【中止】材料・医薬品開発のためのデータ分析・機械学習・深層学習の応用技術 -グラフニューラルネットワークの応用を中心に-
開催日 |
10:30 ~ 16:30 締めきりました |
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主催者 | サイエンス&テクノロジー株式会社 |
キーワード | 機械学習・ディープラーニング 化学反応・プロセス 医薬品技術 |
開催エリア | 全国 |
開催場所 | Live配信セミナー(会社・自宅にいながら受講可能) |
グラフニューラルネットワークの基礎と
材料・医薬品開発への応用、
問題点や有用性の有無について解説
実データ・実用途におけるデータ分析・機械学習による課題解決のアプローチと注意点についても解説します
セミナー講師
産業技術総合研究所 人工知能研究センター 機械学習研究チーム 博士(工学) 椿 真史 氏
セミナー受講料
定価:49,500円(オンライン受講価格:35,200円)
<セミナー主催者のメルマガ登録をされる場合>
特別割引価格:
1名:46,970円(オンライン受講価格:33,440円)
2名:49,500円(1名分無料:1名あたり24,750円)
3名以上のお申込みの場合、1名につき24,750円で追加受講できます。
※オンライン受講価格は、Live/アーカイブ/オンデマンドの受講を1名様でお申込みいただいた場合の価格です。複数お申込みでは適用されません。
※複数割引はお申込者全員のメルマガ登録が必須です。同一法人内(グループ会社でも可)によるお申込みのみ適用いたします。
※請求書(PDFデータ)は、代表者にE-mailで送信いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。(申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
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受講について
Zoom配信の受講方法・接続確認
- 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信となります。PCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
- 申込み受理の連絡メールに、視聴用URLに関する連絡事項を記載しております。
- 事前に「Zoom」のインストール(または、ブラウザから参加)可能か、接続可能か等をご確認ください。
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- セミナー中、講師へのご質問が可能です。
- 以下のテストミーティングより接続とマイク/スピーカーの出力・入力を事前にご確認いただいたうえで、お申込みください。
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配布資料
- PDFデータ/印刷可
セミナー趣旨
本セミナーでは、材料や医薬品などの開発のためのデータ分析と機械学習技術について講義する。特に近年注目されている深層学習モデルである、化合物データに特化したグラフニューラルネットワークとその周辺知識について理解を深めることを目指す。同時に、深層学習を扱う際の注意点を紹介しながら、企業の抱える実データや実用途における課題(例えば、データの多様性が少ない・予測精度よりも解釈性を重視する等)をどのように解決すべきかについて、講演者の経験を交えながら講義する。
受講対象・レベル
- データサイエンスに基づく課題解決を考えている方
- 材料・医薬品データに関する知識を持ち、機械学習についても基本的な知識を持っている方
その上で、より発展的な技術である深層学習について学びたい方
習得できる知識
- データサイエンスに基づく課題解決のアプローチ
- データ分析・機械学習の基礎と、実データや実用途における注意点
- 材料・医薬品データに特化した深層学習の応用
セミナープログラム
- 機械学習以前の基礎〜化合物のデータ分析などを具体例に〜
- イシューからはじめよ
- 深層学習、機械学習、データ分析以前に行うべきこと
- ビッグデータの落とし穴
- 深層学習(機械学習)の落とし穴
- イシューからはじめよ
- 機械学習以前に行うべきデータ分析
- 相関分析・頻度分析
- 交差項・相互作用分析
- 回帰分析
- 多重共線性
- 回帰分析の解釈
- イシューからはじめよ
- 機械学習と深層学習(グラフニューラルネットワーク)の基礎
- 機械学習の基礎
- 線形回帰モデルの学習
- リッジ回帰・ラッソ回帰
- モデルの使い分け
- グラフニューラルネットワークの基礎
- ニューラルネットワークの構造
- 計算グラフと誤差逆伝播法による学習
- グラフニューラルネットワークの構造
- 深層学習の評価と解釈の問題
- 機械学習の基礎
- 深層学習を材料・医薬品開発へ応用する
- 化合物物性予測のための深層学習
- 量子化学シミュレーションと機械学習の違い
- 密度汎関数法の基礎
- 量子化学と機械学習の融合
- 化合物の物性予測
- 転移学習の展望
- まとめ
- イシューとデータ
- 機械学習と深層学習
- 化合物物性予測のための深層学習
□質疑応答□