本セミナーでは、近年注目されている、グラフニューラルネットワークの基礎と材料・医薬品開発への応用、問題点や有用性の有無について解説いたします。
「データの多様性が少ない」「予測精度よりも解釈性を重視する」等の企業の実情に沿ったデータ分析・機械学習・深層学習の応用とその注意点について講師の経験を踏まえて解説いたします。
日時
- 2022年4月25日 10時30分〜 2022年4月25日 16時30分
中止
プログラム
本セミナーでは、材料や医薬品などの開発のためのデータ分析と機械学習技術について講義する。特に近年注目されている深層学習モデルである、化合物データに特化したグラフニューラルネットワークとその周辺知識について理解を深めることを目指す。同時に、深層学習を扱う際の注意点を紹介しながら、企業の抱える実データや実用途における課題 (例えば、データの多様性が少ない・予測精度よりも解釈性を重視する等) をどのように解決すべきかについて、講演者の経験を交えながら講義する。
- 機械学習以前の基礎 〜化合物のデータ分析などを具体例に〜
- イシューからはじめよ
- 深層学習、機械学習、データ分析以前に行うべきこと
- ビッグデータの落とし穴
- 深層学習 (機械学習) の落とし穴
- イシューからはじめよ
- 機械学習以前に行うべきデータ分析
- 相関分析・頻度分析
- 交差項・相互作用分析
- 回帰分析
- 多重共線性
- 回帰分析の解釈
- イシューからはじめよ
- 機械学習と深層学習 (グラフニューラルネットワーク) の基礎
- 機械学習の基礎
- 線形回帰モデルの学習
- リッジ回帰・ラッソ回帰
- モデルの使い分け
- グラフニューラルネットワークの基礎
- ニューラルネットワークの構造
- 計算グラフと誤差逆伝播法による学習
- グラフニューラルネットワークの構造
- 深層学習の評価と解釈の問題
- 機械学習の基礎
- 深層学習を材料・医薬品開発へ応用する
- 化合物物性予測のための深層学習
- 量子化学シミュレーションと機械学習の違い
- 密度汎関数法の基礎
- 量子化学と機械学習の融合
- 化合物の物性予測
- 転移学習の展望
- まとめ
- イシューとデータ
- 機械学習と深層学習
- 化合物物性予測のための深層学習
- 質疑応答
受講料
- 1名様: 30,400円(税別) / 33,440円(税込)
- 複数名: 22,500円(税別) / 24,750円(税込)
複数名受講割引
- 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 22,500円(税別) / 24,750円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 30,400円(税別) / 33,440円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
- 同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
- 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
- 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。 - 他の割引は併用できません。
- サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。
アカデミー割引
教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。
- 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
- 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
- お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。
ライブ配信セミナーについて
- 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
- お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
- 開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
- セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
- セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
- ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
- タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
- ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
- 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
- Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。