Pythonを用いた機械学習・ケモインフォマティクスの基礎と実践

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近年のデータ科学、ケモインフォマティクスの発展から、情報技術に縁が無かった化学系技術者自身がプログラミングする需要が高まっています。  本講座では、プログラミングの経験が全く無い化学系の方を対象に、機械学習・ケモインフォマティクスの基礎知識、Pythonプログラミングとそれを用いた機械学習の実行方法を紹介します。実際のプログラムの作成と実行をハンズオン形式で体験いただけます。

  1. 化学と機械学習
  2. Pythonプログラミングの基礎 (実習1)
    • Jupyter Notebookの使い方
    • Pythonプログラミング超基礎
  3. 機械学習の基礎知識
    • 機械学習の特徴と分類
    • 機械学習のキーワード
  4. Pythonによる機械学習の実行 (実習2)
    • 教師あり学習 (回帰・識別)
    • 教師なし学習 (次元削減・クラスタリング)
  5. 機械学習を用いた予測のプロセス
    • 課題設定から評価まで
  6. Pythonによるデータ解析の例 (実習3)
    • 分子物性の予測
  7. ケモインフォマティクスに特徴的なプロセスと応用事例
    • 化学に特徴的な記述子、アルゴリズム、課題
    • 反応条件最適化、溶媒選択など

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