R&D部門での生成AI活用およびDXによる材料設計の加速化
【LIVE配信】2024/4/26(金)13:00~16:00 , 【アーカイブ配信受講】4/29(月)~5/13(月)
お問い合わせ
03-6206-4966
開催日時 | 未定 |
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担当講師 | 金谷 重彦 氏 |
開催場所 | 未定 |
定員 | 未定 |
受講費 | 未定 |
☆R言語の実習を通して、化学、マテリアルに関わる情報処理を勉強します!
※事前にインストール準備資料をお送りいたします。
RパッケージをインストールしたノートPCをご準備ください。
【提携セミナー】
主催:株式会社R&D支援センター
R言語の実習を通して、化学、マテリアルに関わる情報処理を勉強します。その内容は、
[1]準備:インストール
[2]データプロセッシング:Rプログラミングの基礎
[3]統計検定1(主に離散分布)
[4]クラスタリング、主成分分析など
[5]機械学習:回帰(PLS, 重回帰など)
caretパッケージを堪能しよう!化学・マテ初心者、リアルインフォマティクスに興味のある方であれば、プログラム初心者であっても参加できます。さあ、講習をうけて、「ケモ・マテリアル・データサイエンティストになろう!」
◆ 受講対象・レベル
◆ 必要な予備知識
◆ 得られる知識
◆ キーワード
◆ 持参物
無線LAN経由でファイルのダウンロードとソフトウェアのインストール可能なパソコンを持参ください。当日、無線LANを経由でさまざまなRパッケージと、サンプルプログラムをダウンロードしながらケモ・マテリアルインフォマティクスを実感しながら実習します。なお、事前知識は特に必要ありません。講演直前にテキストを配布いたします。これを予習してきてくれればなお助かります。
奈良先端科学技術大学 情報科学領域・計算システムズ生物学 教授 金谷 重彦 氏
1.R programingでできるケモ・マテリアルインフォマティクス入門
1.0 はじめに:ケモ・マテリアルインフォマティクスとは
1.1 ファイルからのデータの読み込み
1.2 Rプログラミングの基礎
1.3 統計検定
(t検定、ウエルチ検定、相関解析、棒グラフ、ボックスプロット、スキャッタープロット図の書き方)
2.各社の大量データを想定し、データ行列の作り方をマスターする
2.1 正規化テーブル(物性名、化合物、物性値の三つ組みから、化合物と物性名の表をつくる)
3.データ行列の特徴をマイニングする
3.0 主成分分析
3.1 クラスター分析
3.2 k平均法
4.機械学習を活用して物性などを予測する
4.0 回帰分析とは
4.1 重回帰
4.2 PLS回帰
4.3 その他の回帰(機械学習)
5.最近のケモ・マテリアルインフォマティクスの動向
未定
未定
未定
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