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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、第一原理計算や機械学習の基礎知識と共に、マテリアルズ・インフォマティクスの概要を解説する。また、半導体物質を対象とする第一原理計算・インフォマティクス応用の研究事例として、第一原理計算と結晶構造データベースとの連携による固体電解質の熱力学的安定性の理論解析、第一原理計算と組み合わせ最適化アルゴリズムとの連携による安定原子配置探索、および、機械学習原子間ポテンシャルによる大規模シミュレーションの研究成果を紹介いたします。

本セミナーでは、バイオ医薬品開発を効率化させるためのタンパク質デザイン法について基礎から解説し、凝集しやすい、安定性が低い等に対処するための様々な手法、設計の際に注意すべき点や、設計の成功率を高めるためのノウハウについて解説いたします。

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。

本セミナーでは、データの可視化、モデルの予測性能向上、モデルの逆解析を特に重点的に解説いたします。
また、分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理に関する最新の研究事例を紹介いたします。
ケモインフォマティクス・プロセスインフォマティクスにも役立つ内容となっております。

本セミナーでは、利用が思うように進まない電子実験ノートについて取り上げ、紙と電子のハイブリッド、現場ユーザとの関係構築など定着化のポイントを解説いたします。

本セミナーでは、材料開発の実務に資するデータ分析の考え方から材料開発現場における各種データ (表形式・画像・テキスト・スペクトル・時系列・有機材料・無機材料など) の扱い方、現場でよくある課題への対処法について解説いたします。

本セミナーでは、研究開発部門におけるデータ共有システムを取り上げ、様々な分野のR&D部門のデータ管理を10年以上にわたり支援してきた講師の実績と経験をもとに、システム、研究者、組織体制など様々な角度から問題及び改善方法を解説いたします。

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、正極活物質の観点から高容量化に向けた材料設計指針、マテリアルズ・インフォマティクスなどのデータ駆動型アプローチによる研究開発の効率化について、研究事例を交えて解説いたします。

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、ベイズ推論とスパースモデリングを情報数理基盤とするデータ駆動科学でAI for Material engineeringについて解説いたします。

本セミナーでは、実験、シミュレーション、機械学習、AIを利用した半導体製造プロセスの最適化事例を詳解いたします。