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マテリアルズインフォマティクスを用いた構造材料の開発

マテリアルズインフォマティクスを用いた構造材料の開発

~機械学習を活用した材料工学~
オンライン 開催

概要

本セミナーでは、機械学習を活用した材料開発事例について解説いたします。

開催日

  • 2022年3月24日(木) 10時30分16時30分

プログラム

 データサイエンスを活用して、従来のアプローチでは手の届かなかった複雑系での傾向把握をするとともに、対策手法を一手の信頼性を持って行いたいという社会のニーズは多い。材料の分野では、例えば出力 (特性など) を最大化するにはどの入力変数 (材料組織因子やプロセス因子) をどの程度制御すればよいのかを効率的に把握することは永遠の課題である。このような場合に、プロセス、組織、特性の一連のデータが豊富にそろっていれば、データサイエンスはその夢を現実的なものにしてくれる。
 本講義では、実験の効率化、シミュレーションによるデータ補間、敵対的生成ネットワークという深層学習によるバーチャル画像の創成、画像データの徹底的な定量解析と、そこで得たデータの順・逆解析の実例を紹介する。必ずしも情報工学、画像工学が専門ではない材料研究者・開発者が理解できるようにかみ砕いて説明を行う

  1. 統合型材料デザイン概論
  2. 機械学習を活用した材料工学最前線
    1. スパース学習
    2. 順解析
    3. 逆解析
  3. 材料画像工学
    1. 材料組織画像認識 (ディープラーニング)
    2. 材料組織画像の定量解析 (材料工学的重要因子と数学的重要因子)
    3. 材料組織画像創成 (敵対的生成ネットワーク)
    • 質疑応答

講師

  • 足立 吉隆
    名古屋大学 大学院 工学研究科 材料デザイン工学専攻
    教授

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
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 45,000円 (税別) / 49,500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) / 49,500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) / 55,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500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。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 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、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

ライブ配信セミナーについて

  • 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、 視聴環境テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング 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。
  • 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。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 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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