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本セミナーでは、効率よく材料開発を進めるために、マテリアルズインフォマティクスについて基礎から最新動向・解析技術まで解説いたします。

本セミナーは、強化学習の基礎から解説し、深層強化学習について例題と動画、デモを通してわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、機械学習、ディープラーニングの概要を解説いたします。
また、サンプルプログラムを解説しながら、実際のデータをどう扱うかも解説いたします。
サンプルは、画像分類 (CNNによる分類) 、音による異常検知 (正常時の音からモデルを作成し、音の変化で異常発生を検知します) 、強化学習を用意いたします。

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、時系列データを対象にし、データの個性を定量化する統計的指標や、数式として表現する時系列モデルを多数紹介いたします。更に、応用として「将来予測」や「異常検知」に着眼し、より高度な機械学習モデルを取り入れつつ、実務への応用をサポートいたします。

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、深層学習による時系列モデルの基本的な手法と最新の研究事例を解説いたします。
モデルとして、再帰型ネットワーク、LSTM (長・短期記憶) 、注意型ネットワーク、コネクショニスト時系列分類法、敵対的生成モデル (GAN) とその時系列への適用について解説いたします。