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化学研究と人工知能技術の融合に関する基礎と応用事例

Zoomを使ったライブ配信セミナー

化学研究と人工知能技術の融合に関する基礎と応用事例

~化学反応予測・実験条件最適化・量子化学理論の高度化を例として~
オンライン 開催

概要

本セミナーでは、人工知能技術・機械学習について基礎から解説し、化学における人工知能技術・機械学習の適用および事例を解説いたします。

開催日

  • 2020年11月30日(月) 13時30分 16時30分

修得知識

  • 化学における人工知能技術の基礎知識
    • 機械学習・進化的計算・化学における記述子
  • 人工知能技術を導入した最新の化学研究事例
    • 化学反応の予測
    • 実験条件最適化
    • 高速な量子化学計算手法など

プログラム

 近年、人工知能 (AI) 技術は、化学分野における実験・理論・計算の様々な領域で活用され始めている。本セミナーでは、化学の諸分野とAI技術の融合研究を実施するための基礎を説明する。またこれらに関する幾つかの具体的な研究事例 (反応予測、実験条件最適化、量子化学理論の高度化) や将来的な展望を述べたい。

  1. 人工知能技術の概要
    1. 化学と人工知能技術
    2. 人工知能技術の種類と特徴
    3. 機械学習の概要
    4. 進化的計算の概要
  2. 化学における記述子
    1. 構造的特徴を表した記述子
    2. 電子的特徴を表した記述子
  3. 機械学習と実験・計算による化学反応予測
    1. 反応予測システムの歴史
    2. 機械学習と電子状態情報を用いた反応予測の研究事例
    3. 均一系触媒における有機化学反応に対する反応予測への適用
    4. 将来展望
  4. 機械学習と実験/計算による反応条件最適化
    1. 近年の実験条件最適化研究の動向
    2. 実験条件最適化における研究事例
    3. 溶媒条件最適化における研究事例
    4. 将来展望
  5. 機械学習による量子化学理論の高度化
    1. 密度汎関数理論における研究事例
    2. 波動関数理論における研究事例
    3. 将来展望

講師

  • 清野 淳司
    早稲田大学 理工学術院 総合研究所
    次席研究員 / 研究院講師

主催

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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
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)

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  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境 をご確認いただき、 ミーティングテスト にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。電子媒体での配布はございません。
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    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
本セミナーは終了いたしました。

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