Pythonを用いたスペクトルデータ解析の基礎と実践＜講師によるデモンストレーションあり＞【提携セミナー】
| 開催日時 | 2024/12/12（木）10:30-16:30 |
|---|---|
| 担当講師 | 稲垣 哲也 氏 |
| 開催場所 | Zoomによるオンラインセミナー |
| 定員 | - |
| 受講費 | 【オンライン：見逃し視聴なし】 47,300円 【オンライン：見逃し視聴あり】 52,800円 |
〇統計・ケモメトリクス・機械学習の基礎から、Pythonプログラムを用いた解析の実践まで。
〇ChatGPTを活用したプログラム記述の効率化など実務で使えるテクニックも紹介します。
Pythonを用いたスペクトルデータ解析の基礎と実践
＜講師によるデモンストレーションあり＞
【提携セミナー】
主催：株式会社情報機構
「スペクトルを取り扱うすべての研究者・データサイエンティスト・大学生・大学教員」を対象とし、スペクトルにケモメトリクスや機械学習を適用して分類・定量を行う方法について学んでいきます。皆さん自身でプログラムを駆使して分類・定量を自由自在に行えるようにするためは１．プログラム言語（python）、２．統計、３．ケモメトリクス・機械学習、４．スペクトル、５．試料について学ぶ必要があります。
この講演では１-３について初学者の方でも十分理解できるように丁寧に説明を進めていきます。もちろんこれらを十分理解されている方にとっても新しい発見のある内容となっています。統計・ケモメトリクス・機械学習のそれぞれで、その内容について詳しく説明した後、ダウンロード可能なデータを用いて、pythonプログラムによって解析を進めることで、理論と実践の両方を理解していきます。プログラムを効率的に書くためにChatGPTも用います。
◆受講後、習得できること
pythonプログラムによってスペクトルデータを自由自在に取り扱えるようになります。
◆受講対象者
スペクトル解析を行う大学生、研究者、教員
◆必要な予備知識など
特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします。
担当講師
名古屋大学 大学院生命農学研究科 准教授 稲垣 哲也 氏
2021年4月 – 現在名古屋大学, 大学院生命農学研究科, 准教授
2016年9月 – 2021年3月名古屋大学, 大学院生命農学研究科, 講師
2011年4月 – 2017年8月名古屋大学, 大学院生命農学研究科, 助教
セミナープログラム（予定）
１．はじめに
1-1．ケモメトリクスと機械学習
1-2．pythonについて
1-3．ChatGPTによるプログラム支援
２．ケモメトリクスとは
2-1．Lambert-beer則
2-2．CLS
2-3．ILS
2-4．PCA
2-5．PLSR
2-6．正規分布スペクトルを用いて、ケモメトリクスを実践
３．機械学習とは
3-1．近傍法
3-2．ランダムフォレスト
3-3．サポートベクトルマシン
3-4．ニューラルネットワーク
3-5．アイリスデータを用いて機械学習を実践
４．スペクトル前処理
4-1．中心化・標準化
4-2．スムージング
4-3．カーブフィッティング
4-4．微分処理
4-5．NIRスペクトルに前処理を適用
５．ケモメトリクス実践
5-1．スペクトルデータから目的変数を予測する
5-2．HSIデータへの応用と画像解析
5-3．NIR-HISにケモメトリクス、機械学習を適用
＜質疑応答＞
公開セミナーの次回開催予定
開催日
2024年12月12日（木） 10:30-16:30 ＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。
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：見逃し視聴なし】 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
【オンライン：見逃し視聴あり】 1名52,800円(税込、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円
＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。
備考
※配布資料等について
●配布資料はPDF等のデータで配布致します。ダウンロード方法等はメールでご案内致します。
- 配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡致します。
- 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。） - セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。
●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●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・販売などは禁止致します。
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。
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