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本セミナーでは、機械学習について基礎から解説し、ディープラーニングの具体的な実践方法をわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、データが少ない場合に人間の知識やシミュレーションを援用したり、逆に機械学習の結果から知識を抽出したり、さらには機械学習のために効率的なデータ取得を工夫したりといった、データ解析のための戦略について事例を交えながら紹介いたします。

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。

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、ベイズ最適化の基礎や活用のコツ、ベイズ最適化を活用した材料開発の最新動向について解説いたします。

本セミナーでは、現在の自動運転システムに搭載されている各種センサの概要や、自動運転に必要となる各種技術の概要ついて金沢大学の実装例を用いて解説いたします。

本セミナーでは、フランスのAI創薬ベンチャー企業であるIktos社の「De Novo DesignプラットフォームMakya」と「逆合成解析プラットフォームSpaya」を用いながら、創薬研究の各ステージにおけるAIの活用方法を解説いたします。

本セミナーでは、ニューラルネットワークに基づく制御、データ拡張、転移学習、可視化技術の動向を詳解いたします。

本セミナーでは、扱う材料系が多様、データが集まりにくい、データの規模が小さい等、課題に直面した際、マテリアルズインフォマティクスを研究開発に適用する方法、モデル構築について取り上げ、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解説いたします。