～ 統計的機械学習の基礎、ベイズ最適化、知識転移によるマルチタスクなガウス過程回帰、多目的ベイズ最適化、信頼性の異なるデータでのガウス過程、マルチフィデリティモデルのための獲得関数 ～
・統計的機械学習を基礎から学び、効果的なマテリアルズ・インフォマティクスの応用・材料探索に活かすための講座！
・機械学習モデルを理解し、ベイズ最適化と様々な拡張の材料科学への適用方法を修得する特別セミナー！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
統計的機械学習の基礎とマテリアルズ・インフォマティクスの実践的活用法 ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
近年のAIブームの中心にあるのは統計的機械学習と呼ばれる学術分野です。このセミナーでは、統計的機械学習の材料科学応用、すなわち材料情報学（マテリアルズ・インフォマティクス）について、主にベイズ最適化と呼ばれる探索アルゴリズムの基礎から始め、我々の最近の事例を通して実践的な利用法を紹介します。事例を通してイメージを掴んでいただく趣旨がありますが、全体として、汎用方法論としての観点を重視してお話をいたします（つまり、紹介する方法論は個々の事例にのみ特化したものでなく、様々な材料情報学の設定で利用可能なものです）。特に事前知識は仮定せずに、基礎的なコンセプトから理解できるよう進めていきます。
AI技術の活用には、表層的な知識ではなく機械学習モデルの理解がある程度は不可欠です（全てを自動化するAIは未だ存在しません）。概念だけの話から一歩踏み込んだ部分まで知りたいという方を想定してお話をさせていただきます。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| 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 |
・新材料開発に携わる方 ・機械学習の材料応用／材料情報学（マテリアルズ・インフォマティクス）に興味のある方 ・ベイズ最適化の適用事例に興味のある方 |
| 予備知識 |
・特に必要ありません （数式も多少は使いますが、その都度、解説いたします） |
| 修得知識 |
・近年の機械学習の基本的な考え方 ・ガウス過程回帰分析の基本 ・ベイズ最適化とその多様な拡張の材料科学への適用方法 (個々の材料そのものの話より、汎用的に利用可能な機械学習の方法論の理解にフォーカスします) |
| プログラム |
１．統計的機械学習の基礎 ２．ベイズ最適化 ３．多量かつ、コストの異なる探索を一気に行いたい場合 ４．複数の目標を同時に達成する探索をしたい場合 ５．ある特定の閾値条件を満たす領域を探したい場合 ６．コストと精度の異なる複数の情報源が利用できる場合 ７．まとめ |
| キーワード | 人工知能 機械学習 材料設計 材料 予測 ディープラーニング データ分析 予測 ニューラルネットワーク パラメータ ガウス過程回帰 マテリアルズ・インフォマティクス 材料情報学 材料応用 ベイズ最適化 ビッグデータ スモールデータ |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、化学物質 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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