化学 人工知能 セミナー

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医薬・機器・化粧・食品系セミナー

※本セミナーはZoomを用いたオンラインセミナーに変更になりました。(会場では行いません。)

☆触媒インフォマティクスの最新研究も含めて, 研究事例と共に解説します!
☆関連ご担当者様のほか, 興味がある・情報収集といった方のご参加も大歓迎です!

化学における人工知能技術との融合の基礎と
実験・計算化学
への応用事例
〜化学反応予測・実験条件最適化・材料探索を例に〜


<Zoomによるオンラインセミナー>

講師

早稲田大学
理工学術院総合研究所 次席研究員/研究院講師 博士(理学)
清野淳司 先生

講師紹介

■経歴
2000年4月〜2005年3月 東京都立大学 理学部 化学科
2005年4月〜2007年3月 首都大学東京 理学研究科 化学専攻
2007年4月〜2010年3月 首都大学東京 理工学研究科 分子物質化学専攻
2010年4月〜2012年3月 早稲田大学 理工学術院 助手
2012年4月〜2015年3月 日本学術振興会 特別研究員(PD)
2015年4月〜現在 早稲田大学 理工学術院総合研究所 次席研究員(研究院講師)
2017年10月〜現在 科学技術振興機構 さきがけ研究者

■専門および得意な分野・研究
・マテリアルズインフォマティクス
・相対論的量子化学

■本テーマ関連学協会での活動
・日本化学会
・分子科学会
・理論化学会
・日本コンピュータ化学会
・日本化学会情報化学部会

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2020年6月24日(水) 12:30-16:30
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みお願い致します。
 (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●会場 [東京・浮間舟渡]板橋区立企業活性化センター会場での講義は行いません。
●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
      *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 →

*本講座は、Zoom を使用した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)。

・本講座は、オンライン受講のみ可能です。セミナー会場での受講はできません。
 *PCもしくは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。
 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など別のツールが動いておりますと、カメラ・マイクなどがそちらで使用されてしまいZoomで不調となる場合があります。お手数ですが同様のツールは一旦閉じてからお試し下さい。

 ・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


・オンラインセミナー受講用のPC貸出について:
受講用PC貸出希望の方は、1台 8,800円(消費税/送料込)でお貸出し致します。備考欄に『オンラインセミナー用PC貸出希望』とご記入ください。またPCの配送先がご登録住所と異なる場合、配送先のご住所も備考欄にご記載ください。
    →貸出PCに関する詳細はこちらをご確認ください。

・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。また本講座の配布資料は、印刷物を郵送にてご送付申し上げます。ご登録の際はお受け取りが可能な住所をご記入ください。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。

・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
 複数端末から同時に視聴することやプロジェクタ等による複数人での視聴は禁止いたします。

・当日、可能な範囲で質疑応答、個別質問も対応致します。メールベースを中心に後日の質問等も可能です。(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。)
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

セミナーポイント

■講座のポイント
 化学において反応物から得られる生成物を正確に予測することは重要な課題の一つである。またその生成物の収率を上げるために実験化学では様々な反応条件の検討が行われる。特に触媒は反応予測・反応条件検討において非常に重要なファクターの一つである。人工知能技術(AI)は近年、正確な予測や効率的な条件検討を始め、化学分野における実験・理論・計算の様々な領域で活用され始めている。
 本セミナーでは、化学の諸分野とAI技術の融合を実施するための基礎を説明する。また化学反応予測・実験条件最適化・材料探索を例として、幾つかの具体的な研究事例を述べたい。

■受講後、習得できること
・化学における人工知能技術の基礎知識
・人工知能技術を用いた最新の化学研究事例(講師の研究も含む)
・触媒研究と人工知能技術に関する最近の研究事例

■講演中のキーワード
・マテリアルズインフォマティクス
・ケモインフォマティクス
・触媒インフォマティクス
・化学反応予測
・実験条件最適化
・材料探索

セミナー内容

1. 人工知能技術の概要
  1.1 科学と人工知能技術
  1.2 人工知能技術の基礎
  1.3 機械学習の概要
  1.4 進化的計算の概要
  1.5 化学における機械学習のための記述子

2. 触媒インフォマティクスの研究動向
  2.1 触媒インフォマティクスで求められていること
  2.2 最新の研究

3. 化学反応予測への応用
  3.1 反応予測システムの歴史・動向
  3.2 有機化学反応に対する化学反応
  3.3 均一系触媒における有機化学反応に対する化学反応

4. 実験条件最適化への応用
  4.1 実験条件最適化の歴史・動向
  4.2 実験条件最適化
  4.3 溶媒条件最適化

5. 材料探索に向けて
  5.1 材料探索と人工知能技術
  5.2 最近の研究動向と現状
  5.3 将来展望

<質疑応答>

セミナー番号:AA200636

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