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本セミナーでは、マテリアルズDXを構成するマテリアルズインフォマティクスと計測インフォマティクスをデータ駆動科学に基づき紹介いたします。
その技術の中でも重要なスパースモデリングとベイズ推論を紹介いたします。

本セミナーでは、実験科学者である講師らの研究グループで行った、小規模データへの機械学習の効果的活用によるマテリアルズインフォマティクスの研究事例について紹介いたします。

本セミナーでは、AI・ロボットを活用して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等、研究効率を飛躍的に高めるDXの導入方法と運用の仕方について具体的な事例を交えて詳解いたします。

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、マテリアルズインフォマティクスを材料設計に適用する際の全体の流れと具体的な事例について紹介いたします。

本セミナーでは、データインフォマティクスの基礎を学び、データインフォマティクスを使うことで、難しいとされる赤外・近赤外分光法のスペクトルデータを解釈する手段について解説いたします。

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、シミュレーション技術の基本から、AI機能と連携したハイスループット計算、物性予測まで上手に活用するコツを解説いたします。