・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4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4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」
セミナー開催にあたって
■はじめに：
「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。
■受講対象者：
スペクトル解析を行う大学生、研究者、教員
■本セミナーでは、講師による解析のデモンストレーションを行います。
前もってご自身のPCにjupyternotebookをインストールいただけると、セミナー中お手元でも実践できます。
※インストールは任意となります。インストールなしでもご受講いただけます。
■必要な予備知識：
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。
■本セミナーで習得できること：
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。
セミナー内容
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＞
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