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※リクエスト・お問合せ等
はこちら→ req@johokiko.co.jp



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Zoom見逃し視聴あり


オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 

★実験の効率化・精度向上やコスト削減等、開発業務に役立つマテリアルズ・インフォマティクスの実務的な活用法を、よくある課題をふまえ解説!
★最近のMIのトレンドもふまえ、マテリアルズDX展開のための数々の方策を示します!

マテリアルズ・インフォマティクス

導入・実用化活用展開

<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴有>

講師

三井化学(株) 研究開発本部 生産技術研究所 MI開発推進室 主幹研究員 博士(工学)  向田 志保 先生

<その他関連セミナー>

機械学習・ディープラーニング・人工知能関連セミナー・書籍一覧
2021年9月9日 マテリアルズインフォマティクスの現場実務〜社内導入のコツ・機械学習・計算科学シミュレーション〜

日時・会場・受講料

●日時 2021年9月22日(水) 10:30-16:30
●会場 会場では行いません
●受講料
 【オンライン(ライブ配信)(見逃し視聴なし)】:1名47,300円(税込(消費税10%)、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(ライブ配信)(見逃し視聴あり)】:1名52,800円(税込(消費税10%)、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。
   →「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。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

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。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp


※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


セミナーポイント

 昨今「DX疲れ」なる言葉が流布し社会問題になりつつあり、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)も該当する。何よりもまずMIを組織内に導入・展開することが大事である。他社でもやっているからという理由ではなく、何故導入するべきなのか、導入するとどういう良いことがあるのか、どういう方向性に向かっていくべきなのか、といったことは各自で切り拓いていく必要がある。また、これまで隆盛と衰退があったテクノロジー同様、ブームに則って導入しただけで満足するだけでは、根付かせることができない。つまり、MIの解析により、製品に関わる新規領域を開発し、実験回数を減らすことによってコストを削減していくことが何よりも重要である。
 本セミナーでは、これまでの講演やコンサルティング経験からよく問われた課題についてフォーカスを当て、MIの概要からその導入・展開の仕方、そして実際の実験的な精度を高めていくポイントなどについて述べる。企業の方だけではなく、どのような方にも対応できる内容となっている。

○受講対象:
 ・MIを用いた材料開発に興味のある方
 ・MIの導入・展開方法についてお困りの方、実用化したい方
 ・MIを使うと何がどうよくなるかを知りたい方、方向性を模索したい方
 ・MIを導入したが、うまく活用できていないとお考えの方
 など

○受講後、習得できること:
 ・MIの基礎知識
 ・MIの導入・展開の仕方
 ・MIの実験的な精度向上のノウハウ
など

セミナー内容

1. MIとは
 1) MIの背景
 2) MIがブームになった背景
 3) MIを導入すると何が嬉しいか
 4) MIのスキーム
 5) 今後注目されるMI関連技術、将来像
 
2. MI人財と社内展開
 1) MIに求められる人財
 2) 人財育成対象をどこまで広げるか
 3) どうやって人財育成するか
 4) 社内への周知連携・普及のポイント

〜MIの一通りの解析の流れを紹介〜
3. MIでよく用いる機械学習概要
 1) 機械学習基礎編
  a) 必須用語
  b) MIでよく使う機械学習モデル概要
  c) 機械学習モデルの評価手法
  d) データの次元圧縮による可視化(PCA, t-SNE, UMAP)
 2) 機械学習応用編
  a) 特徴量エンジニアリング(SHAP, Partial Dependence Plot, Permutation Importanceなど)
  b) 説明変数選択(GAPLS, Boruta など)
  c) 機械学習モデルのハイパーパラメータの最適化
  d) アンサンブル学習

4. 最適条件探索手法
 1) 実験計画法
 2) ベイズ最適化
 3) 遺伝的アルゴリズム
 4) 予測用候補サンプルの作り方

5. ケモインフォマティクス
 1) 化合物データの取り扱い(sdf, smi)
 2) 構造記述子
 3) 化合物の類似度の計算
 4) 分子構造生成

6. MI実施の具体例
 1) 逆解析による分子探索
 2) 組成・実験条件の最適化
 3) シミュレーションの活用

7. 実験的な精度向上に向けて
 1) 混合系のMI解析のデータの入れ方
 2) 公共データベース、特許、文献情報の活用の仕方
 3) 適用領域(Applicability Domain: AD)を考慮する
 4) 予測、候補サンプルの絞り方についての各種ポイント

8. 画像解析技術のMI適用
 1) MIでよく扱う画像解析例
 2) 画像の前処理
 3) 画像の特徴量抽出、MI解析
 4) パーシステントホモロジー

9. データベース構築・活用法
 1) データベースの作り方
 2) データの収集方法
 3) データベースのMI活用

10. MIにおける知財戦略
 1) 世界的なMI特許の動向
 2) MI特許戦略
 3) MI特許の権利化

11. 今後のMIトレンドを追う
 1) 量子コンピュータ
 2) MIロボティクス
 3) エッジAI、Robotic Process Automation (RPA)の活用
 4) 自然言語処理
 5) DXと融合し、誰もが当たり前に使うツールに
 6) 2050年のMIを考える

  <質疑応答>

セミナー番号:AD210977

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