機械学習の基礎とケモインフォマティクス入門セミナー'22
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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 → 

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馴染みの少ない方にもご満足頂けるように、概念からポイントを解説します!
 @機械学習を用いた化学プロセスの基礎・考え方
 APythonプログラムの例と実行結果の考察
 B反応条件最適化、溶媒選択、反応予測など豊富な応用事例紹介
☆当日のご質問も大歓迎。1日を通じて、実務への第1歩を踏み出しましょう!

機械学習の基礎と
ケモインフォマティクス(化学情報学)入門研修
<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
先進理工学部 化学・生命化学科
助教 博士(理学)
藤波美起登 先生

講師紹介

■経歴
2020年 早稲田大学 先進理工学研究科 化学・生命化学専攻 博士課程修了(理学)
2020年〜 早稲田大学 先進理工学部 化学・生命化学科 助教
現在に至る

■専門および得意な分野・研究
・ケモインフォマティクス
・量子化学
・理論化学
・機械学習

日時・会場・受講料

●日時 2022年10月21日(金) 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、印刷物を郵送で送付致します。
 お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
 お申込みは4営業日前までを推奨します。
 それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、
 テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。


●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。
(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の設定を延長します。)
 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
 2010年代以降、機械学習をはじめとしたインフォマティクス技術を用いた研究開発が幅広い分野で盛んになってきました。化学も例外ではなく、時流に従って機械学習に挑戦しようとは思うものの、化学系出身の方が情報科学を学習するにはハードルを感じるものです。
 本講座では、そんな機械学習に馴染みがない化学系の方のために、機械学習とケモインフォマティクスの基本的な事項を説明します。前半では、機械学習の基礎と化学の課題解決のためのプロセスを説明します。後半では、実際のPythonプログラムの例とその実行結果を確認しながら、前半の内容の理解を深めます。最後に、私の経験を中心に化学への応用事例を紹介します。

■受講後、習得できること
・機械学習に関する基礎的な知識、概念
・機械学習を用いた化学の課題解決のためのプロセスの考え方
・Pythonを用いた基本的な機械学習プログラムの作成方法

■講演中のキーワード
・ケモインフォマティクス (ケムインフォマティクス)
・化学情報学
・機械学習
・分子記述子
・条件最適化

セミナー内容

1.機械学習と化学
1-1 人工知能と機械学習
1-2 ケモインフォマティクス

2.機械学習の基礎
 2-1 機械学習に関する基礎知識
 2-2 機械学習の特徴
 2-3 具体的な機械学習アルゴリズム
 2-4 実際にプログラムを実行するためのヒント

3.機械学習を用いた予測のプロセス
 3-1 課題設定と現象のモデル化
 3-2 データの収集と記述子
 3-3 機械学習手法の選択と評価

4.化学に機械学習を適用するために
 4-1 分子の記述子
 4-2 化学データの課題
 4-3 特徴的な機械学習手法

5.Pythonプログラムを用いた機械学習と化学への応用
 5-1 機械学習プログラムの動かし方
 5-2 分子物性予測の実例

6.化学への機械学習の応用事例
 6-1 反応条件最適化 (少数データへの適用事例)
 6-2 溶媒選択 (少数データ・分子選択の適用事例)
 6-3 反応予測 (モデル化に関する工夫の事例)
 6-4 汎関数の開発 (理論化学への応用事例)
 6-5 その他の事例

7.質疑応答

セミナー番号:AB221034

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