データインフォマティクスによる分光スペクトル解析 入門

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本セミナーでは、スペクトルデータの分析にインフォマティクスを導入しようとしている方を対象として、データ解析の技術を基礎から解説し、解析ソフトによる実演を行います。

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プログラム

近年、機械学習や人工知能といったデータインフォマティクスの技術が急速に普及しつつあり、化学データの分析にも適用が進んでいます。赤外、近赤外、ラマンといった分光法で測定された化学成分のスペクトルはそのパターンから分子構造や成分量を調べることができる反面、複雑なスペクトルのパターン変化を読み解くことは非常に煩雑な工程となります。このためデータの僅かな変化を抽出することのできるデータインフォマティクスの技術はスペクトルデータの解析においても極めて有力なツールとなります。  本セミナーではスペクトルデータの分析にインフォマティクスを導入しようとしている方を対象として、データ解析の技術を紹介するとともに、解析ソフトによる実演を行います。

  1. なぜ今データインフォマティクスなのか?
    1. データインフォマティクスとは?
    2. 化学データの解析におけるデータインフォマティクス
  2. データの構造
    1. 分光スペクトルの仕組み
    2. スペクトルデータの解析とは?
  3. 主成分分析
    1. 主成分分析の原理
    2. ソフトウェアを使った主成分分析の実演
  4. 回帰分析
    1. 回帰分析の原理
    2. ソフトウェアを使った回帰分析の実演
  5. 応用例:近赤外分光とインフォマティクスによるプラスチックの非破壊診断

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