえた承認申請時の分析法バリデーションの留意点 オンライン
2026/1/15 逆問題解析による材料の構造、プロセス条件設計 オンライン
2026/1/15 強化学習の基礎から最新動向と機械制御への応用 オンライン
2026/1/15 Pythonを用いた実験計画法とその最適化 オンライン
2026/1/15 マテリアルズインフォマティクスにおける少ない実験データを活用した物質探索・プロセス最適化の進め方 オンライン
2026/1/15 材料研究開発に活かすマテリアルズ・インフォマティクスの基本と研究事例 オンライン
2026/1/16 計算科学シミュレーション技術の基礎と材料設計への応用 オンライン
2026/1/16 強化学習の基礎から最新動向と機械制御への応用 オンライン
2026/1/16 微生物試験の妥当性確保のための統計的手法及び評価 オンライン
2026/1/19 マテリアルズ・インフォマティクスの実践と低誘電材料開発への応用 オンライン
2026/1/19 Excel/Pythonを活用した製造現場の品質データ分析入門 オンライン
2026/1/19 微生物試験の妥当性確保のための統計的手法及び評価 オンライン
2026/1/19 EMCの基礎と機械学習・深層学習の応用技術 オンライン
2026/1/19 統計手法の基礎 オンライン
2026/1/20 ICH Q2(R2) の要点と分析法バリデーション実施 オンライン
ページのトップヘ

関連する出版物

発行年月
2025/3/31 ベイズ最適化の活用事例
2024/10/31 少ないデータによるAI・機械学習の進め方と精度向上、説明可能なAIの開発
2024/10/31 自然言語処理の導入と活用事例
2024/1/12 世界のマテリアルズ・インフォマティクス 最新業界レポート
2023/12/27 実験の自動化・自律化によるR&Dの効率化と運用方法
2023/6/30 生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用
2023/4/28 ケモインフォマティクスにおけるデータ収集の最適化と解析手法
2022/12/31 機械学習・ディープラーニングによる "異常検知" 技術と活用事例集
2022/8/31 医療機器の設計開発における統計的手法とそのサンプルサイズ設定
2021/10/25 AIプロセッサー
2021/10/25 AIプロセッサー (CD-ROM版)
2021/10/18 医療機器の設計・開発時のサンプルサイズ設定と設定根拠
2021/7/30 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
2021/6/30 人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明
2021/6/28 AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
2020/12/30 実践Rケモ・マテリアル・データサイエンス
2020/8/11 化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート
2020/8/1 材料およびプロセス開発のためのインフォマティクスの基礎と研究開発最前線
2020/7/31 生体情報センシングと人の状態推定への応用
2020/4/30 生体情報計測による感情の可視化技術
ページのトップヘ