人工知能技術を用いた化学データ解析の基礎とその応用 <オンラインセミナー>

~ 化学的記述子・機械学習・進化的計算の基礎と化学データへの活用法、反応条件最適化、量子科学理論の高度化への応用 ~

・AIの化学データ解析への活用法を修得し、化学反応の予測や効率的な実験に応用するための講座

・化学データを用いた人工知能技術の活用法を演習を通して学び、反応条件の最適化や効率的な化合物の探索などに活かそう! 

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講師の言葉

 近年、人工知能技術は、化学反応の可否の正確な予測や、実験における収率を上げるための効率的な反応条件の検討、所望の物性を有する化合物の探索、量子化学理論の深化などといった、化学分野における実験・理論・計算の様々な領域で活用され始めている。本講義では、化学の諸分野と人工知能技術の融合研究を実施するための基礎を説明する。特に機械学習や進化的計算などの人工知能技術と、化学における記述子について重点的に概説する。また講師が実施してきた幾つかの具体的な研究事例(反応予測、実験条件最適化、量子化学理論の高度化)や将来的な展望を述べる。最後にPython言語に基づく人工知能技術を解説する。実際の化学データ(実験・理論)と人工知能技術を活用した研究を示し、今後の研究に役立てるようにしてもらいたい。

本講座は、日程が9月1日(火)に変更になりました

セミナー詳細

開催日時
  • 2020年08月27日(木) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー オンラインセミナー化学・環境・異物対策ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・化学に関連した研究に従事しており、人工知能技術の活用・発展に興味のある研究者・技術者の方
予備知識 ・大学レベルの化学の基礎知識
修得知識 ・化学における人工知能技術の基礎知識(化学的記述子・機械学習・進化的計算)
・人工知能技術を用いた最新の化学研究事例
・化学データを用いた人工知能技術の活用法
プログラム

1.人工知能技術の概要

 (1).化学と人工知能技術

 (2).機械学習の概要

 (3).進化的計算の概要

 (4).Python言語による機械学習

 

2.化学における記述子

 (1).構造的特徴を表した記述子

 (2).電子的特徴を表した記述子

 (3).化学的記述子を得るためのソフトウェアの特徴と実際のデータについて

 

3.機械学習を用いた化学データ解析と応用事例

 (1).電子状態情報を用いた反応予測システム

   a.反応予測システムの歴史

   b.有機化学反応の予測

   c.均一系触媒における有機化学反応の予測

 (2).反応条件最適化

   a.実験条件最適化研究の動向

   b.実験条件最適化

   c.溶媒選択

 (3).量子化学理論の高度化

   a.密度汎関数理論

   b.波動関数理論

 

4.Python言語による化学データと機械学習

  ・化学データ解析と機械学習

キーワード 人工知能 機械学習 進化的計算 記述子 反応予測システム 有機化学反応 反応条件最適化 量子化学
タグ AI・機械学習バイオマス・バイオマテリアルソフト管理化学物質超臨界
受講料 一般 (1名):55,000円(税込)
同時複数申込の場合(1名):49,500円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 小田急第一生命ビル(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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