マテリアルズ・インフォマティクス講座

マテリアルズ・インフォマティクス講座

機械学習を用いた化合物データ解析を体系的に学ぶ

材料開発プロセスでは、通常、物質設計と実験を何度も繰り返します。このため、材料開発に10年以上かかるということも珍しくありません。このような背景から、近年、マテリアルズ・インフォマティクスという技術領域 が注目されています。

マテリアルズ・インフォマティクスの最大の目的は、情報科学分野の知見を活用して材料開発プロセスの効率化を図ることです。マテリアルズ・インフォマティクス分野はまだまだこれからの発展が望まれる分野ですが、すでに、機械学習などの情報科学分野の知見を材料開発プロセスに取り入れることによって、材料開発にかかる期間を大幅に短縮できたという事例が数多く報告されています。

本講座では、物性予測や化合物構造生成といった様々な化合物データ解析を体系的に学びます。化合物データ解析で用いられる技術は、古典的な機械学習手法だけでなく、最適化アルゴリズムやグラフニューラルネットワークなど多岐に渡ります。本講座では、これらの技術をハンズオンや実践的な課題を通じて身につけていきます。

講座で得られる知識・スキル

  • マテリアルズ・インフォマティクス分野で用いられるデータ分析手法や機械学習手法に関する知識
  • マテリアルズ・インフォマティクス分野で用いられるデータ分析手法や機械学習手法に関するPython実装方法

受講に必要なスキル・前提知識

必須スキル


推奨スキル

講座の特長

  • マテリアルズ・インフォマティクスの分野で用いられる機械学習などの技術を基礎から体系的に学ぶことができる
  • 古典的な機械学習手法を用いた化合物データ解析だけでなく、近年発展が著しいグラフニューラルネットワーク関連の手法を学ぶことができる
  • マテリアルズ・インフォマティクスに関する豊富な事例を通して、実問題への適用イメージを掴むことができる

無料トライアル版
マテリアルズ・インフォマティクス講座

マテリアルズ・インフォマティクス講座の一部の動画が視聴できます。受講に迷っている方は、無料動画を見て、分かりやすさやレベル感を確認してみてください。

無料トライアル版に含まれる内容(約35分相当)

  • 第1章 マテリアルズ・インフォマティクス概論(一部)
  • 第2章 化合物解析の基礎(一部)
  • 第3章 化合物データの解析手法(一部)

こんな方におすすめ

  • 機械学習を用いたマテリアルズ・インフォマティクスに関心をお持ちの方
  • 物性予測や化学構造生成に機械学習を適用したいと考えている方
  • 化学、電機・精密機器、エネルギー業界の方

講座概要

講座名 マテリアルズ・インフォマティクス講座
受講スタイル オンライン講座
お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式にて受講いただけます。
講座時間 動画講義約6.5時間
料金 275,000円/1名(税込)
料金に標準で含まれるもの
  1. 動画講義
  2. 講座資料
  3. チャット質問対応
動画の視聴期間 動画共有日から1年間
チャットの質問期間 講座チャンネルへの招待日から3ヶ月間

お見積り請求についてのお問い合わせはこちら
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※本講座/他講座との併合お見積りについては上記よりお問い合わせください

カリキュラム(一部抜粋)

第1章 マテリアルズ・インフォマティクス概論

  • マテリアルズ・インフォマティクスとは?
  • マテリアルズ・インフォマティクスに関係するオープンデータセット

第2章 化合物解析の基礎

  • 化合物データを扱うためのツール
  • 化合物データの可視化方法

など5トピックス


第3章 化合物データの解析手法

  • マテリアルズ・インフォマティクス でよく用いられる機械学習手法
  • モデルの解釈

など4トピックス


第4章 化合物データの解析事例

  • 化合物データの解析
  • 化合物データの解析1 沸点
  • 化合物データの解析2 環境毒性
  • 化合物データの解析3 薬理活性(回帰)

など11トピックス


第5章 グラフニューラルネットワーク

  • グラフとは?
  • グラフニューラルネットワーク(GNN)

など3トピックス


第6章 実験条件の提案

  • 実験条件の提案
  • 実験計画法

など5トピックス


第7章 ベイズ最適化

  • 最適化の種類
  • ベイズ最適化の構成要素

など4トピックス


第8章 マテリアルズ・インフォマティクスの事例


※カリキュラムは変更となる場合がございます。

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開催日程

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随時お申し込み可能です。受講方法については、お支払い確認後、3営業日以内にご案内いたします。


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講師紹介

  • 小縣 信也

    兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会@関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。 日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」(インプレス)。

講座監修

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事前準備

本講座では、MinicondaまたはAnacondaをインストールしていただきます。また、pipというライブラリ管理ソフトを使って、Pythonライブラリをインストールしていただきます。これらインストール作業を行えるパソコン環境をご準備ください。特に、社用のパソコンなどでアクセス制限のあるインターネット回線をご利用の方は、インストール作業を問題なく行えることを事前にご確認ください。ご不明な点がございましたら、事前にご連絡ください。

更新日:2022.01.20

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