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Pythonのセミナー・研修・出版物

グラフニューラルネットワーク入門

2022年9月27日(火) 10時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても解説いたします。

ケモインフォマティクスにおける化合物表現とプログラミング

2022年9月12日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、ケモインフォマティクスの基礎である、化合物の表記方法、分子フィンガープリント、分子記述子、化合物検索、化合物データベース構築について、プログラミング言語Pythonと、Pythonのケモインフォマティクス用ライブラリーであるRDKitを用いて、実践的内容を解説いたします。

グラフニューラルネットワーク (GNN) の基礎と応用

2022年9月5日(月) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、画像認識や推薦システム、交通量予測、化合物分類など様々な応用に期待され、また、COVID-19におけるウィルスの構造解析や感染予測のモデルにも応用されたグラフニューラルネットワークについて取り上げ、グラフニューラルネットワークの基礎から応用事例、実装方法など最新情報を解説いたします。

Pythonによる統計解析

2022年8月26日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、初めての方でも安心してご受講いただけるようPythonの基礎から解説し、機械学習における教師あり学習 (分類問題と回帰問題) および教師なし学習 (次元圧縮およびクラスター解析) についてExcelおよびPythonを使ってわかりやすく解説します。

ベイズ統計学の基礎と実用例

2022年8月3日(水) 10時00分16時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、ベイズ統計学について基礎からわかりやすく解説し、一般的な統計学との違い、ベイズ統計学の使いどころがわかる事例も紹介いたします。

グラフニューラルネットワーク (GNN) 入門

2022年7月27日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても解説いたします。

Pythonで始めるコンピュータビジョン (CV) 技術の超入門

2022年7月21日(木) 11時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、Python Imaging Library (PIL) 、Scikit Image、OpenCV、PyTorchなどの高性能モジュールライブラリを使い、機械学習や最適化を含めてアルゴリズムの原理の説明とプログラム例を並行して提示することで、コンピュータビジョン技術と実装について理解を深めていただきます。

Pythonを用いた創薬研究における機械学習/ケモインフォマティクス基礎講座

2022年7月15日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、化合物構造をコンピュータ上で扱うために、ケモインフォマティクスの基礎である「化合物の表記方法、分子フィンガープリント、分子記述子」について、Pythonのケモインフォマティクス用ライブラリーであるRDKitを用いて解説いたします。

分子シミュレーションの基礎と高分子材料開発の効率化への展開

2022年7月12日(火) 11時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、階層的な構造をもつ高分子の構造形成に焦点を当て、その基礎概論を述べたあと、高分子のモデリング手法や分子シミュレーション手法の基礎を解説いたします。
また、OCTAやLAMMPS、Gromacsなど、高分子シミュレーションにおいてよく用いられるソフトウェアについて、最近の研究事例を交えて紹介いたします。

工業触媒の使い方と劣化対策、活性試験、評価

2022年7月12日(火) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、触媒の種類・特徴から劣化対策・原因解析、プロセスのスケールアップまで、豊富な事例と共に基礎から解説いたします。

Pythonで学ぶ機械学習入門セミナー

2022年7月12日(火) 10時30分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習の基本的な教師あり学習手法の考え方や理論的背景の説明とともに、Pythonを用いた簡単な例題を交えて機械学習の理解を深めます。

AI画像認識システムの基礎と応用

2022年7月5日(火) 13時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、最初に画像の前処理・特徴量抽出手法について紹介した後、機械学習や深層学習による画像認識システムについて、プログラミング言語Pythonによるプログラム例とともに紹介いたします。
また、画像認識システムのサンプルプログラムを紹介するとともに、システム構築にあたっての注意点について解説いたします。

統計解析・機械学習のためのPythonハンズオンセミナー

2022年6月30日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、初めての方でも安心してご受講いただけるようPythonの基礎から解説し、機械学習における教師あり学習 (分類問題と回帰問題) および教師なし学習 (次元圧縮およびクラスター解析) についてExcelおよびPythonを使ってわかりやすく解説します。

グラフニューラルネットワーク (GNN) の基礎と応用

2022年6月29日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、画像認識や推薦システム、交通量予測、化合物分類など様々な応用に期待され、また、COVID-19におけるウィルスの構造解析や感染予測のモデルにも応用されたグラフニューラルネットワークについて取り上げ、グラフニューラルネットワークの基礎から応用事例、実装方法など最新情報を解説いたします。

ベイズ最適化の基礎と機械学習による実験計画

2022年6月29日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、研究開発の高精度化・高効率化を実現するデータ駆動型アプローチ・機械学習・実験計画について詳しく解説いたします。
機械学習による実験計画の考え方から、ベイズ最適化・能動学習の基礎、機械学習モデルの超パラメータ最適化・品質領域の推定・プロセス条件の最適化などの材料工学への各応用例、Pythonによる実行方法までを解説いたします。

統計解析・機械学習のためのPythonハンズオンセミナー

2022年6月20日(月) 10時30分16時30分
2022年6月21日(火) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、初めての方でも安心してご受講いただけるようPythonの基礎から解説し、機械学習における教師あり学習 (分類問題と回帰問題) および教師なし学習 (次元圧縮およびクラスター解析) についてExcelおよびPythonを使ってわかりやすく解説します。

スパースモデリングの基礎とマテリアルズインフォマティクスによる材料開発への展開

2022年6月17日(金) 12時30分2022年6月30日(木) 16時30分
オンライン 開催

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。

スパースモデリングの基礎とマテリアルズインフォマティクスによる材料開発への展開

2022年6月14日(火) 12時30分16時30分
オンライン 開催

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。

グラフニューラルネットワーク入門

2022年5月26日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても解説いたします。

機械学習の業務活用の問題設計に向けたアプローチ

2022年5月20日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

説明可能なAI (XAI) の基礎とその導入、実用化のポイント

2022年5月19日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、ディープラーニングとXAIの基礎から解説し、XAIを用いたディープラーニングの精度向上の検討手法、業務課題へのXAIを活用した提案について詳解いたします。

確率的グラフィカルモデルと因果探索

2022年5月19日(木) 10時30分16時30分
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Pythonで学ぶ機械学習入門セミナー

2022年5月19日(木) 10時30分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、機械学習の基本的な教師あり学習手法の考え方や理論的背景の説明とともに、Pythonを用いた簡単な例題を交えて機械学習の理解を深めます。

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