受講可能な形式：【ライブ配信（アーカイブ配信付）】or【アーカイブ配信】
| 日 時 | 【ライブ配信】 2026年5月21日（木） 10:30～16:30 【アーカイブ配信】 2026年6月5日（金） まで受付 ［視聴期間：6/5(金)～6/18(木)］ | |
|---|---|---|
| 受講料(税込) | 55,000円 定価：本体50,000円＋税5,000円 【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン（１名あたり定価半額の55,000円）】 ※2名様とも会員登録をしていただいた場合に限ります。 2名様以降の受講者は、申込み前に会員登録をお済ませください。 ※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。 ※3名様以上のお申込みの場合、上記１名あたりの金額で受講できます。 ※請求書（PDFデータ）は、代表者にE-mailで送信いたします。 ※請求書および領収書は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。) ※他の割引は併用できません。 ※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンライン配信セミナー受講限定】 1名申込みの場合：受講料 定価：44,000円 定価：本体40,000円＋税4,000円 ※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。 | |
| ポイント還元 | 誠に勝手ながら2020年4月1日より、会員割引は廃止とさせて頂きます。 当社では会員割引に代わり、会員の方にはポイントを差し上げます。 ポイントは、セミナーや書籍等のご購入時にご利用いただけます。 会員でない方はこちらから会員登録を行ってください。 | |
| 配布資料 | Live配信受講：PDFテキスト(印刷可・編集不可) アーカイブ配信：PDFテキスト（印刷可・編集不可） ※セミナー資料は、電子媒体(PDFデータ／印刷可)をマイページよりダウンロードいただきます。 (開催前日を目安に、ダウンロード可となります) ※アーカイブ配信受講の場合は、配信日にマイページよりダウンロード可。 ※ダウンロードには、会員登録（無料）が必要となります。 | |
| オンライン配信 | 【Live配信の視聴方法】 【ライブ配信（Zoom使用）セミナー】 ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。 ・ZoomによるLive配信 ►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください） ・アーカイブ配信 ►受講方法・視聴環境確認（申込み前に必ずご確認ください） 【テキスト】 テキストは、電子媒体(PDFデータ／印刷可)をマイページよりダウンロードできます。 (開催前日を目安に、ダウンロード可となります) 【マイページ】 ID(E-Mailアドレス)とパスワードをいれログインしてください。 >> ログイン画面 | |
| 備 考 | 資料 付 ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 本セミナーはサイエンス＆テクノロジー株式会社が主催いたします。 | |
セミナー講師
東京大学 大学院新領域創生科学研究科 教授 岡田 真人 氏【専門】
データ駆動科学、物性物理学、ニューラルネットワーク、計算論的神経科学
【WebSite】
https://mns.k.u-tokyo.ac.jp/
セミナー趣旨
本講座ではAIを科学に適用するAI for Scienceとほぼ等価なデータ駆動科学を用いて、AI for Material engineeringについて講義をし、今後各企業で必要にあるAI技術を紹介します。AIというとChat GPTなどの生成系AIを考えますが、その前に、実験計測データは数値計算データに含まれる、その材料に含まれる本質的な潜在構造を抽出することが必要です。その手法の一つであるスパースモデリンぐ(SpM: Sparse Modeling)において、生成AIが必要であることを述べます。以上の背景から本セミナーでは、AI for Science/データ駆動科学の情報数理基盤のベイズ計測とSpMを紹介し、これらがどのような仕組みで材料開発に活かされるかを、私が提案した機能発現の3+1ステップモデルに基づき説明します。このセミナーにより、明日からすぐに役立つAI for Science/データ駆動科学Material enを実践的に学ぶことができます。
＜得られる知識・技術＞
AIの進展からAI for Scienceへの流れを理解することができます。そのAI for Scienceの材料科学版であるAI for Material engineeringに関する以下の知識が得られます。
1. データ駆動科学の三つのレベル
2. 機能発現の3+1ステップモデル
これら二つの知識を身につけると、明日から実践的な材料開発をAI for Material engineeringに基づき行うことができます。
＜プログラム＞
１．本セミナーのねらい
1.1 AIの歴史とAI for Science
1.2 AI for Material engineering
1.3 AI for Material engineeringによる高収益化
２．自然記述の基本的戦略とデータ駆動科学
2.1 要素還元主義と階層的自然観
2.2 階層的自然観とデータ駆動科学
３．データ駆動科学の二大情報数理基盤
3.1 スパースモデリング(SpM)とベイズ推論
3.2 物理学とスパースモデリング(SpM)
3.3 Keplerの法則と前期量子論
3.4 全状態探索型スパースモデリング(ES-SpM)
3.5 物理学におけるベイズ推論の必要性
４．機能発現の3+1ステップモデル
５．計算論的神経学とデータ駆動科学
5.1 David Marrの三つのレベル
5.2 データ駆動科学の三つのレベル
5.3 データ駆動科学の三つのレベルと計測関連企業の高収益化
６．ベイズ計測: ベイズ推論と計測科学の融合領域
6.1 物理パラメータの事後確率推定
神器1. 物理パラメータの事後確率推定
神器2. ベイズ的モデル選択
神器3. 複数データのベイズ統合
７．直線回帰y=ax+bのベイズ計測解析計算の詳細な説明
7.1 物理パラメータの事後確率推定
7.2 ガウス観測ノイズ分散推定
7.3 ベイズ的モデル選択
８．非線形計測系のロールモデルとしてのスペクトル分解
8.1 スペクトル分解の通常手法とその問題点(誤差関数の局所解とモデル選択)
8.2 ベイズ計測の導入と、ベイズ計測実装のための数値計算の必要性
8.3 スペクトル分解におけるベイズ的モデル選択
8.4 計測限界の定量的評価
９．他の非線形計測系への展開
9.1 NMR
9.2 メスバウアー分光
9.3 小角散乱
9.4 比熱と磁化率の物理パラメータ事後確率推定とベイズ統合の導入
１０．ベイズ計測の普及戦略
10.1 SPring-8全ビームラインベイズ化計画
10.2 SPring-8全ビームラインベイズ化計画共同実施者
10.3 SPring-8全ビームラインベイズ化計画の波及効果
10.4 ベイズ計測による計測科学のゲームチェンジング
１１．スパースモデリング
11.1 家賃決定の数理モデルとしてのスパースモデリンぐ
11.2 磁石開発への適用例
11.3 機能発現の3+1ステップモデル
１２．民間企業のR&D(Research & Development)戦略とデータ駆動科学
12.1 データ駆動科学と民間就職 サイバーフィジカルシステムの観点から
12.2 データ駆動科学と企業R&D組織のフラット化
12.3 データ駆動科学と人材の流動化
１３．まとめと、新規ビジネスなどの今後の展開
□質疑応答□
AIの進展からAI for Scienceへの流れを理解することができます。そのAI for Scienceの材料科学版であるAI for Material engineeringに関する以下の知識が得られます。
1. データ駆動科学の三つのレベル
2. 機能発現の3+1ステップモデル
これら二つの知識を身につけると、明日から実践的な材料開発をAI for Material engineeringに基づき行うことができます。
＜プログラム＞
１．本セミナーのねらい
1.1 AIの歴史とAI for Science
1.2 AI for Material engineering
1.3 AI for Material engineeringによる高収益化
２．自然記述の基本的戦略とデータ駆動科学
2.1 要素還元主義と階層的自然観
2.2 階層的自然観とデータ駆動科学
３．データ駆動科学の二大情報数理基盤
3.1 スパースモデリング(SpM)とベイズ推論
3.2 物理学とスパースモデリング(SpM)
3.3 Keplerの法則と前期量子論
3.4 全状態探索型スパースモデリング(ES-SpM)
3.5 物理学におけるベイズ推論の必要性
４．機能発現の3+1ステップモデル
５．計算論的神経学とデータ駆動科学
5.1 David Marrの三つのレベル
5.2 データ駆動科学の三つのレベル
5.3 データ駆動科学の三つのレベルと計測関連企業の高収益化
６．ベイズ計測: ベイズ推論と計測科学の融合領域
6.1 物理パラメータの事後確率推定
神器1. 物理パラメータの事後確率推定
神器2. ベイズ的モデル選択
神器3. 複数データのベイズ統合
７．直線回帰y=ax+bのベイズ計測解析計算の詳細な説明
7.1 物理パラメータの事後確率推定
7.2 ガウス観測ノイズ分散推定
7.3 ベイズ的モデル選択
８．非線形計測系のロールモデルとしてのスペクトル分解
8.1 スペクトル分解の通常手法とその問題点(誤差関数の局所解とモデル選択)
8.2 ベイズ計測の導入と、ベイズ計測実装のための数値計算の必要性
8.3 スペクトル分解におけるベイズ的モデル選択
8.4 計測限界の定量的評価
９．他の非線形計測系への展開
9.1 NMR
9.2 メスバウアー分光
9.3 小角散乱
9.4 比熱と磁化率の物理パラメータ事後確率推定とベイズ統合の導入
１０．ベイズ計測の普及戦略
10.1 SPring-8全ビームラインベイズ化計画
10.2 SPring-8全ビームラインベイズ化計画共同実施者
10.3 SPring-8全ビームラインベイズ化計画の波及効果
10.4 ベイズ計測による計測科学のゲームチェンジング
１１．スパースモデリング
11.1 家賃決定の数理モデルとしてのスパースモデリンぐ
11.2 磁石開発への適用例
11.3 機能発現の3+1ステップモデル
１２．民間企業のR&D(Research & Development)戦略とデータ駆動科学
12.1 データ駆動科学と民間就職 サイバーフィジカルシステムの観点から
12.2 データ駆動科学と企業R&D組織のフラット化
12.3 データ駆動科学と人材の流動化
１３．まとめと、新規ビジネスなどの今後の展開
□質疑応答□
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当社ホームページからお申込みいただきますと、サイエンス＆テクノロジー株式会社より、お申込み時にご入力いただきましたメールアドレスにご視聴方法のご案内をお送りいたします。
また、お申込の際は、事前に会員登録をしていただきますとポイントが付与され、ポイントはセミナーや書籍等のご購入時にご利用いただけます。
会員登録はこちら
ご請求書（PDF）は、弊社よりお申込み時にご入力いただきましたメールアドレスに添付しお送りいたします。
銀行振り込みを選択された場合は、貴社お支払い規定（例：翌月末までにお振込み）に従い、お振込みをお願いいたします。
恐れ入りますが、振り込み手数料はご負担くださいますようお願いいたします。
個人情報等に関しましては、セミナーご参加目的に限り、当社からサイエンス＆テクノロジー株式会社へ転送いたします。
お見積書や領収書が必要な場合もお申し付けください。
ご要望・ご質問・お問合せはこちら
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