～ 機械学習の基礎と応用、ケモインフォマティクス、材料開発における画像解析と自然言語処理の活用、マテリアルズ・インフォマティクスの活用事例、最新トレンド技術 ～
・機械学習の基礎から導入の戦略立案、実際のケーススタディや今後のトレンド技術までを修得し、ＭＩを活用した材料開発の効率化に活かすための講座！
・データ分析で必要な機械学習モデルの基礎、最適条件探索、画像解析や自然言語処理を活用した材料開発手法、ＭＩ用データベースの作成と活用法を修得し、データ解析を効果的に活用した材料開発に活かそう！
・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。
昨今、マテリアルズ・インフォマティクス（ＭＩ）の活用が材料開発の新たな道筋を示しています。
本セミナーでは、ＭＩ導入のための戦略立案から人財育成、機械学習の基礎・応用、そして実際のケーススタディまで、幅広くカバーしています。また、生成ＡＩや量子コンピュータ、デジタルツインなど最新トレンドについても触れています。前知識はなくても、基礎から修得したい、まずは使ってみたいという方は是非受講ください。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 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 |
・ＭＩの基本からどのように使われるかまで体系的に学びたい方、今後の活用方法や最新トレンドについて興味のある方 ・電子部品、電子デバイス、化学製品、医薬品、化粧品、他関連企業の技術者、研究者の方 |
| 予備知識 | ・特に必要ありません |
| 修得知識 |
・ＭＩの基礎知識、導入の仕方 ・ＭＩを活用した実験的な精度向上のテクニック ・ＭＩの今後の活用先に関する周辺技術 |
| プログラム |
１．マテリアルズ・インフォマティクス（ＭＩ）の概要と背景 （１）．ＭＩ導入時の重要ポイント （２）．ＭＩに必要な人財とその育成
２．機械学習の基礎 （１）．必須用語とモデルの概要 （２）．機械学習モデルの評価とデータの次元圧縮
３．機械学習応用 （１）．特徴量エンジニアリングと説明変数選択 （２）．最適条件探索： 実験計画法ベイズ最適化
４．ケモインフォマティクス （１）．化合物データと構造記述子 （２）．化合物の類似度計算と分子構造生成
５．材料系の画像解析の課題と前処理 （１）．ＭＩでよく扱う画像解析例 （２）．実験で用いる画像の課題（ノイズ等）・前処理のポイント （３）．画像の特徴量抽出による材料開発
６．材料開発における自然言語処理の活用 （１）．自然言語処理を活用した特許・文献からの情報抽出 （２）．生成ＡＩを活用した材料探索と事例
７．ＭＩ用データベース作成とその活用 （１）．化合物や実験条件を含むデータベースの作り方 （２）．自然言語処理を活用したＭＩ用データベーススキーマ（同義語等の処理） （３）．データベースからのＭＩ活用展開
８．ＭＩ知財 （１）．特許の動向、戦略、権利化
９．活用事例 （１）．モノマー探索 （２）．複合樹脂の開発 （３）．接着剤の組成最適化
１０．今後のマテリアルズDXトレンド （１）．量子コンピュータ （２）．自律型実験装置 （３）．デジタルツイン |
| キーワード | マテリアルズ・インフォマティクス 機械学習 特徴量エンジニアリング 説明変数選択 最適条件探索 実験計画法 ベイズ最適化 ケモインフォマティクス 画像解析 自然言語処理 データベース作成 モノマー探索 組成最適化 |
| タグ | AI・機械学習、材料、画像、データ分析 |
| 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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