ケモインフォマティクスに基づくデータ分析と

機械学習の基礎から実践までを、材料や医薬品の豊富な具体例を用いて解説！

ケモインフォマティクスに

基づく材料・医薬品開発のための

実践的なデータ分析と機械学習

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

セミナー修了後、受講者のみご覧いただける期間限定のアーカイブ配信を予定しております。

◆セミナー趣旨

本セミナーでは、材料・医薬品開発のためのデータ分析と機械学習について講義します。データ分析と機械学習には多種多様な方法がありますが、分析と学習の方法の詳細ではなく、材料・医薬品に特化したより実践的なアプローチの全体像を紹介します。特に、企業の抱える実データや実用途における課題をどのように解決していくかについて、講演者の経験を交えながら講義します。

◆習得できる知識

• データサイエンスに基づく実践的な課題解決のアプローチ
• データ分析や機械学習の基礎と、実用途における注意点
• 材料や医薬品のデータに特化したデータ分析と機械学習の利活用

◆受講対象

• 材料や医薬品の開発に関して、データサイエンスを用いて解決したい課題をお持ちの方
• データ分析や機械学習についての事前知識は不要です
• データ分析や機械学習についての基礎知識はあるが、より実践的に使いこなしたい方

◆キーワード

数値化,Deep Learning,データ,材料,AI,WEBセミナー,オンライン

担当講師

国立研究開発法人　産業技術総合研究所
人工知能研究センター　機械学習研究チーム　研究員　博士（工学）　椿 真史　氏

【専門】
機械学習、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
【略歴】
東北大学工学部化学バイオ工学科を卒業後、IT企業に就職。退職後、奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科において、機械学習やバイオインフォマティクスの研究に従事。現在は産業技術総合研究所において、ケモインフォマティクスやマテリアルズインフォマティクスの技術開発をする傍ら、企業に対するデータ分析や人工知能の導入を行っている。
【受賞歴】
・Advances in Neural Information Processing Systems Workshop, Machine Learning for Molecules and Materials, Best paper award, 2017 受賞
・人工知能学会 論文賞 2017年 受賞
・情報処理学会 山下記念賞 2016年 受賞
など受賞多数

セミナープログラム（予定）

１．データ分析・機械学習以前の基礎〜材料・医薬品データを具体例に〜（９０分）
1-1　データ分析・機械学習以前に行うこと
1-2　データ分析の落とし穴
1-3　機械学習の落とし穴
1-4　イシューからはじめよ
1-5　材料・医薬品データの特徴量・記述子
1-6　相関分析・頻度分析
1-7　回帰分析
1-8　回帰分析の解釈と共線性

２．機械学習の基礎〜材料・医薬品データへの適用を具体例に〜（９０分）
2-1　線形回帰モデル
2-2　リッジ回帰・ラッソ回帰
2-3　非線形回帰モデル
2-4　モデルと結果の解釈
2-5　深層学習・ニューラルネットワークの構造
2-6　ニューラルネットワークの学習
2-7　深層学習の注意点

３．機械学習を材料・医薬品開発へ応用する（９０分）
3-1　量子化学シミュレーションと機械学習の違い
3-2　量子化学の基礎
3-3　シミュレーションと機械学習の融合
3-4　様々な物性予測モデル
3-5　転移学習の展望
3-6　まとめ：イシュー、データ分析、機械学習

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2022年10月25日（火） 10:30～16:30

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。

受講料

非会員： 55,000円 （本体価格：50,000円）
会員： 49,500円 （本体価格：45,000円）

会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円（税込）から

• 1名で申込の場合、49,500円（税込）へ割引になります。
• 2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円（2人目無料）です。
• 3名以上同時申込は1名につき27,500円（税込）です。

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備考

資料付き【PDFを配布いたします】

• セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
  無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

お申し込み方法

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