・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。
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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。
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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
動画配信サイトVimeoを用いて同時ストリーミング配信でご視聴頂けます。
（尚、Zoomへアクセスできる方は、Zoomでの受講を推奨します。）
（クリックして展開「▼」）
セミナーポイント
様々な適用事例を紹介しながら，マテリアルズインフォマティクスの基盤となる機械学習の解析手法を解説する．材料記述子，表現学習，仮想スクリーニング，材料設計・合成経路設計の機械学習アルゴリズム，材料微細構造の予測とプロセス設計，実験計画法 ，転移学習によるスモールデータ解析などの話題を取り上げる．
○受講対象：
・企業の実務担当者や学生
・データ科学の事前知識を前提としないが、受講者は数理科学に対する多少の知識を有することが望ましい
○受講後、習得できること：
・マテリアルズインフォマティクスの要素技術
・材料研究におけるデータサイエンスの活用事例
・参考文献（マテリアルズインフォマティクスの先進的な取り組み等）
など
セミナー内容
1. 機械学習に基づく物性予測
1.1 教師あり学習の基礎
1.2 転移学習によるスモールデータからの予測
1.3 適用例
1.3.1 高分子物性の予測
1.3.2 合成反応の予測
1.3.3 プロセスから材料組織の予測
1.3.4 無機化合物の物性と構造の予測
2. 材料探索のための機械学習の解析手法
2.1 機械学習による仮想ライブラリの作製
2.2 機械学習による材料の生成と予測
2.2.1 分子設計
2.2.2 合成経路の設計
2.2,3 結晶構造予測
2.2.4 深層生成モデルによるプロセス制御
3. 物質・材料の数値表現（記述子）
3.1 分子記述子
3.2 組成記述子
3.3 構造記述子
4. 適応的実験計画法（ベイズ最適化）
5. 適用事例の紹介（論文）
＜質疑応答＞
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