Pythonを用いたスペクトルデータ解析の基礎と実践＜講師によるデモンストレーションあり＞

〇統計・ケモメトリクス・機械学習の基礎から、Pythonプログラムを用いた解析の実践まで。〇ChatGPTを活用したプログラム記述の効率化など実務で使えるテクニックも紹介します。

セミナー講師

 名古屋大学 大学院生命農学研究科 准教授　  稲垣 哲也 氏

■ご略歴2021年4月 - 現在名古屋大学、大学院生命農学研究科、准教授 2016年9月 - 2021年3月名古屋大学、大学院生命農学研究科、講師 2011年4月 - 2017年8月名古屋大学、大学院生命農学研究科、助教

セミナー受講料

【オンライン：見逃し視聴なし】　1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

【オンライン：見逃し視聴あり】　1名52,800円(税込（消費税10％）、資料付)＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。（開催1週前～前日までには送付致します）※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
• Zoomを使用したオンラインセミナーです→環境の確認についてこちらからご確認ください
• 申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です→こちらをご確認ください

セミナー趣旨

  「スペクトルを取り扱うすべての研究者・データサイエンティスト・大学生・大学教員」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。

受講対象・レベル

スペクトル解析を行う大学生、研究者、教員

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。

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　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　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＜質疑応答＞

＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。

■本セミナーでは、講師による解析のデモンストレーションを行います。前もってご自身のPCにjupyternotebookをインストールいただけると、セミナー中お手元でも実践できます。※インストールは任意となります。インストールなしでもご受講いただけます。