AIによる逆合成解析と特徴量学習と因果探索【提携セミナー】

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開催日時	未定
担当講師	藤秀義氏鈴木讓氏
開催場所	未定
定員	-
受講費	60,500円（税込）

★IT創薬研究者によるケモインフォマティクスのための逆合成アルゴリズムの解説と実践

★「機会学習の数理100問シリーズ」の著者による Python/Rプログラムを用いた
スパースモデリング/グラフィカルモデル/因果探索の実習

AIによる逆合成解析と特徴量学習と因果探索

《基本技術からバイオインフォマティクスへの応用まで》

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

セミナー趣旨

第1部～第3部　各セミナープログラム欄に記載

担当講師

【第1部】

藤秀義氏

千葉大学薬学部(薬剤師免許を取得) アステラス製薬出身(臨床開発候補化合物の創出) MELLODDYコンソーシアムの立ち上げに参画

【第2部・第3部】

鈴木讓氏

大阪大学教授博士(工学)　大学院基礎工学研究科数理科学領域/
関連の各学会に所属：(日本統計学会、日本行動計量学会、日本計算機統計学会、人工知能学会、日本数学会)

セミナープログラム（予定）

＜１０：３０～１２：００＞　※途中昼休憩を挟みます
【第１部】　AIによる逆合成解析－オープンソースを使った実践入門－

【講演趣旨】

逆合成解析：有機化学において目的の分子を生成するための合成経路を探す手法。
Marwin Seglerらが2018年にNature誌で発表した深層学習を用いた手法を皮切りに、AIによる解析手法の開発が盛んです。
本講演では、オープンソースとして既に公開されている手法を紹介し、Google Colaboratoryを用いて実際にAIによる解析を実施頂く予定です。

【講演項目】
１．逆合成解析とは

２．AIによる逆合成解析アルゴリズムの解説

３．オープンソースを使った逆合成解析の実践

【質疑応答】

＜１２：４５～１４：１５＞
【第２部】　スパースモデリングによる特徴量学習

【講演趣旨】

機械学習の手法であるスパース推定、カーネル処理を理解し、背後にあるロジックを習得します。
講演者からの一方通行な講話ではなく、Python/Rのソースプログラムを追い、論理的に考えたことと実装による結果が一致することを実習します。受講者の要望を伺いながら確認、話を進めていきます。

【講演項目】
1.スパース推定の原理

2.ロジスティック回帰と遺伝子解析への応用

3.生存時間解析

4.グラフィカルLassoと遺伝子解析への応用

5.疑似尤度を用いたグラフの構造学習