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本セミナーでは、計算科学シミュレーション技術の基礎から応用までを、さまざまな材料設計の成功例を交えて解説いたします。

本セミナーでは、AI、ロボットを活用した短時間で大量の実験データを取得する方法、研究者の技量や経験・勘に頼らない効率的な実験の実現のポイントについて詳解いたします。

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、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、系統的データから帰納的に法則を見出すこと、所望の構造や機能をもつ化合物を系統的な実験から探索すること、データベースや計算化学による予測で候補化合物を絞り実験すること、といった従前の化学研究スタイルや演者の過去の研究を見直しながら、適用できそうなAI利用の研究例を紹介いたいます。
また、新しい化学研究のスタイルに期待しながら、実験中心のスタイルと比較しつつ、注意点等を知りたい方に敷居の低い化学的な内容や話題を提供いたします。

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、能動学習とベイズ最適化の基本的な考え方と応用例を通して、計測・材料開発の高度化に向けて機械学習の手法がどのように適用できて、どのような問題を解決できるかを理解することを目的としています。

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、能動学習とベイズ最適化の基本的な考え方と応用例を通して、計測・材料開発の高度化に向けて機械学習の手法がどのように適用できて、どのような問題を解決できるかを理解することを目的としています。