・見逃し視聴ありでお申込み頂いた方は、セミナーの録画動画を一定期間視聴可能です。
・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。
・原則、遅くとも開催5営業日後までに録画動画の配信を開始します（一部、編集加工します）。
・視聴期間はセミナー開催日から5営業日後を起点に1週間となります。
ex) 2/6（月）開催 セミナー → 2/10（金）までに配信開始 → 2/17（金）まで視聴可能
※メールにて視聴用URL・パスワードを配信します。配信開始日を過ぎてもメールが届かない場合は必ず弊社までご連絡ください。
※準備出来しだい配信致しますので開始日が早まる可能性もございます。その場合でも終了日は変わりません。
上記例の場合、2/8（水）から開始となっても2/17まで視聴可能です。
※GWや年末年始・お盆期間等を挟む場合、それに応じて弊社の標準配信期間設定を延長します。
※原則、配信期間の延長は致しません。
※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、ご了承ください。
→見逃し視聴について、
こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ） パスワード「123456」
セミナーポイント
■はじめに
「マテリアルズインフォマティクス(MI)を使った研究開発に興味はあるものの、どのように自社の研究開発に取り入れられるかがわからない」という声をよく聞きます。本講座では、MIの動向に続き、我々のグループ内の小規模な実験や文献データであっても、機械学習と研究者の経験や勘を併用するMIにより、それを活かした効率的な研究開発が可能となった事例をご紹介します。皆様のまわりにある具体的な事例に適用できるよう、ナノシート材料の合成プロセスの制御やリチウムイオン二次電池の有機活物質の探索など、具体的な事例をもとにご紹介したいと思います。
■ご講演中のキーワード：
マテリアルズインフォマティクス
小規模データ
スパースモデリング
実験主導型
研究者の経験と勘
線形回帰
■受講対象者：
・本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。
・実験や文献の小規模データにMIを適用したいと思われている方
・MIを導入してみたものの思ったような活用につながらない方
・実験系研究／技術者だがMIを使いたい方
・熟練の経験や勘と考察などをMIに融合できないか検討されている方
■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：
・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：
・小規模データへのMIへの適用方法
・物質探索やプロセス最適化や性能向上のための予測モデル構築方法
・研究者／技術者の熟練の知恵と機械学習の融合方法
■受講された方の声（一例）：
・少データを用いたMIの活用方法の参考にしたく参加させていただきました。非常に丁寧な説明で分かりやすかったです。ありがとうございました。
・MI活用事例に関する情報収集の為、参加しました。スパースモデリングについてのお話が興味深かったです。
・最新動向を含めて、非常に分かりやすかったです。ありがとうございました。
・全般的に興味深い内容で、受講して良かったです。ありがとうございました。
などなど……ご好評の声を多数頂いております！
セミナー内容
１．マテリアルズインフォマティクス（MI）の動向
1) 一般的なMIへの期待
2) MIでできることとできないこと
3) MIの歴史と最近の動向
4) MIに関する最近の課題
5) 小規模データに適用可能なMI
２．MIを活用したプロセス最適化事例：ナノシート材料合成の制御
1) MIを導入した系の紹介
2) データセットの準備
3) 機械学習と考察の融合による記述子抽出
4) 予測モデル構築
5) 予測モデルを活用した最少実験数での実験例
6) 適用範囲の拡張に関する検討と予測モデル改良
３．MIを活用した物質探索事例：新規リチウムイオン二次電池有機電極活物質の性能予測と探索
1) MIを導入した系の紹介
2) データセットの準備
3) 機械学習と考察の融合による記述子抽出
4) 予測モデル構築
5) 予測モデルを活用した最少実験数での実験例
6) 適用範囲の拡張に関する検討と予測モデル改良
４．小規模・実験データへのMIの適用
1) ツールとしてのMIを活用する時代へ
2) 明日からできるデータセットの準備
3) 明日からできる機械学習と経験・勘・考察の融合
５．おわりに
サイトマップ
よくあるお問合せ
リクエスト
セミナー会場へのアクセス
