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トップページ  インデックス検索  技術・研究  技術・研究(その他)  【Live配信(リアルタイム配信)】材料研究課題を解決するためのマテリアルズ・インフォマティクス入門

開催日 2020/09/24 (木) 開催地 WEB受講

【Live配信(リアルタイム配信)】材料研究課題を解決するためのマテリアルズ・インフォマティクス入門

主催 サイエンス&テクノロジー株式会社 講師 安藤 康伸 氏 受講料 49,500円   

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教科書は多数あれども機械学習を「新材料の開発、探索」にどのように活用することができるのか

研究課題を機械学習技術で解決する糸口を掴みたい方は是非

機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説

「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」

マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の概要と重要なノウハウ

このセミナーを受講すると、こんなスキルが身につきます

 新材料開発のためのマテリアルズ・インフォマティクスが注目を集めています。一方で機械学習の教科書は多数あれども「材料研究課題」にどのように適用することができるのか、といった情報源はまだまだ乏しいのが現状です。
 本セミナーでは、講師がこれまで進めてきた研究成果をもとに、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、具体的な適用事例として「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」を取り上げます。これらを通して、聴講者のみなさまが抱える研究課題を機械学習技術で解決する糸口を掴んでいただければ幸いです。

セミナーの対象者はこんな方です

実際に材料研究・開発に関連した業務で機械学習を利用し課題に直面している方・これから導入を検討されている方・技術応用に加えて基礎的な内容を学びたい方。

【ZOOMによるLive配信】
・本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
・お申込み受理のご連絡メールに接続テスト用のURL、ミーティングID​、パスワードが記されております。
 「Zoom」のインストールができるか、接続できるか等をご確認下さい。
・セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
・開催日時にリアルタイムで講師へのご質問も可能です。
・タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
開催日時 2020/09/24 (木)     10:30~ 16:30     (受付  10:00 ~ )

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申込み期間  ~ 2020/09/23
主催会社 サイエンス&テクノロジー株式会社
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定員 30名
受講料 49,500円
開講場所 Live配信セミナー 
※会社・自宅にいながら学習可能です※ 

講師
 安藤 康伸 氏 講師写真

安藤 康伸 氏

(国研)産業技術総合研究所 機能材料コンピュテーショナルデザイン研究センター
主任研究員 博士(理学) 

カリキュラム、
プログラム
1.マテリアルズ・インフォマティクス概要
 1) AI for Materialsとマテリアル・ゲノムプロジェクト
 2) 国内外のプロジェクト動向
 3) 機械学習の基礎
 4) 機械学習応用の流れと課題設定の重要性
 5) 代表的な機械学習応用事例の紹介
 6) 物質・材料データの特徴と注意点
 7) 「分かりたい」のか「見つけたい」のか
 8) 情報科学市民権
 9) 物質科学の立場として忘れてはいけないこと

2.予測(回帰):予測モデルとモデル選択
 1) 予測・モデル選択の応用例
 2) 「モデル」と「損失関数」
  a) 線形回帰とカーネル法の違い
  b) 損失関数の変更によるモデル選択
  c) 交差検証によるモデル評価
 3) モデル推定の種類(最尤法, MAP推定, ベイズ推定)
 4) 確率論的にみた回帰と正則化
 5) 非線形モデリングの困難
  a) マルコフ連鎖モンテカルロ法によるパラメータ最適化
  b) 情報量基準によるモデル選択
  c) 解析事例

3.予測(回帰):機械学習ポテンシャルの歴史と応用
 1) 物質の記述
  a) 原子配列の「構造特徴」と「局所特徴」
  b) 特徴量が満たすべきRuppの条件
  c) 構造特徴の例
  d) 局所特徴の例
 2) 原子間ポテンシャルと機械学習
  a) 歴史的なポテンシャルの設計方針と例
  b) ポテンシャルフィットとニューラルネット利用の歴史
  c) 第一世代ニューラルネットポテンシャルの課題
  d) Behler-Parrinelloの方法
  e) 機械学習ポテンシャルの応用事例

4.分類:スペクトルデータの低次元化とクラスター解析
 1) 高次元データとしてのスペクトルと低次元化の重要性
 2) 分類:教師あり学習と教師なし学習
 3) 特徴空間と類似度
 4) 特徴空間の解釈性と表現性
 5) 主成分解析によるスペクトルの低次元化
 6) k-means法によるスペクトルの分類
 7) 階層的クラスタリングによるスペクトルの分類

5.データ解析:スペクトル解析のためのEMアルゴリズムによるピーク検知
 1) ピーク検知のための処理フロー
 2) 非線形最小二乗法の困難
 3) 回帰と分布推定の違い
 4) ガウス分布の最尤推定
 5) EMアルゴリズムによる最尤推定
 6) スペクトル解析のための改良EMアルゴリズム
 7) 解析事例
 8) EMアルゴリズムとしてのk-means法
 9)ベイズ推論への展開と変分ベイズ推定によるモデル選択

6.データ活用:ベイズ最適化の概要と応用
 1) ベイズ最適化でやりたいこと
 2) ベイズ最適化を使った研究事例
 3) ベイズ最適化の作業フロー
  a) 予測曲線を確率的に引く(ガウス過程回帰)
  b) 「活用」と「探索」による候補点探索(獲得関数)
  c) ベイズ最適化を実施する際の課題

  □質疑応答□

・製本テキスト(開催前日着までを目安に発送)
  ※セミナー資料はお申し込み時のご住所へ発送させていただきます。
  ※開催まで4営業日~前日にお申込みの場合、セミナー資料の到着が、
   開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
特典 ※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
 1名申込みの場合:受講料( 定価:35,200円/S&T会員 33,440円 )
35,200円 ( S&T会員受講料 33,440円 )
 定価:本体32,000円+税3,200円
 会員:本体30,400円+税3,040円
※1名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
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※他の割引は併用できません。

セミナー参加費
支払い方法
○ お支払方法

(1)銀行振込、または(2)当日会場での現金払い

 ※原則として受講料のご入金は、開催日までにお願いいたします。

 ※原則として銀行振込の場合、領収証の発行はいたしません。

 ※銀行振込の場合、手数料はご負担ください。



○ キャンセルについて

お申込み後、ご都合が悪くなった場合は代理の方のご出席も可能です。

やむなくキャンセルされる場合は、下記のキャンセル規定で承ります。

◇キャンセル規定◇

開催日から逆算(営業日:土日・祝祭日等を除く)いたしまして、

・開催7日前以
お知らせ ※各種割引特典がございます。

【2名同時申込みで1名分無料(1名あたり定価半額の24,750円)】
  ※2名様ともS&T会員登録をしていただいた場合に限ります。
  ※同一法人内による2名同時申込みのみ適用いたします。
  ※3名様以上のお申込みの場合、上記1名あたりの金額で受講できます。
  ※受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  ※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
    (申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
  ※他の割引は併用できません。


【アカデミー割引】
学生・教員および医療従事者は、1名につき11,000円/日
 (※他の割引との併用はできません。)

【お申込み時の注意】
 BC-Seminarからお申込みされますと、自動返信メールではシステム登録上、
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