製造業における技術革新を推進するために機械学習とマテリアルズ・インフォマティクスの活用に焦点を当てます。参加者は機械学習の基本原理やアプローチを学び、これらを実際の製造プロセスに適用する方法を理解する機会を得ます。特に、マテリアルズ・インフォマティクスで使用される機械学習の応用技術とその周辺技術について掘り下げ、これらを現場に組み込む具体的な事例を提示します。
　実践事例を豊富に取り入れることで、理論から具体的なプロジェクトへの応用までのステップを説明します。これにより、参加者はマテリアルズ・インフォマティクスプロジェクトの始め方を体系的に理解し、自社のプロジェクトに直接応用する能力を身に付けます。本セミナーは、新材料設計、材料製造プロセスの効率化、画像による材料検査の自動化を目指す技術者や研究者にとって、業務の質を向上させ、競争力を高めるための知識とスキルを提供します。

1. 機械学習の基礎
   1. 人工知能と機械学習
   2. 機械学習の種類と流れ
   3. データの分割
   4. 過学習と交差検証
   5. ハイパーパラメータの最適化
   6. 精度評価指標
   7. ノーフリーランチ定理
   8. 線形回帰からニューラルネットワーク
   9. 深層学習
   10. データの質と量
   11. 内挿と外挿
2. 機械学習の応用技術
   1. 教師なし学習
   2. 説明可能AI
   3. 醜いアヒルの子の定理
   4. 特徴量エンジニアリング
   5. 正則化とデータ拡張
   6. 不均衡データ
   7. 転移学習
   8. 二重交差検証
   9. モデルの適用範囲
3. 機械学習の周辺技術
   1. 機械学習の用途
   2. 因果推論
   3. 第一原理計算
   4. 逆問題と最適化
   5. 画像解析
4. 製造業への応用
   1. アンチパターンから学ぶ
   2. データ活用人材
   3. 銀の弾などない
   4. 開発環境
5. 実践事例
   1. 添加剤の歩留まり最適化
   2. 外観検査への応用
   3. 破面解析への応用
   4. 第一原理計算からの転移学習
   5. 合金組成の最適化