計測・材料開発の効率化のための機械学習

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本セミナーでは、能動学習とベイズ最適化の基本的な考え方と応用例を通して、計測・材料開発の高度化に向けて機械学習の手法がどのように適用できて、どのような問題を解決できるかを理解することを目的としています。

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プログラム

計測技術・材料開発技術の高度化により、高機能かつ高付加価値な材料開発が進んでいるが、膨大なデータ及び広大な探索空間から効率的に情報を抽出して計測を高速化し、所望の性質を有する材料開発をハイスループットに行うことは喫緊の課題である。データ科学と物質・材料科学とを融合させる新物質・材料 科学研究を加速する取組みが進んでいる。  本セミナーでは、能動学習とベイズ最適化の基本的な考え方と応用例を通して、計測・材料開発の高度化に向けて機械学習の手法がどのように適用できて、どのような問題を解決できるかを理解することを目的とする。

  1. 機械学習と統計概論
    1. 教師付き学習
    2. 実験計画とサンプルサイズの考え方
    3. ガウス過程回帰
  2. ベイズ最適化
    1. 問題設定
    2. 基本的な手法
    3. 応用例
  3. 能動学習
    1. 問題設定
    2. 基本的な手法
    3. 最適停止問題
    4. 応用例
      • 相図作成の効率化
      • スペクトル計測の効率化

受講料

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