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データ解析・ベイズ最適化の基礎と実験計画法への応用

データ解析・ベイズ最適化の基礎と実験計画法への応用

東京都 開催 会場 開催 PC実習付き

概要

本セミナーでは、効率的な材料設計やプロセス・装置設計を可能にする実験計画法について取り上げ、必要なデータ解析理論とベイズ最適化の基礎、具体的な応用例や最新の研究事例などを解説いたします。

開催日

  • 2019年8月22日(木) 10時30分 16時30分

修得知識

  • データ解析やベイズ最適化の基礎
  • 実験計画法・適応的実験計画法
  • 実験計画法を実現するためのデータ解析の理論
  • 低予算で効率的な実験計画を立てられる

プログラム

 高機能性材料の開発やコンピュータシミュレーションによる設計などの研究・開発の現場において、効率的にシミュレーション・実験・製造を実施するために実験計画法が活用される。例えば5つの実験パラメータもしくはシミュレーション条件 (反応器体積・反応温度・反応時間など) があり、それぞれ 10 の候補の値がある場合、すべての組み合わせは10万通りになってしまう。しかし実験計画法を用いれば、その中の数回のシミュレーション候補・実験候補から実験パラメータと装置の性能・材料の物性・活性との間の関係性を統計的手法によりモデル化することで、所望の装置性能・物性・活性を実現するための候補を効率的に探索できる。このようにシミュレーションデータや実験データを活用することで、効率的な材料設計およびプロセス・装置設計を達成できる。
 本講演では、そのような (適応的) 実験計画法や、実験計画法を実現するためのデータ解析理論およびベイズ最適化の基礎を解説する。さらに具体的な材料設計およびプロセス・装置設計の例や最新の研究事例を紹介する。

  1. 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・プロセスインフォマティクス
    1. 分子設計とは
    2. 材料設計とは
    3. プロセス設計・装置設計とは
    4. モデリング
    5. モデルの活用した材料設計・プロセス設計・装置設計
  2. データ解析・実験計画法・ベイズ最適化
    1. 線形回帰分析
    2. 非線形回帰分析
    3. 線形クラス分類
    4. 非線形クラス分類
    5. 実験計画法
    6. 適応的実験計画法
    7. ガウス過程による回帰
    8. ベイズ最適化
  3. 研究事例・応用事例
    1. ベイズ最適化による材料設計・プロセス設計・装置設計
    2. 材料設計の実例
    3. プロセス設計・装置設計の実例
    • 質疑応答・名刺交換

講師

  • 金子 弘昌
    明治大学 理工学部 応用化学科
    准教授

会場

品川区立総合区民会館 きゅりあん

5F 第4講習室

東京都 品川区 東大井5丁目18-1
品川区立総合区民会館 きゅりあんの地図

主催

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お問い合わせ

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(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
: 42,750円 (税別) / 46,170円 (税込)
複数名
: 22,500円 (税別) / 24,300円 (税込)

複数名同時受講の割引特典について

  • 2名様以上でお申込みの場合、
    1名あたり 22,500円(税別) / 24,300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 42,750円(税別) / 46,170円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 48,600円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 72,900円(税込)
  • 同一法人内 (グループ会社でも可) 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。
  • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
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本セミナーは終了いたしました。

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