人工知能の技術を活用したマテリアルズインフォマティクスの基礎と導入方法

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本講座は、材料開発をIT技術によって加速する「マテリアルズインフォマティクス (MI) 」に初めてとりくむ実務者向けに、人工知能やデータサイエンスのごく基本的な知識と技術について概要をご説明します。

  1. 人工知能とデータサイエンスとマテリアルズインフォマティクス
    1. AI (人工知能) の概要
      • 教師あり学習と教師なし学習
      • 判別分析と回帰分析
    2. AIの技術を用いたデータサイエンスと材料開発への適用事例
      • 材料特性の予測と最適化 (バーチャルスクリーニング)
      • 計測実験データ分析など
    3. よくある質問
      • 「データが足りない」「どのくらいデータが必要かわからない」など
  2. AIの主要技術「機械学習」を詳しく知る
    1. 機械学習の体系
    2. 材料特性の予測に使える教師あり学習の各種アルゴリズム動作原理の図解
    3. 発展的な話題 (深層学習、説明可能AIなど)
      • 「入れ子型AI」の紹介 (ニュースリリース:2021年6月28日:日立)
  3. Python 言語を使用したマテリアルズインフォマティクスの実演
    1. オープンソースソフトウェアを用いた材料特性予測
    2. 予測アルゴリズムの違いと可視化

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