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Zoom見逃し視聴あり

オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 

☆化学分野におけるデジタルトランスフォーメーション(DX)の最新情報!
☆人工知能技術を用いた化学研究事例を含めて、ポイントを丁寧に解説いたします!
☆化学データを利用した機械学習による予測・解析の演習もご用意しております。

【化学データ演習付】
「実験化学・理論/計算化学・AI技術」
の融合によるDX

〜ケム・インフォマティクスの基礎知識と
化学法則の自動構築・材料探索・反応予測・自動解析技術・実験条件最適化への応用〜
<Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり>

講師

早稲田大学
先進理工学研究科 化学・生命化学専攻 准教授
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〜2020年9月 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)
2020年10月〜2021年3月 東京都立大学 理学部 化学科 特任准教授
2017年10月〜2021年3月 科学技術振興機構 さきがけ研究者
2021年4月〜現在 早稲田大学 先進理工学研究科 化学・生命化学専攻 准教授

■専門および得意な分野・研究
・ケム・インフォマティクス
・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(幹事)
・日本コンピュータ化学会
・日本化学会情報化学部会


日時・会場・受講料

●日時 2022年4月12日(火) 10:30-16:30
●会場 会場での講義は行いません。
●受講料
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名47,300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36,300円

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名52,800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41,800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。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(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。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・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

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できる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(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・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(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・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。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・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>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・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/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。
 →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

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
 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。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※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、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


セミナーポイント

■講座のポイント
 現在、化学と人工知能(AI)技術が融合した「ケム・インフォマティクス」において、化学研究におけるデジタルトランスフォーメーション(DX)が進められている。
 本セミナーでは、化学におけるDXを推進するための諸分野と、AI技術の融合を実施するための基礎を説明する。またAI技術を利用した、材料探索、化学反応予測、実験条件最適化、スペクトルの自動解析、化学原理・法則の自動構築を例として、幾つかの具体的な研究事例を述べたい。
 最後に化学データを利用した機械学習による予測と解析についての演習を行う。

■受講後、習得できること
・化学におけるDXと人工知能技術(ケム・インフォマティクス)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)

■講演中のキーワード
・ケム・インフォマティクス
・マテリアルズインフォマティクス
・デジタルトランスフォーメーション
・化学原理の自動構築
・材料探索
・化学反応予測
・実験条件最適化

セミナー内容

1. 人工知能技術の概要
 1.1 化学におけるデジタルトランスフォーメーション
 1.2 人工知能技術の基礎
 1.3 機械学習の概要
 1.4 化学における機械学習のための記述子

2. 材料探索
 2.1 材料探索と人工知能技術
 2.2 深層学習を利用した材料探索
 2.3 将来展望

3. 化学反応予測
 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
 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. スペクトルの自動解析
 5.1 化学におけるロボティクスと自動解析技術
 5.2 機械学習を利用したスペクトル予測
 5.3 将来展望

6. 化学原理・法則の自動構築
 6.1 人工知能技術を用いた数理モデルの自動構築技術
 6.2 基礎的な化学原理の自動構築
 6.3 将来展望

7. 化学データとPythonによる機械学習を用いた予測と解析

8. 質疑応答

セミナー番号:AB220435

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