03月14日(木) AndTech　WEBオンライン「化学者のための機械学習とPythonプログラミングの基礎・実習」Zoomセミナー講座を開講予定

AndTech
早稲田大学・理工学術院総合研究所・次席研究員：藤波　美起登　氏 に、ご講演をいただきます。

　株式会社AndTech（本社：神奈川県川崎市、代表取締役社長：陶山　正夫、以下 AndTech）は、R&D開発支援向けZoom講座の一環として、昨今高まりを見せる機械学習での課題解決ニーズに応えるべく、第一人者の講師からなる「化学者向け機械学習・Python 」講座を開講いたします。 プログラミング未経験の化学系人材がケモインフォマティクスを学び、データ解析を実行できるようになることを目指す講座！座学と実習を通して機械学習およびPythonプログラミングの基礎を解説！ 本講座は、2024年03月14日開講を予定いたします。 詳細：https://andtech.co.jp/seminars/1eecc72c-f84d-6b28-9bc8-064fb9a95405



Live配信・WEBセミナー講習会　概要


テーマ：化学者のための機械学習とPythonプログラミングの基礎・実習
開催日時：2024年03月14日(木) 10:30-16:30
参 加 費：44,000円（税込） ※ 電子にて資料配布予定
U　R　L ：https://andtech.co.jp/seminars/1eecc72c-f84d-6b28-9bc8-064fb9a95405
WEB配信形式：Zoom（お申し込み後、URLを送付）

セミナー講習会内容構成


　ープログラム・講師ー
早稲田大学　 理工学術院総合研究所　次席研究員　 藤波　美起登　氏

本セミナーで学べる知識や解決できる技術課題


・機械学習、ケモインフォマティクスに関する基礎概念、基礎知識
・Pythonプログラミングの基本的な記述方法、実行方法
・機械学習プログラミングの方法、実データに対する適用方法

本セミナーの受講形式


　WEB会議ツール「Zoom」を使ったライブLive配信セミナーとなります。
　詳細は、お申し込み後お伝えいたします。


株式会社AndTechについて


　化学、素材、エレクトロニクス、自動車、エネルギー、医療機器、食品包装、建材など、
　幅広い分野のR&Dを担うクライアントのために情報を提供する研究開発支援サービスを提供しております。
　弊社は一流の講師陣をそろえ、「技術講習会・セミナー」に始まり「講師派遣」「出版」「コンサルタント派遣」
　「市場動向調査」「ビジネスマッチング」「事業開発コンサル」といった様々なサービスを提供しております。
　クライアントの声に耳を傾け、希望する新規事業領域・市場に進出するために効果的な支援を提供しております。
　　https://andtech.co.jp/


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一流の講師のＷＥＢ講座セミナーを毎月多数開催しております。
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経験実績豊富な専門性の高い技術コンサルタントを派遣します。
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本件に関するお問い合わせ


株式会社AndTech　広報PR担当 青木
メールアドレス：pr●andtech.co.jp（●を@に変更しご連絡ください）

下記プログラム全項目（詳細が気になる方は是非ご覧ください）


【講演主旨】
　近年の人工知能技術の発展に伴い、化学とインフォマティクスの融合分野、ケモインフォマティクスの研究開発が進んでいる。情報科学を学んだことがない化学系人材にとって、新たにケモインフォマティクスを学習するのはハードルを感じるケースも多い。
　本講座では、化学系の方がケモインフォマティクスに着手する際に必要となる、機械学習およびPythonプログラミングの基礎を座学と実習を通して学習する。
　座学では、機械学習、ケモインフォマティクスに関する一般的な基礎知識を扱う。
　実習では、実際にプログラムを記述・実行し、Pythonプログラミングの基礎、機械学習プログラミング、実際の化学データの解析例を扱う。プログラミング未経験の受講者がデータ解析を実行できるようになることを目指す。

【講演ポイント】
・プログラミング未経験の化学系人材がケモインフォマティクスを学ぶための索引となる内容
・豊富なプログラム例を用いた実習によるPython・機械学習プログラミングの習得
・プログラム例は実課題への応用にも再利用可能

【プログラム】
1.化学と機械学習
　1-1　人工知能と機械学習
　1-2　ケモインフォマティクス
2.Pythonプログラミングの基礎（実習1）
　2-1　Jupyter Notebookの使い方
　2-2　Pythonプログラミングの基礎
　　2-2-1　演算とデータ型
　　2-2-2　条件分岐、繰り返し、関数
　　2-2-3　ライブラリの活用
3.機械学習の基礎知識
　3-1　機械学習の分類
　3-2　機械学習の特徴
　3-3　基礎用語
　3-4　機械学習アルゴリズム
4.Pythonによる機械学習の実行（実習2）
　4-1　回帰
　4-2　識別
　4-3　次元削減
　4-4　クラスタリング
5.機械学習を用いた予測のプロセス
　5-1　課題設定から評価までのプロセス
　5-2　評価の方法
6.Pythonによるデータ解析の例（実習3）
　6-1　データの読み込み
　6-2　データの可視化と前処理
　6-3　機械学習の実行
7.ケモインフォマティクスに特徴的な内容と応用事例
　7-1　化学データの性質
　7-2　化学に特徴的な記述子とアルゴリズム
　7-3　応用事例
【質疑応答】
＊ 本ニュースリリースに記載された商品・サービス名は各社の商標または登録商標です。
＊ 本ニュースリリースに記載された内容は発表日現在のものです。その後予告なしに変更されることがあります。
以　上