tech-seminar.jp

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスについて基礎から解説いたします。
なるべく数式を使用せずにモデル化と逆解析の考え方の概念を分かりやすく解説いたします。
高分子材料設計を行うにあたっての材料表現法、モデル化法などの実践的な方法を習得いただけます。

本セミナーでは、これから機械学習に取り組む研究者・技術者やDX推進担当者を対象に、機械学習の基礎と全体像を整理し、自社の課題に合った導入・適用方法を考える視点を提供いたします。
さらに、分子・材料・プロセス設計の各領域において、具体的な活用方法をデータ解析ツールDatachemical LABの実演を交えて解説しいたます。

本セミナーでは、コンピューターを用いたスペクトル解析の一つであるケモメトリックスについて基礎から解説いたします。特に講師が専門とする赤外分光法を例とし、赤外スペクトルのケモメトリックスによる解析によって、試料中に含まれる成分の定量や、その状態を調べた事例を紹介し、混合物を物理的に分離せずとも、「スペクトル情報のまま分離」できるという利点が理解できるように解説いたします。

本セミナーでは、タンパク質の基礎から解説し、タンパク質のフォールディング反応過程の理論的予測法や、タンパク質の安定性・可溶性を向上させる手法等についても解説いたします。

本セミナーでは、近赤外分光法について基礎から解説し、スペクトルを分析するためのデータ解析に関する知識について詳解いたします。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスの有効なアプローチの一つであるスパースモデリングの基礎とその活用方法について、Pythonを用いて実践する方法とともに説明いたします。
また、マテリアルズ・インフォマティクスにおけるスパースモデリングの応用事例を紹介し、ナノシートの高効率収集への応用や、その基礎技術の発展について解説いたします。

本セミナーでは、ケモインフォマティクスについて基礎から解説し、化合物の特性を予測・説明する回帰モデル、特性の予測方法、ベイズ最適化を用いた実験条件の探索方法の解説いたします。

本セミナーでは、再生医療等製品の最新の研究動向ならびにCMC特性を考慮した商品コンセプト構築と開発戦略について、最新の研究動向や課題に関連する事例をもとに実現可能な再生医療とその成功要因を解説いたします。

本セミナーでは、ケモインフォマティクスについて基礎から解説し、化合物の特性を予測・説明する回帰モデル、特性の予測方法、ベイズ最適化を用いた実験条件の探索方法の解説いたします。

本セミナーでは、MIの教科書として執筆した著書「マテリアルズ・インフォマティクス実践ハンドブック」を題材とした座学 (MIを現場で進める上での考え方や知識など) とハンズオン (AIフレンドリーなデータへの整形や各タスクにおけるPythonコードの実行など) を扱います。

本セミナーでは、ケモインフォマティクスについて基礎から解説し、化合物の特性を予測・説明する回帰モデル、特性の予測方法、ベイズ最適化を用いた実験条件の探索方法の解説いたします。

本セミナーでは、実験計画法の基礎として原理と問題点から解説し、実験計画法の問題点を補うためにディープラーニングを併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。

本セミナーでは、研究開発データの一元管理、開発スピードの向上を目的として、研究開発データの取得・蓄積・活用方法を最新事例とともに解説いたします。