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マテリアルズインフォマティクス(12月17日)のみ参加↓

第一原理計算(12月16日)/マテリアルズインフォマティクス(12月17日)両日参加↓

*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を本当に使うべきなのか否かの判断に迷われている方や学び始めの方にお勧めのセミナー。
★AIによる材料開発の各種事例やトラブル対策、講師によるマテリアルズインフォマティクスの実演も。

さらっと学ぶマテリアルズインフォマティクス
【分析デモ有り】

―データサイエンスで行う材料開発―

講師

株式会社日立製作所 研究開発グループ 主任研究員 淺原 彰規 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■ご略歴:
 2004年(株)日立製作所入社、中央研究所に配属以来、空間情報システムの研究に従事。
 現在、同社、研究開発グループ・デジタルテクノロジーイノベーションセンタ所属、主任研究員。2012年より国際標準化団体OGC(Open Geospatial  Consortium)にて標準化活動に携わり、国際標準仕様策定に貢献。2018年博士(工学)。

■専門および得意な分野・研究:
 人工知能関連技術(機械学習など)、空間情報システム

■本テーマ関連学協会での活動:
 電子情報通信学会、情報処理学会会員。

→このセミナーを知人に紹介する

12月16日 『第一原理計算による材料研究の現状と動向〜機能性材料の理解から新材料探索に向けたマテリアルズインフォマティクスまで〜』とセットで受講が可能です。
講義内容はこちら→


日時・会場・受講料

●日時 2019年12月17日(火) 12:30-16:30
●会場 [東京・京急蒲田]大田区産業プラザ(PiO)6階C会議室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料
  1名41,800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30,800円

  『第一原理計算(12月16日)』と合わせてお申込みの場合
   (同じ会社の違う方でも可。※二日目の参加者を備考欄に記載下さい。)
  1名61,600円(税込み(10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき50,600円
  ⇒割引は全ての受講者が両日参加の場合に限ります

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 →

セミナーポイント

■はじめに:
 本講座では、近年話題となっている、材料開発をIT技術によって加速する「マテリアルズインフォマティクス」のためのデータサイエンスの基本的な知識と技術について、「興味はあるけれどITは門外漢で敷居が高くて・・・」という方向けに概要をご説明するとともに、簡単な分析を実演して具体的なイメージを持っていただくことを狙いとしています。

■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
機械学習
人工知能
予測
データベース
Python

■受講対象者:
・材料の研究開発に従事していて、マテリアルズインフォマティクスが業務に役立つものかを知りたいという方
・自社の研究開発部門にマテリアルズインフォマティクスを導入すべきかを検討中の方
・すでに周囲でマテリアルズインフォマティクスの導入検討が進んでいるため、この分野の情報を知るきっかけがほしいという方
・データサイエンスに興味があり、特に材料科学むけという題材であれば身近に感じられるという方

■必要な予備知識:
・高校卒業〜大学初等レベルの数学の知識。
・ごくごく基本的なIT活用の知識(Office等)。
・コンピュータに対する抵抗感がないこと。
・プログラミングの経験があると、実演をより深く理解できます

■本セミナーで習得できること:
・人工知能、機械学習分野の概要
・材料開発向けデータサイエンス応用の基礎知識
・簡単な分析の実行方法(Python言語を使用)

セミナー内容

1.マテリアルズインフォマティクスのためのデータサイエンス概
 1) AI(人工知能)の技術とはなにか?そしてなぜ話題になったのか
 2) AIの技術を用いたデータサイエンスと材料開発への適用事例
  ・材料特性の予測と最適化、計測実験の効率化など
 3) よくある問題と対処
  ・「データが足りない」「どのくらいデータが必要かわからない」など

2. AIの主要技術「機械学習」を詳しく知る
 1) 機械学習の技術体系 ― 最小二乗法からディープラーニングまで
 2) 材料特性の予測に使える教師あり学習の原理図解
 3) さまざまな機械学習と今後の発展

3. Python 言語を使用したマテリアルズインフォマティクスの実演
 1) OSS(Open Source Software)を用いた材料特性予測
 2) 予測アルゴリズムの違いをみる(日立の材料分析プラットフォームを使用)

マテリアルズインフォマティクス(12月17日)のみ参加↓

第一原理計算(12月16日)/マテリアルズインフォマティクス(12月17日)両日参加↓

セミナー番号:AT191252

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