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本セミナーでは、疲労現象について基礎から解説し、疲労設計・対策の考え方と設計手法の関係を解説いたします。

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。

本セミナーでは、機械学習の入門的コンテンツ、材料研究におけるデータ科学の活用事例、解析ツール等の紹介を行いながら、マテリアルズインフォマティクスの全体像を示します。
また、物質構造記述子、構造物性相関解析、材料設計、実験計画法、転移学習によるスモールデータ解析、ディープラーニング等の話題を中心に講義を行います。

本セミナーでは、材料研究・開発の種々の課題ごとに活用できる機械学習法を紹介し、材料組織の数値化 (材料ゲノム) の最先端について解説いたします。

本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクスの基礎から、マテリアルズインフォマティクスを活用した材料設計の実際までを徹底解説いたします。

本セミナーでは、る機械学習の基本的な考え方から始め、実践上現れる多様な探索問題に対してベイズ最適化とその発展系によってどのように探索の自動化が実現できるかを解説いたします。

本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。

本セミナーでは、ロバスト設計 (パラメータ設計) を中心に品質工学の知識・ノウハウについて解説いたします。
まず、ロバストな技術開発や製品設計を実現するために知っておきたい基礎知識から解説し、ロバスト設計を中心に品質工学の基本概念、方法論、実務への適用方法を解説いたします。

本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクスの基礎から、マテリアルズインフォマティクスを活用した材料設計の実際までを徹底解説いたします。

本セミナーでは、材料データを主なターゲットに、実践上現れる様々な探索設定に対して、ベイズ最適化と呼ばれる機械学習の手法がどのような枠組みを提供するのか紹介いたします。

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、材料開発・材料設計に計算科学シミュレーションを有効に活用するための基礎から応用例までわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、機械学習の入門的コンテンツ、材料研究におけるデータ科学の活用事例、解析ツール等の紹介を行いながら、マテリアルズインフォマティクスの全体像を示します。
また、物質構造記述子、構造物性相関解析、材料設計、実験計画法、転移学習によるスモールデータ解析、ディープラーニング等の話題を中心に講義を行います。