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開催日 2019/02/25 (月) 開催地 東京都

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マテリアルズインフォマティクスのためのデータ解析入門

主催 株式会社 技術情報協会 講師 金子 弘昌 氏 受講料 54,000円   

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★ データのクラスタ化からモデリング技術、逆解析による材料・プロセスの設計まで詳説!
★ ケモインフォマティクス・プロセスインフォマティクスにも役立つ
★ 分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理に関する最新の研究事例を紹介
開催日時 2019/02/25 (月)     10:00~ 17:00     (受付  09:30 ~ )

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申込み期間  ~ 2019/02/22
主催会社 株式会社 技術情報協会
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定員 30名
受講料 54,000円 (税込/各種割引については下段「お知らせ」欄をご参照ください)
開講場所 ・会場名: [東京・五反田] 技術情報協会 8F セミナールーム
・住所: 〒141-0031 東京都品川区西五反田2-29-5 日幸五反田ビル8F 
・交通アクセス: JR山手線・都営地下鉄浅草線 五反田駅徒歩 5分
講師
金子 弘昌 氏 講師写真

金子 弘昌 氏

明治大学 理工学部 応用化学科 専任講師 博士(工学)

カリキュラム、
プログラム
【講座の趣旨】
近年、化学・産業においてデータが蓄積されつつあり、そのデータを解析する動きが活発になっている。しかし、実験結果、高機能性材料などの開発データ、化学・産業プラントにおいて様々な製品を製造する際のデータなど、蓄積されたデータを十分に活用しきれていない状況も存在する。本セミナーでは、そのような化学・産業データの使い方・解析の仕方を基礎から解説する。情報科学・データサイエンスに基づき、データから種々の材料の機能を予測するモデルを構築したり、構築したモデルを活用することで新たな構造・実験条件・材料・装置を設計したりする方法である。さらに、ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクス分野を中心にして豊富な応用事例も紹介する。

【習得できる知識】
・ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクス・データ解析・機械学習・分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理の基礎知識
・ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクス分野の最新の研究事例
・データ解析の一般的なすすめ方・活用の仕方
・データ解析の応用事例
・最新のデータ解析手法・モデリング手法
・モデルの予測精度向上の方法
・モデルの逆解析の方法


1.ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクスの基礎知識
 1.1 機械学習・人工知能
 1.2 定量的構造物性相関・定量的構造活性相関
 1.3 化学構造生成
 1.4 分子設計
 1.5 材料設計
 1.6 プロセス設計
 1.7 プロセス管理
 1.8 ケモインフォマティクス
 1.9 マテリアルズインフォマティクス
 1.10 プロセスインフォマティクス

2.化学・産業データ解析の進め方・活用方法
 2.1 データの形式、記述子
 2.2 データの前処理
  (1)標準化
  (2)変数選択
  (3)スムージング (平滑化)
 2.3 データの可視化・低次元化
  (1)主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)
  (2)Generative Topographic Mapping (GTM)
  (3)多様体学習
  (4)可視化の性能を検討するための指標
 2.4 クラスタリング
  (1)階層的クラスタリング
  (2)k平均法 (k-means)
  (3)混合ガウスモデル (Gaussian Mixture Model, GMM)
 2.5 クラス分類
  (1)線形判別分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA)
  (2)決定木 (Decision Tree, TD)
  (3)ランダムフォレスト (Random Forest, RF)
  (4)サポートベクターマシン (Support Vector Machine, SVM)
 2.6 回帰分析
  (1)最小二乗法による重回帰分析(Multiple Linear Regression (MLR) or Ordinary Least Squares (OLS))
  (2)部分的最小二乗法 (Partial Least Squares, PLS)
  (3)決定木 (Decision Tree, DT)
  (4)ランダムフォレスト (Random Forest, RF)
  (5)サポートベクター回帰 (Support Vector Regression, SVR)
 2.7 モデルの予測性能の向上
  (1)アンサンブル学習
  (2)半教師あり学習 (半教師付き学習)
 2.8 モデルの適用範囲
  (1)データ範囲
  (2)データ中心からの距離
  (3)データ密度
  (4)アンサンブル学習
 2.9 モデルの逆解析
  (1)グリッドサーチ
  (2)サンプリング
  (3)ベイズの定理
 2.10 実行するためのプログラム紹介

3.分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理に関する最新の研究事例
 3.1 化学空間の可視化に基づく分子設計
 3.2 定量的構造物性(活性)相関モデルの逆解析に基づく分子設計
 3.3 定量的構造物性(活性)相関モデルの適用範囲を考慮した分子設計
 3.4 実験計画法による材料設計?目標達成確率に基づく適応的実験計画法?
 3.5 シミュレーションとインフォマティクス技術を活用したプロセス設計

4.まとめ・質疑応答
特典 セミナー資料付
各講で最後に質疑応答時間あり。終了後の個別質疑、名刺交換、可。

食事付 食事付 
セミナー参加費
支払い方法
1. 銀行振込または現金書留にてお願いいたします。

2. 原則として開催日までにお願い致します。

3. 銀行振込の場合は、原則として領収証の発行は致しません。

4. 振り込み手数料はご負担ください。
お知らせ ●各種割引について
1. 同一テーマ1社2名以上同時申込の場合のみ、1名につき5,400円(税込)割引いたします。
2. 大学(教員、学生)、公的機関、医療機関の方は、「アカデミック価格」32,400円/1名(税込)でご参加いただけます。(2名同時申込割引は適用されません)

割引適用の場合は、お申し込み後、技術情報協会より確認のご連絡を差し上げます。

※定員になり次第、お申込みは締切となります。
※申し込み人数が開催人数に満たない場合など,状況により中止させて頂く事が御座います。
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