大規模言語モデル×Pythonで始めるマテリアルズインフォマティクス

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本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクス (MI) をテーマに、Pythonによるデータ解析や機械学習の基礎から、ChatGPTに代表される大規模言語モデル (LLM) の活用方法までを、視覚的なデモや具体的な事例を通じて解説いたします。

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プログラム

本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクス (MI) をテーマに、Pythonによるデータ解析や機械学習の基礎から、ChatGPTに代表される大規模言語モデル (LLM) の活用方法までを、視覚的なデモや具体的な事例を通じて学びます。  受講者によるコードの実行は行いませんが、LLMを用いたコード生成の流れや、個人チューターとしての活用方法を紹介し、AIとの協働スタイルを体感していただける構成です。さらに、近年注目されるディフュージョンモデルといった生成的手法、LLMによる研究支援の展望にも触れ、MIの新たな可能性を探ります。あわせて、LLMの出力の信頼性や限界についても触れ、技術の活用と批判的理解の両面から考察します。受講後は、ご自身の研究・実践・学習において、LLMやPythonをどのように活かせるか、そのヒントを得ていただけるはずです。

  1. 基礎編:マテリアルズインフォマティクスと機械学習の基礎
    1. 予測問題とは
      • 支配法則がある世界 vs 支配法則がない世界
    2. 機械学習の基本的枠組み
      1. 教師あり学習
        • 回帰と分類の違い
        • 訓練データ、テストデータの分割と交差検定
      2. 教師なし学習
        • 次元圧縮
        • クラスタリング
    3. 大規模言語モデル (LLM) の活用
      • LLMを用いた知識検索・取得とコード生成とコード説明
    4. 生成モデル
      • オートエンコーダーからディフュージョンモデル (拡散モデル) まで
  2. 応用編:マテリアルズインフォマティクスへの実装と発展的手法
    1. ベイズ最適化
    2. 説明変数の重要度評価
    3. 推薦モデル
  3. 展望編:LLMとマテリアルズインフォマティクスの未来
    • LLMを活用したMI研究・MI探索システムの将来像

受講料

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