マテリアルズ・インフォマティクスへのデータ分析とその進め方

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本セミナーでは、MIの教科書として執筆した著書「マテリアルズ・インフォマティクス実践ハンドブック」を題材とした座学 (MIを現場で進める上での考え方や知識など) とハンズオン (AIフレンドリーなデータへの整形や各タスクにおけるPythonコードの実行など) を扱います。

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プログラム

近年、マテリアルズ・インフォマティクス (MI) は各所で導入・検討が進められています。一方で、現場の実課題においてどうMIを適用していけばよいのかといった悩みもよく聞かれるようになりました。  本セミナーでは、MIの教科書として執筆した著書「マテリアルズ・インフォマティクス実践ハンドブック」を題材とした座学 (MIを現場で進める上での考え方や知識など) とハンズオン (AIフレンドリーなデータへの整形や各タスクにおけるPythonコードの実行など) を扱います。これらを通じて、明日から使えるMIのスキルを身に着けることをめざします。

1日目

  1. 座学
    1. MI概論
    2. 機械学習概論
    3. 材料開発におけるデータの特性の理解
    4. データ分析のフロー
    5. テーブルデータ分析 (基本編)
  2. ハンズオン
    • 仮想の材料開発テーマを題材としたテーブルデータ分析のハンズオン
      • 要件整理、タスク設計
      • AIフレンドリーなデータへの整形
      • EDA (探索的データ解析, Exploratory Data Analysis)
      • 機械学習モデルの構築
      • 次実験条件候補の検討
  3. 質疑応答

2日目

  1. 座学
    1. 画像データ分析
    2. テキストデータ分析
    3. 有機材料の材料構造データ分析
    4. 無機材料の材料構造データ分析
    5. スペクトルデータ分析
    6. 時系列データ分析
    7. 生成AIと従来AIの使い分け
    8. テーブルデータ分析 (応用編)
    9. さらなるMIスキル向上に向けての指針
  2. ハンズオン
    1. 画像データ分析のハンズオン
      • 分類
      • セグメンテーション
    2. テキストデータ分析のハンズオン
      • テキストデータのベクトル化・マッピング
      • 生成AI (LLM) + RAG
    3. 材料構造データ分析のハンズオン
      • 有機材料
      • 無機材料
    4. スペクトルデータ分析のハンズオン
    5. 時系列データ分析のハンズオン
    6. テーブルデータ分析のハンズオン (応用編)
      • パレート解を考慮した次実験条件候補の検討
      • ベイズ最適化 など
  3. 質疑応答

受講料

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