化合物研究者・開発者のための機械学習・ケモインフォマティクス入門セミナー【提携セミナー】

ケモインフォマティクスセミナー

化合物研究者・開発者のための機械学習・ケモインフォマティクス入門セミナー【提携セミナー】

このセミナーは終了しました。次回の開催は未定です。

おすすめのセミナー情報

開催日時 2023/7/25(火)12:30-16:30
担当講師

椿 真史 氏

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

定員 -
受講費 ※『機械学習ケモインフォマティクス(7月25日)』のみのお申込みの場合
【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:41,800円
【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:47,300円

・新素材や医薬品等、化合物の研究者・開発者向け講座です。

・MI、特に「ケモインフォマティクス」にこれから着手したい方のご参加をお待ちしています

※より高度な手法を学びたい方は、こちらの「セミナー」もご確認願います。

 

化合物研究者・開発者のための機械学習・

ケモインフォマティクス入門セミナー

 

【提携セミナー】

主催:株式会社情報機構

 


7月26日『スパース推定入門』とセットで受講が可能です。

 

講師より/本セミナーのポイント

昨今、物理学・化学・生物学の様々なデータが膨大に蓄積され、そのような自然科学データに対する機械学習(人工知能)技術の応用と成功が注目されています。

 

本セミナーでは、材料や医薬品等の化合物データを扱っている方を対象に、機械学習を適用する前におさえておきたいデータ分析の基礎事項や大前提となるイシュー(課題)の整理、またビッグデータや深層学習を扱う際の留意点について、講師の経験を交えて講義します。

 

◆受講後、習得できること

  • 材料や医薬品等の化合物データを取り扱うための鉄則
  • ケモインフォマティクスに基づく、化合物データへの実践的なデータ分析と機械学習アプローチ
  • 化合物データのための機械学習・深層学習の基礎・方法、その応用
  • 未知化合物に対する物性の外挿予測:その考え方や手法 等

 

◆受講対象者

  • 材料・医薬品等の化合物を取り扱っている方で、機械学習やマテリアルズインフォマティクス、ケモインフォマティクスに着手したい方、取り組みつつある方
    ※経験・前提知識は不問です。
    *より高度な手法を学びたい方は、こちらの「セミナー」もご確認願います。

 

担当講師

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 先生

 

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。

 

セミナープログラム(予定)

1.化合物データへの最初のアプローチ~機械学習を始める前に~(90分)
※ここでは機械学習を行う前におさえておきたいデータ分析の基礎事項や大前提となるイシューの整理、またビッグデータや深層学習を巡る留意点について述べます。

 

1.1 イシューからはじめよ:問題点・課題点・目的の明確化
1.1.1 ケモインフォマティクスにおけるイシュー
1.1.2 ケモインフォマティクスにおけるデータ分析と機械学習
1.1.2 機械学習とデータ分析以前に行うべきイシューの見極め
1.1.3 ビッグデータの落とし穴 ~たくさんデータがあればいいわけではない~
1.1.4 機械学習の落とし穴 ~精度が高ければいいわけではない~
1.1.5 イシューからはじめよ
1.1.6 良いイシューの具体例
1.2 機械学習以前に行うべきデータ分析 ~化合物データの分析を具体例に~
1.2.1 化合物データの特徴量・記述子 ~フィンガープリント・物性値・三次元立体構造・量子化学計算を例に~
1.2.2 相関分析・頻度分析 ~シンプルな分析でイシューの大枠を把握する~
1.2.3 交差項・相互作用分析 ~非線形な分析でイシューに深く切り込む~
1.2.4 様々な特徴量を用いた回帰分析
1.2.5 多重共線性の罠とその回避法
1.2.6 分析結果の解釈とその活用法

 

2.化合物データのための機械学習(90分)
※ここでは特に、材料や医薬品等の化合物データを取り扱っている方向けに、機械学習や深層学習の基礎事項やポイントを解説します。

 

2.1 機械学習の基礎
2.1.1 線形回帰の基礎
2.1.2 様々な特徴量を用いた線形回帰
2.1.3 非線形回帰の基礎
2.2 様々な機械学習手法
2.2.1 リッジ回帰 ~過学習を防ぐために~
2.2.2 ラッソ回帰 ~スパースな推定のために~
2.2.3 深層学習(ニューラルネットワーク) ~より複雑な回帰モデルの構築~
2.2.4 各モデルの特徴とその使い分け
2.2.5 機械学習結果の解釈とその罠

 

<質疑応答>

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2023年7月25日(火) 12:30-16:30

 

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

 

受講料

『機械学習ケモインフォマティクス(7月25日)』のみのお申込みの場合
【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名41,800円(税込、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

 

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

 

『スパース推定(7月26日)』と合わせてお申込みの場合
(同じ会社の違う方でも可。※二日目の参加者を備考欄に記載下さい。)
【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名61,600円(税込、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき50,600円⇒割引は全ての受講者が両日参加の場合に限ります

 

【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名72,600円(税込、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき61,600円⇒割引は全ての受講者が両日参加の場合に限ります

 

*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。

 

●録音・録画行為は固くお断り致します。

 

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)7月25日のみ参加(見逃視聴なし)】、【(オンライン)7月25日のみ参加(見逃視聴あり)】、【(オンライン)7月25日・7月26日 両日参加(見逃視聴なし)】、【(オンライン)7月25日・7月26日 両日参加(見逃視聴あり)】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。

 

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