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本セミナーでは、材料科学のシミュレーションを一変させている「機械学習ポテンシャル」について取り上げ、機械学習ポテンシャルの基礎から実際の使い方までを解説いたします。
従来の古典力学的ポテンシャルと第一原理計算の利点を併せ持つ機械学習ポテンシャルの基本概念を整理・分類し、既存の汎用ポテンシャルを用いた効率的な計算手法や、学習プロセスといった実用的な運用方法とノウハウを紹介いたします。

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従来の古典力学的ポテンシャルと第一原理計算の利点を併せ持つ機械学習ポテンシャルの基本概念を整理・分類し、既存の汎用ポテンシャルを用いた効率的な計算手法や、学習プロセスといった実用的な運用方法とノウハウを紹介いたします。

このセミナーではPython, 統計、ケモメトリクス・機械学習について基礎から解説し、スペクトルデータから目的変数の予測、画像解析など、実践的なプログラムを通して解説いたします。

本セミナーでは、AI機械学習の手法を分類して、それぞれが我が国の産業現場の異常検知予知にどのように適用されているか実例を交えて紹介いたします。

本セミナーでは、実験環境の自動化について取り上げ、ラボオートメーションに向けた実験環境の構築と導入・実装のポイント、実験自動化を動かすためのPython・生成AI活用と実装について詳解いたします。

本セミナーでは、AI機械学習の手法を分類して、それぞれが我が国の産業現場の異常検知予知にどのように適用されているか実例を交えて紹介いたします。

本セミナーでは、外観検査システムの基礎から画像処理、機械学習、ディープラーニングと順を追って作成に必要な技術について解説いたします。

本セミナーでは、製造プロセスをデータ駆動で最適化するプロセスインフォマティクスの理念と応用を体系的に解説いたします。

本セミナーでは、材料実験AIエージェントについて取り上げ、LLMへの自社の実験知見の与え方、実験データとの連携方法、エージェントの精度・速度を向上させるための工夫、つまずいたポイントについて詳解いたします。

本セミナーでは、第一原理計算と機械学習力場の基礎を解説し、講演者の研究事例を中心に、理論計算を用いて材料設計にどのようにアプローチできるかを解説いたします。
具体的な事例としては、多種の元素を含む水分解触媒の探索・設計と、既存の古典力場の適用が難しい複雑な固液界面における分子動力学法の活用について紹介いたします。

本セミナーでは、第一原理計算と機械学習力場の基礎を解説し、講演者の研究事例を中心に、理論計算を用いて材料設計にどのようにアプローチできるかを解説いたします。
具体的な事例としては、多種の元素を含む水分解触媒の探索・設計と、既存の古典力場の適用が難しい複雑な固液界面における分子動力学法の活用について紹介いたします。

本セミナーでは、材料実験AIエージェントについて取り上げ、LLMへの自社の実験知見の与え方、実験データとの連携方法、エージェントの精度・速度を向上させるための工夫、つまずいたポイントについて詳解いたします。

本セミナーでは、機械学習を用いた流体力学現象の予測やモデリングについて、基礎理論から実装手法、応用例までを体系的に解説いたします。