有機化学研究・実験における機械学習の導入|分子の記述・操作|予測モデル|最新の活用事例|情報機構セミナー
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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 → 


☆近年のAI・機械学習の技術発展により、創薬等の有機化学分野にも新たな可能性が見えてきています
☆機械学習を導入することで何ができるのか?期待されるフロー合成や実験最適化での活用は?
☆プログラミング初心者でもわかりやすく、例を示しながら解説

【Zoom開催セミナー:見逃し視聴あり】
<創薬デザイン・フロー合成・実験最適化への期待>
有機化学における機械学習の導入ポイント・活用事例
-分子の記述・操作/予測モデル/最新の深層学習活用例 etc-

講師

京都大学 医学研究科 講師 小島諒介 先生

講師紹介

■経歴
2014年:東京工業大学大学院 情報理工学研究科 計算工学専攻 修士課程修了
2017年:東京工業大学大学院 情報理工学研究科 情報環境学専攻 博士課程修了,博士(工学)
2017年:京都大学医学研究科 大学院医学研究科人間健康科学系専攻 特定助教
2021年:京都大学医学研究科 大学院医学研究科人間健康科学系専攻 講師

■専門および得意な分野・研究
ケモインフォマティクス、医療AI、人工知能

■本テーマ関連学協会での活動
デジタル有機合成教育動画
有機化学×機械学習:イントロダクション 回帰・分類
https://youtu.be/XEsXan2jhl4

第41回ケムステVシンポ講師
https://www.chem-station.com/blog/2023/11/vs41.html

<その他関連セミナー>
機械学習・AI 一覧はこちら

日時・会場・受講料

●日時 2024年4月19日(金) 13:00-17:00
●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

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】: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

      *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・録画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 →

※配布資料等について

●配布資料はPDF等のデータで配布致します。ダウンロード方法等はメールでご案内致します。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前〜前日を目安にご連絡致します。
・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。)
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。

●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。(全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。)
●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・販売などは禁止致します。
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@johokiko.co.jp

オンラインセミナーご受講に関する各種案内(ご確認の上、お申込みください。)
・PC/タブレット/スマートフォン等、Zoomが使用できるデバイスをご用意ください。
・インターネット 回線速度の目安(推奨) 下り:20Mbps以上
・開催が近くなりましたら、Zoom入室URL、配布資料、当日の流れなどをメールでご連絡致します。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ください。
・受講者側のVPN、セキュリティ設定、通信帯域等のネットワーク環境ならびに使用デバイスの不具合については弊社では対応致しかねますので予めご了承ください。

Zoom
Zoom使用に関する注意事項(クリックして展開)
・公式サイトから必ず事前のテストミーティングをお試しください。
 → 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で音声が聞こえない、
  カメラ・マイクが使えない等の事象が起きる可能性がございます。
  お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
 →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
 →一部のブラウザは音声が聞こえない等の不具合が起きる可能性があります。
  対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
  (iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります)

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴あり)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)
・見逃し視聴ありでお申込み頂いた方は、セミナーの録画動画を一定期間視聴可能です。
・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。
・原則、遅くとも開催5営業日後までに録画動画の配信を開始します(一部、編集加工します)。
・視聴期間はセミナー開催日から5営業日後を起点に1週間となります。
 ex) 2/6(月)開催 セミナー → 2/10(金)までに配信開始 → 2/17(金)まで視聴可能
 ※メールにて視聴用URL・パスワードを配信します。配信開始日を過ぎてもメールが届かない場合は必ず弊社までご連絡ください。
 ※準備出来しだい配信致しますので開始日が早まる可能性もございます。その場合でも終了日は変わりません。
  上記例の場合、2/8(水)から開始となっても2/17まで視聴可能です。
 ※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設定を延長します。
 ※原則、配信期間の延長は致しません。
 ※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、ご了承ください。
 →見逃し視聴について、こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。(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 
近年、AIや機械学習の進歩が、有機化学の研究に新たな可能性をもたらしています。ここ最近ではChatGPTの登場以来、その期待はさらに加速しており、有機化学の分野においても創薬デザイン、反応予測、実験条件の最適化など、多岐にわたる用途が期待されています。特に、フロー合成や実験のロボット化とも相性が良いことも注目されています。一方で、有機化学の現場にAI・機械学習技術の導入を進めると、プログラミングをはじめ、AIに関する知識とノウハウを求められることがあります。
本セミナーでは、主として下記の内容について、AIや機械学習を専門としない方にも理解できる様、わかりやすく講義します。また、プログラミングにおいてChatGPTを活用しつつ行うため、プログラミング初心者でもわかりやすい例を示しながら行います。

■受講後、習得できること 
・AI・機械学習の基礎知識
・実験現場にAI・機械学習を導入する際の注意点
・Pythonを使った有機化学データの分析法
・有機化学へのAI・機械学習技術導入に関する最近の動向
 
■講演中のキーワード
ケモインフォマティクス 有機合成 有機化学 予測モデル Python 

セミナー内容

■講演プログラム 

1. 有機合成における機械学習への期待と課題
 1) 機械学習の基本
 2)機械学習を用いた有機合成への導入ポイント
 3)機械学習を用いた有機化学応用における課題


2. 計算機上で分子を記述する方法について
 1)計算機上で分子を記述する方法について
  a)SMILESやそのほかの分子記述方法 
 2)Pythonを使った分子の基本操作
  a) 分子を操作・検索する
  b) SMILESと分子の表示
 3)分子の記述子およびフィンガープリントについて
 4) Pythonを使った記述子/フィンガープリントの計算方法
  a)分子の記述子ヒストグラム
  b)特定の官能基を持つ分子の検索・置換
  c)フィンガープリントを計算する

3. 機械学習による分子の性質の予測
 1)機械学習による予測モデルの考え方
  a)識別問題の基本
  b)識別問題の評価方法 
  c)回帰問題の基本
  d)識別問題の評価方法
 2)Pythonを用いた予測モデルの構築例
 3)予測結果の解釈と説明可能AI(XAI)について

4. 予測モデルを用いたさらなる応用
 1)分子の生成
  a)フラグメントベースの生成
  b)骨格ベースの生成
 2)ケミカルスペースの可視化
  a) ケミカルスペースについて
  b) ケミカルスペース上での予測結果の可視化
 3) 実験条件の最適化
  a)ベイズ最適化の基本
  b)ベイズ最適化を用いた実験条件最適化の例

5. 最近の深層学習を使った有機化学
 
1)深層学習の基本
 2)有機化学への深層学習の応用例の紹介
 3)ChatGPT時代における有機合成への応用の紹介

セミナー番号:AB240446

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