○機械学習の基礎と教師あり学習／深層学習／GPTなど最新動向の解説、

オープンソース使ったPython実演などを通じ全体イメージを掴む。

○材料開発への適用事例やデータ不足などありがちな問題への対応、

疑似量子コンピュータを用いた新技術なども解説。

はじめてのマテリアルズインフォマティクス

《データサイエンスで行う材料開発のイメージを掴む》

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

本講座では、近年話題となっている、材料開発をIT技術によって加速する「マテリアルズインフォマティクス」のため、データサイエンスのごく基本的な知識と技術について概要をご説明するとともに、簡単な分析を実演して具体的なイメージを持っていただくことを狙いとしています。

◆受講後、習得できること

• 人工知能、機械学習分野の概要
• 材料開発向けデータサイエンス応用の基礎知識
• 簡単な分析の実行方法(Python言語を使用)
  など

◆受講対象者

• 材料の研究開発に従事していて、マテリアルズインフォマティクスが業務に役立つものかを知りたいという方
• 自社の研究開発部門にマテリアルズインフォマティクスを導入すべきかを検討中の方
• すでに周囲でマテリアルズインフォマティクスの導入検討が進んでいるため、この分野の情報を知るきっかけがほしいという方
• データサイエンスに興味があり、特に材料科学むけという題材であれば身近に感じられるという方

◆必要な予備知識など

• 高校卒業～大学初等レベルの数学の知識
• ごく基本的なIT活用の知識
• コンピュータに対する抵抗感がないこと
• プログラミングの経験があると、実演をより深く理解できます

担当講師

株式会社日立製作所　研究開発グループ　主任研究員　淺原 彰規 先生

2004年株式会社日立製作所入社、中央研究所に配属以来、空間情報システムの研究に従事。
現在、同社、研究開発グループ・デジタルテクノロジーイノベーションセンタ所属、主任研究員。2012年より国際標準化団体OGC（Open Geospatial Consortium）にて標準化活動に携わり、国際標準仕様策定に貢献。2018年博士（工学）。

セミナープログラム（予定）

１．マテリアルズインフォマティクスのためのデータサイエンス概略
1）AI（人工知能）の技術とはなにか？そしてなぜ話題になったのか
2）AIの技術を用いたデータサイエンスと材料開発への適用事例
・材料特性の予測と最適化、計測実験の効率化など
3）よくある問題と対処
・「データが足りない」「どのくらいデータが必要かわからない」など

２．AIの主要技術「機械学習」を詳しく知る
1）機械学習の技術体系　―　最小二乗法から深層学習まで
2）材料特性の予測に使える教師あり学習の原理図解
3）発展的な機械学習（深層学習、説明可能AI、GPTなど）
4）「入れ子型AI」の紹介（ニュースリリース：2021年6月28日：日立 (hitachi.co.jp)）
5）疑似量子コンピュータを用いた機械学習の新技術紹介 (ニュースリリース：2022年12月16日：日立 (hitachi.co.jp))

３．Python言語を使用したマテリアルズインフォマティクスの実演
1）オープンソースソフトウェアを用いた材料特性予測
2）予測アルゴリズムの違いと可視化

＜質疑応答＞

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2023年6月26日（月）　13:00-17:00　＊途中、小休憩を挟みます。

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

受講料

【オンライン受講：見逃し視聴なし】　1名41,800円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

【オンライン受講：見逃し視聴あり】　1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

オンライン配信のご案内

★　Zoomによるオンライン配信

については、こちらをご参照ください

備考

※配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
　（開催1週前～前日までには送付致します）。
＊準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
（全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

お申し込み方法

★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。

★【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】、【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】のいずれかから、ご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。