7月11日セミナー「マテリアルズインフォマティクス」★ベイズ最適化での材料デザイン・相図作成効率化とそのポイント。
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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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★マテリアルズ・インフォマティクス手法を誰でも習得可能!


マテリアルズ・インフォマティクス手法による
材料デザイン・相図作成効率化
とそのポイント

<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

講師

国立研究開発法人物質・材料研究機構 主任研究員 博士(理学) 田村 亮 先生

講師紹介

■主経歴等
2012.3 東京大学 大学院理学系研究科 物理学専攻 博士課程修了,博士(理学)取得
2012.4 物質・材料研究機構 若手国際研究センター ICYS-SENGEN研究員
2015.4 物質・材料研究機構 先端的共通技術部門 研究員
2016.4 物質・材料研究機構 国際ナノアーキテクトニクス研究拠点 研究員
2017.4 東京大学 大学院新領域創成科学研究科 メディカル情報生命専攻 講師(兼任)
2018.4 物質・材料研究機構 国際ナノアーキテクトニクス研究拠点 主任研究員
2018.4 情報処理推進機構 未踏ターゲット事業 プロジェクトマネージャー(兼任)

■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 ,機械学習,材料科学,アニーリングマシン


日時・会場・受講料

●日時 2022年7月11日(月) 13:00-15:30
●会場 ※会場での開催は行いません
●受講料
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名33,000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22,000円

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名38,500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27,500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・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。
(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
 機械学習・情報科学手法を利用し,材料研究を加速する分野がマテリアルズ・インフォマティクスという分野です.特に,目的に応じて次に実験すべき材料を提案する手法としてブラックボックス最適化があります.材料物性の向上を狙う場合の手法としてベイズ最適化があり,相図を効率よく描くための手法として,PDCと呼ばれる手法が開発されています.これらの手法を駆使することで,材料研究が加速した事例が多く報告されています.
 本講座では,ブラックボックス最適化を誰でも自身の研究開発にすぐに利用できることを目的とし,アルゴリズムの詳細,応用事例,手法の使い方(PythonコードおよびWindowsで利用できるアプリケーション)を丁寧に解説します.

■受講後、習得できること
・マテリアルズ・インフォマティクスにおけるブラックボックス最適化とは何かを概観できます.
・ベイズ最適化が実行できるようになります.
・機械学習を用いた相図作成効率化手法が実行できるようになります.
・本講座後には,ブラックボックス最適化を用いた材料研究開発がすぐに実施できるようになります.

セミナー内容

1.自己紹介
2.ブラックボックス最適化とは
3.材料物性の向上を狙うベイズ最適化
 3.1 ベイズ最適化のアルゴリズム紹介
 3.2 ベイズ最適化を実行するためのPythonパッケージCOMBO&PHYSBOの紹介
 3.3 Windowsコンピュータでインストールなしにベイズ最適化が実行できるアプリケーション
 3.4 ベイズ最適化を用いた材料研究事例紹介
4.機械学習を用いた相図作成効率化手法
 4.1 相図作成効率化手法のアルゴリズム紹介
 4.2 相図作成効率化を実行するためのPythonパッケージPDCの紹介
 4.3 Windowsコンピュータでインストールなしに相図作成効率化手法が実行できるアプリケーション
 4.4 相図作成効率化手法を用いた材料研究事例紹介
5.まとめと今後の展望

(質疑応答)

セミナー番号:AF220765

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