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