セミナー,マテリアルズ・インフォマティクス,機械学習,Bayes推定,ニューラルネットワーク,転移学習,自然言語処理

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セミナー,マテリアルズ・インフォマティクス,機械学習,Bayes推定,ニューラルネットワーク,転移学習,自然言語処理

*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

マテリアルズ・インフォマティクスの意義を基本的な観点から説明します。

マテリアルズ・インフォマティクスとは何か
〜機械学習・Bayes推定の考え方から最新動向まで学ぶ

講師

物質・材料研究機構 名誉フェロー 寺倉 清之 先生

物質・材料研究機構 エネルギー・環境材料研究拠点
界面計算科学グループ RANDY JALEM 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

【寺倉 清之先生 プロフィール】
■ご略歴:
1978年9月:東京大学物性研究所 助教授
1990年1月:東京大学物性研究所 教授
1994年4月:産業技術融合領域研究所 首席研究官
2001年4月:産業技術総合研究所 計算科学研究部門長
2003年8月:北海道大学創成科学研究機構 教授
2007年2月:北陸先端科学技術大学院大学 特別招聘教授
2015年4月:物質・材料研究機構 フェロー
現在:物質・材料研究機構 名誉フェロー
   産業技術総合研究所 名誉リサーチャー
   北陸先端科学技術大学院大学 フェロー
   東京大学 名誉教授

■ご専門および得意な分野・研究:
物性物理、計算科学、データ科学

■本テーマ関連学協会でのご活動:
 物理学会会員
 2018年度 日本物理学会 科学セミナー「AI(人工知能)と物理学」の講師の一人

【RANDY JALEM 先生 プロフィール】
■ご略歴:
2011年 - 名古屋工業大学 未来材料創成工学 修士課程卒業
2014年 - 名古屋工業大学 物質材料工学 博士後期課程卒業
2014年 - 京都大学 触媒・電池元素戦略ユニット(ESICB) 電池グループ、ポストドク
2015年 - NIMS エネルギー・環境材料研究拠点(GREEN) 電池新材料探索グループ、ポストドク
2015年〜現在 - NIMS 情報統合型物質・材料研究イニシアティブ(MI2I)蓄電池材料グループ プロジェクトメンバー
2016年 - NIMS エネルギー・環境材料研究拠点(GREEN) 電池新材料探索グループ、オペンラボ研究者
2016年〜現在 - 科学技術振興機構(JST) さきがけマテリアルズインフォ領域、研究者
2018年〜現在 - 京都大学 触媒・電池元素戦略ユニット(ESICB) 拠点助教
2018年〜現在 - NIMS エネルギー・環境材料研究拠点(GREEN)  界面計算科学(IFCS)グループ、研究員

■ご専門および得意な分野・研究:
蓄電池材料の計算化学、機械学習

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2019年4月18日(木) 10:30-16:30
●会場 [東京・駒込]滝野川会館3階303 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名46,440円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,640円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナー内容

■ご講演中のキーワード:
 物質探索、逆問題、記述子、機械学習、Bayes 推定、ニューラルネットワーク、転移学習

■受講対象者:
・マテリアルズ・インフォマティクスに関心があり、日常の仕事に活かしたいと考えておられる方
・計算科学と機械学習についての知見を得たいと考えている方。
・本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。

■必要な予備知識や事前に目を通しておくと理解が深まる文献、サイトなど:
・昨年の日本物理学会誌に書いた関連の短い記事が以下で公開されています。
 https://www.jps.or.jp/books/gakkaishi/2018/03/73-03trends.pdf
・この分野に興味のある方なら、特に予備知識は必要ない。

■本セミナーで習得できること:
・マテリアルズ・インフォマティクスの意義、機械学習、Bayes 推定、物質探索
・材料探索に向ける計算科学、材料記述子の開発・活用、データサイエンスのノウハウ 

【寺倉 清之先生ご講演プログラム】
■はじめに
 マテリアルズ・インフォマティクスの意義を基本的な観点から説明し、そこで重要な役割を果たす「機械学習」の構成要素と、最も基盤的な役割を担う Bayes 推定の考え方を紹介する。具体的な適用例を示しつつ、最新の動向にも触れる。

■ご講演プログラム
1.マテリアルズ・インフォマティクスとは何か
 1−1 新奇物質探索、物質・材料開発と物質・材料設計
 1−2 演繹的アプローチ(順問題) vs 帰納的アプローチ(逆問題)
 1−3 マテリアルズ・インフォマティクス:
    ハイスループット計算・実験とデータ科学(演繹的アプローチに支援された帰納的アプローチ)
 1−4 逆問題へのアプローチ:design principle に基づく全探索と仮想スクリーニングを具体的に

2.機械学習
 2−1 記述子: 特徴抽出、類似度
 2−2 記述子を使わず、データから直接得られる特徴量を用いる試み
 2−3 機械学習の基本的体系: 教師あり学習、教師なし学習、強化学習
 2−4 ニューラルネットワーク
 2−5 次元削減
 2−6 アンサンブル学習
 2−7 分割統治

3.Bayes 推定:少ないデータの解析、物理モデル(解釈性)、予測値の分布
 3−1 帰納的方法の基盤としての 考え方
 3−2 パラメータ推定
 3−3 Bayes 更新: 転移学習にも使える。
 3−4 Bayes 最適化:効率的な最適解の解法、実験計画法、開発(利用)と探索の選択

4.転移学習: 関連量のデータを活用した、少ないデータの解析

5.自然言語処理のマテリアルズ・インフォマティクスへの適用

 5−1 分散表現とは
 5−2 word2vecを使った関連物質候補探索
 5−3 atom2vec: 新しい元素の特徴表現と物質帰納解析
 5−4 分子設計: 合成可能性、合成過程まで拡張
       SMILES、Bayes 推定の適用、VAE, Grammar VAE の適用 
       Monte Carlo Tree Search + RNN

6.無機物質設計・探索

7.まとめ


【RANDY JALEM 先生ご講演プログラム】
 ※マテリアルズ・インフォマティクスの事例として全固体電池材料探索について
  1時間程お話しいただきます。


■セミナータイトル:
材料シミュレーションと機械学習を用いた全固体電池材料の探索

■はじめに
 全固体電池を実現させるためには、高いイオン伝導性と化学的安定性を示す固体電解質が必要です。しかし,今までのさまざまな実験・計算による解析技術の進歩にもかかわらず,実用化のある新たな固体電解質材料をなかなか発見できない状況にあります。本発表では、材料シミュレーションと機械学習を組み合わせることによって、固体電解質として優れた材料を効率に探索する研究を紹介する。また、複数の結晶構造に対して材料物性を推測するような方法論についても発表する。

セミナー番号:AC190470

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