～ 機械学習の基礎、構造データや測定データのパラメータ化方法、第一原理計算の基礎、材料研究における計算化学と機械学習の応用例 ～
・マテリアルズ・インフォマティクスの基礎から、講師の経験に基づく応用例までを修得し、効率的な材料開発に活かすための講座！
・機械学習や計算化学の基礎から機能性材料研究の応用例までを修得し、データ解析を活用した材料開発への応用に活かそう！
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マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と計算化学・機械学習による材料開発への応用 ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
マテリアルズ・インフォマティクスの概要について説明し、この分野で用いられている解析方法や、計算化学などの数値計算の基礎理論をなるべく平易に説明します。さらに、構造や離散的な測定データを、機械学習で利用するためのデータ変換方法や、それらのデータから分子構造や画像などを出力する方法について、最先端の研究を平易に説明します。
応用例は講師の経験をもとに、機能性材料研究の具体的な研究例を説明しますので、どのようにMIを応用するのかのイメージが湧くと思います。
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 |
・化学工学、電子材料、電池、機械部品材料、工業触媒、分離膜素材分野などの材料開発に携わる方 ・マテリアルズ・インフォマティクスについて基礎から学びたい方 |
| 予備知識 | ・大学初年度程度の理系知識 |
| 修得知識 |
・マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の概要がわかります ・機械学習や計算化学などMIで利用される計算方法の基礎がわかります ・材料のデータ化方法について学ぶことができます ・いくつかの機能性材料の研究への応用例を知ることができます |
| プログラム |
１．マテリアルズ・インフォマティクスの概要 （１）．アプローチの概要と動向 （２）．データベースについて
２．機械学習の基礎 （１）．ニューラルネットワーク （２）．損失関数と学習 （３）．畳み込みニューラルネットワーク （４）．GAN
３．構造データや測定データのパラメータ化方法 （１）．分子構造 （２）．結晶構造 （３）．画像やスペクトルデータ
４．情報化学の基礎 （１）．主成分分析、主成分回帰 （２）．PLS回帰 （３）．サポートベクターマシン
５．分子シミュレーションの基礎 （１）．原子相互作用の取り扱い （２）．分子動力学法について
６．第一原理計算の基礎 （１）．量子化学計算の基礎理論 （２）．密度汎関数法の基礎理論 （３）．汎用プログラムについて
７．材料研究における機械学習の応用例 （１）．スペクトルデータ解析への応用 （２）．電子顕微鏡画像解析への応用
８．材料研究における計算化学と機械学習の応用例 （１）．ナノ粒子触媒の機能と構造 （２）．蛍光体の発光特性 （３）．分離膜材料の選定 |
| キーワード | マテリアルズ・インフォマティクス 構造データ 分子構造 第一原理計算 スペクトルデータ 分子シミュレーション 計算化学 機械学習 |
| タグ | 化学工学、データ解析、材料 |
| 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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