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 | 【LIVE配信】2023/9/27(水) 13:00~17:00 , 【アーカイブ配信】9/28~10/12 (何度でも受講可能) |
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担当講師 | 淺原 彰規 氏 |
開催場所 | 【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。 |
定員 | 30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。 |
受講費 | 非会員: 49,500円 (本体価格:45,000円) 会員: 46,200円 (本体価格:42,000円) |
【提携セミナー】
主催:株式会社R&D支援センター
◆セミナー趣旨
本講座は、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(MI)」に初めてとりくむ実務者向けに、人工知能や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します。
◆習得できる知識
◆受講対象
◆キーワード
機械学習,Deep Learning,AI,informatics,オンライン
(株)日立製作所 研究開発グループ 主任研究員 博士(工学) 淺原 彰規 氏
【専門】
空間情報処理、材料化学向け人工知能技術
1.人工知能とデータサイエンスとマテリアルズインフォマティクス
1-1 AI(人工知能)の概要
・教師あり学習と教師なし学習、判別分析と回帰分析
1-2 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(バーチャルスクリーニング)、計測実験データ分析など
1-3 よくある質問
・「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
2-1 機械学習の体系
2-2 材料特性の予測に使える教師あり学習の各種アルゴリズム動作原理の図解
2-3 発展的な話題(深層学習、説明可能AI、生成AI、疑似量子コンピュータなど)
「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))
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
3-1 オープンソースソフトウェアを用いた材料特性予測
3-2 予測アルゴリズムの違いと可視化
【LIVE配信】2023/9/27(水) 13:00~17:00
【アーカイブ配信】9/28~10/12 (何度でも受講可能)
【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。
非会員: 49,500円 (本体価格:45,000円)
会員: 46,200円 (本体価格:42,000円)
■ 会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円(税込)から
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