Python を用いたスペクトルデータ解析（前編・後編）

★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る！ ※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。【アーカイブ配信：2/10（月）～2/24（月）（何度でも受講可能）】での受講もお選びいただけます。

こちらは前編・後編受講のページです。前編または後編のみの受講も可能です。◎前編のみご希望の方は☆こちらからご覧ください。◎後編のみご希望の方は☆こちらからご覧ください。

セミナー講師

東海国立大学機構名古屋大学大学院生命農学研究科　准教授稲垣 哲也氏【ご専門】林産科学、データサイエンス、ケモメトリクス

セミナー受講料

110,000円（税込、資料付）■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合88,000円、　 2名同時申込の場合計110,000円（2人目無料：1名あたり55,000円）で受講できます。（セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、　  今回の受講料から会員価格を適用いたします。）※ 会員登録とは　 ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。　 すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。　 メールまたは郵送でのご案内となります。　 郵送での案内をご希望の方は、備考欄に【郵送案内希望】とご記入ください。

受講について

Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順

1. Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2. セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。
3. 開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。

• セミナー資料は開催前日までにPDFにてお送りいたします。
• アーカイブの場合は、配信開始日以降に、セミナー資料と動画のURLをメールでお送りします。
• 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

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。

必要な予備知識

特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします。前もってご自身のPCにjupyternotebookをインストールいただけるとよいかと思います。

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

【前編】2/6（木）10:30～16:301．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　2-6. 正規分布スペクトルを用いて、ケモメトリクスを実践

【後編】2/7（金）10:30～16:303．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　3-5.   アイリスデータを用いて機械学習を実践

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　4-5.　NIRスペクトルに前処理を適用　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　5-3.　NIR－HISにケモメトリクス、機械学習を適用