Pythonを用いたスペクトルデータ解析の実践法

セミナー趣旨

「スペクトルを取り扱うすべての大学生・大学教員・研究者・データサイエンティスト」を対象とし,
スペクトルにケモメトリクスや機械学習を適用して分類・定量を行う方法について学んでいきます。
皆さん自身でプログラムを駆使して分類・定量を自由自在に行えるようにするためは
１．プログラム言語（python）
２．統計
３．ケモメトリクス・機械学習
４．スペクトル
５．試料
について学ぶ必要があります。

この講演では１-３について初学者の方でも十分理解できるように丁寧に説明を進めていきます。
もちろんこれらを十分理解されている方にとっても新しい発見のある内容となっています。
統計・ケモメトリクス・機械学習のそれぞれで,その内容について詳しく説明した後,ダウンロード可能なデータを用いて,
pythonプログラムによって解析を進めることで,理論と実践の両方を理解していきます。
プログラムを効率的に書くためにChatGPTも用います。

習得できる知識

pythonプログラムによってスペクトルデータを自由自在に取り扱えるようになります。

セミナープログラム

１．はじめに
　1.1 ケモメトリクスと機械学習
　1.2 pythonについて
　1.3 ChatGPTによるプログラム支援

２．ケモメトリクスとは
　2.1 Lambert-beer則
　2.2 CLS
　2.3 ILS
　2.4 PCA
　2.5 PLSR

３．機械学習とは
　3.1 近傍法
　3.2 ランダムフォレスト
　3.3 サポートベクトルマシン
　3.4 ニューラルネットワーク

４．スペクトル前処理
　4.1 中心化・標準化
　4.2 スムージング
　4.3 カーブフィッティング
　4.4 微分処理
　
５．ケモメトリクス実践
　5.1 スペクトルデータから目的変数を予測する
　5.2 HSIデータへの応用と画像解析

【質疑応答】

セミナー講師

名古屋大学　大学院生命農学研究科　准教授　博士(農学)　稲垣 哲也 氏

セミナー受講料

1名につき55，000円（消費税込・資料付き）
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49，500円（税込）〕

受講について

■　Live配信セミナーの視聴環境について

• 本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。
• 下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
  　→ https://zoom.us/test
• 開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
• セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
• Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
• Webブラウザから視聴する場合は、Google Chrome、Firefox、Microsoft Edgeをご利用ください。
• パソコンの他にタブレット、スマートフォンでも視聴できます。
• セミナー資料はお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
  お申込みが直前の場合には、開催日までに資料の到着が間に合わないことがあります。ご了承ください。
• 当日は講師への質問をすることができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
• 本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、
  録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
• 本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
• 複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
• Zoomのグループにパスワードを設定しています。
• 部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
  万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。