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本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクス (MI) の基礎から解説し、実験条件や結果などのデータを機械学習でモデル化する方法、材料研究におけるデータの記録と活用のベストプラクティス、製薬研究におけるインフォマティクスの実例について詳解いたします。

本セミナーでは、有機化合物の構造情報(原子団)を入力として、物性を予測する手法である原子団寄与法の考え方とメリット、限界を事例を交えて解説いたします。

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、マテリアルズ・インフォマティクス (MI) の基礎から解説し、実験条件や結果などのデータを機械学習でモデル化する方法、材料研究におけるデータの記録と活用のベストプラクティス、製薬研究におけるインフォマティクスの実例について詳解いたします。

本セミナーでは、R&D部門におけるデータの収集、処理、分析を自動化し、組織全体でデータを有効に活用する手法やツールについて解説いたします。
また、生産プロセスの効率化や品質向上、材料設計の加速化に向けた課題に対する解決策や具体的な手法について解説いたします。

本セミナーでは、MD法の基本原理、具体的な計算手法、物理量の算出法について、背景も含めて基礎から丁寧に解説いたします。
さらに、高分子材料開発、特に機能性分離膜の設計に関する応用事例を紹介いたします。

本セミナーでは、マイクロ波加熱フロー合成を題材のひとつとして、実験計画法 (DoE: Design of Experiments) と最適化手法について基礎から最新手法までを解説いたします。

本セミナーでは、細胞培養の基礎から解説し、細胞増殖と培養に寄与する培地成分の学習分析や培養目的に合わせた培地のカスタマイズ方法を具体的な事例を用いて、多数紹介いたします。

本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクス (MI) をテーマに、Pythonによるデータ解析や機械学習の基礎から、ChatGPTに代表される大規模言語モデル (LLM) の活用方法までを、視覚的なデモや具体的な事例を通じて解説いたします。

本セミナーでは、マイクロ波加熱フロー合成を題材のひとつとして、実験計画法 (DoE: Design of Experiments) と最適化手法について基礎から最新手法までを解説いたします。

本セミナーではFT-IR分析を対象とし、機械学習・AI技術の活用方法を実践的に解説いたします。
多成分分離や辞書データを用いた再構成といった統計的手法により、従来困難だった混合物解析などを効率化いただけます。

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。