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
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本セミナーでは、る機械学習の基本的な考え方から始め、実践上現れる多様な探索問題に対してベイズ最適化とその発展系によってどのように探索の自動化が実現できるかを解説いたします。
データの取得技術が多様化するなかで、得られた結果からどのように次の意思決定をすべきかは多くの材料研究・開発の中で問題となります。近年ではこのプロセスを「機械学習」で自動化するマテリアルズ・インフォマティクス (MI) が様々な文脈で注目されています。新規材料の探索は何らかの性能指標を最適化する問題として捉えることができますが、多くの場合にこの指標の値は費用や時間のかかる実験やシミュレーションを通してしか得られないため、最適化は非常に難しいものになります。このような問題に対して「ベイズ最適化」と呼ばれる機械学習手法がMIでは頻繁に用いられます。
本講座では、背景となる機械学習の基本的な考え方から始め、実践上現れる多様な探索問題に対してベイズ最適化とその発展系によってどのように探索の自動化が実現できるかをお話しします。特段、前提知識は仮定せずにお話をしますので、機械学習による材料解析や、AI関連技術の導入可能性を模索されている技術者、研究者の方に有益な情報が提供できればと思います。
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また、2名様以上同時申込で全員案内登録をしていただいた場合、1名様あたり半額の 22,500円(税別) / 24,750円(税込)となります。
学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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| 発行年月 | |
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