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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の基礎から解説いたします。
また、リチウムイオン電池における材料シミュレーションへの応用などの事例について解説いたします。

本セミナーでは、適応的実験計画法や実験計画法を実現するためのデータ解析理論およびベイズ最適化の基礎を解説いたします。
また、具体的な材料設計およびプロセス・装置設計の例や最新の研究事例を紹介いたします。

本セミナーでは、ポリウレタンフォームについて取り上げ、ウレタン原料の特徴、選び方からフォームの製造、成形トラブル対策までを解説いたします。

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、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、マテリアルズインテグリーションについて基礎から解説いたします。
理論、実験、経験、シミュレーション、データベース等、あらゆる材料関連技術を組み合わせ、効率的な材料開発を実現するための方法を詳解いたします。

本セミナーでは、機械学習の基本的な考え方と問題設定を基礎から平易に解説いたします。
その上で、機械学習の応用分野として目覚ましい発展を遂げているマテリアルインフォマティクス、特に材料探索と計測の効率化に向けた取り組みの事例を通して、近代的な機械学習手法の使い方までを含めて解説いたします。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスを活用して最適かつ効率よく材料を開発するための手法、設計技術を詳解いたします。

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。