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本セミナーでは、近年、様々な分野で活用が広がるトポロジカルデータ解析 (位相的データ解析:TDA) について取り上げ、解決できる課題、ホモロジーの考え方、パーシステントホモロジー、パーシステント図の読み方、適用例 (アモルファス材料・高分子メルト) など、基礎・手法・応用について分かりやすく解説します。

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、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、機械学習を活用した物性推算の限界要因を体系的に整理した上で、Physics-Informed Neural Network (PINN) や従来の物性推算式・熱力学モデルとのハイブリッド手法により、これらの課題を克服・超越するアプローチを紹介いたします。
また、グラフ畳み込みネットワーク (GCN) による分子構造表現、SMILES文字列をシーケンスとして扱うTransformerベースモデルがもたらすAI独自の強みを活かした最新の物性予測手法を解説いたします。

本セミナーでは、取得したデータからの情報抽出のための機械学習の活用について、機械学習の数理的な側面も交えながら基礎的な内容を解説いたします。

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、マテリアルズインフォマティクスの主軸を担う計算科学シミュレーションの基礎から応用までの講義を中心に、計算科学シミュレーションを活用した様々な材料設計の成功例を紹介いたします。

本セミナーでは、第一原理計算の基礎知識や実行手順、第一原理計算による主な解析手法を解説いたします。
また、情報科学・機械学習を応用したマテリアルズ・インフォマティクス (MI) 研究の事例も併せて紹介し、インフォマティクスと連携することで第一原理計算の有効活用について解説いたします。

本セミナーでは、近年、様々な分野で活用が広がるトポロジカルデータ解析 (位相的データ解析:TDA) について取り上げ、解決できる課題、ホモロジーの考え方、パーシステントホモロジー、パーシステント図の読み方、適用例 (アモルファス材料・高分子メルト) など、基礎・手法・応用について分かりやすく解説します。

本セミナーでは、近年、様々な分野で活用が広がるトポロジカルデータ解析 (位相的データ解析:TDA) について取り上げ、解決できる課題、ホモロジーの考え方、パーシステントホモロジー、パーシステント図の読み方、適用例 (アモルファス材料・高分子メルト) など、基礎・手法・応用について分かりやすく解説します。

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。
また、マテリアルズインフォマティクスを活用し、製品開発につなげるポイントについて解説いたします。

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。
また、マテリアルズインフォマティクスを活用し、製品開発につなげるポイントについて解説いたします。