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(6/26)マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践事例【ライブ配信】

セミナー

マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践事例

実践事例を通じて、マテリアルズ・インフォマティクスのプロジェクトの進め方を理解し、自社のプロジェクトに応用する方法を習得できる!


受講可能な形式:【ライブ配信】のみ

日 時 【ライブ配信】 2026年6月26日(金) 10:30~16:30
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。

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)

 ※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)
 ※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)

【テキスト】
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  (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】
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  >> 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。

(6/26)マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践事例【ライブ配信】

価格:

55,000円 (税込)

[ポイント還元 2,750ポイント~]
ポイント:
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2名同時申込みで1名分無料

在庫あり

ライブ配信で参加

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セミナー講師
大阪公立大学大学院 情報学研究科 学際情報学専攻 教授 上杉 徳照 氏
[略歴]
2005年 大阪府立大学大学院工学研究科マテリアル工学分野 助手
2007年 同 助教、2013年 同 講師、2017年 同 准教授
2019年 大阪府立大学大学院人間社会システム科学研究科 准教授
2022年 大阪公立大学大学院情報学研究科学際情報学専攻 准教授
2025年 大阪公立大学大学院情報学研究科学際情報学専攻 教授
[学協会]
日本材料学会、情報処理学会、日本金属学会、人工知能学会、軽金属学会、日本鉄鋼協会、鋳造工学会など

セミナー趣旨
製造業における技術革新を推進するために機械学習とマテリアルズ・インフォマティクスの活用に焦点を当てます。参加者は機械学習の基本原理やアプローチを学び、これらを実際の製造プロセスに適用する方法を理解する機会を得ます。特に、マテリアルズ・インフォマティクスで使用される機械学習の応用技術とその周辺技術について掘り下げ、これらを現場に組み込む具体的な事例を提示します。
実践事例を豊富に取り入れることで、理論から具体的なプロジェクトへの応用までのステップを説明します。これにより、参加者はマテリアルズ・インフォマティクスプロジェクトの始め方を体系的に理解し、自社のプロジェクトに直接応用する能力を身に付けます。本セミナーは、新材料設計、材料製造プロセスの効率化、画像による材料検査の自動化を目指す技術者や研究者にとって、業務の質を向上させ、競争力を高めるための知識とスキルを提供します。

講演内容

1. 機械学習の基礎
1-1. 人工知能と機械学習
1-2. 機械学習の種類と流れ
1-3. データの分割
1-4. 過学習と交差検証
1-5. ハイパーパラメータの最適化
1-6. 精度評価指標
1-7. ノーフリーランチ定理
1-8. 線形回帰からニューラルネットワーク
1-9. 深層学習
1-10.データの質と量
1-11.内挿と外挿

2.機械学習の応用技術
2-1. 教師なし学習
2-2. 説明可能AI
2-3. 醜いアヒルの子の定理
2-4. 特徴量エンジニアリング
2-5. 正則化とデータ拡張
2-6. 不均衡データ
2-7. 転移学習
2-8. 二重交差検証
2-9. モデルの適用範囲

3.機械学習の周辺技術
3-1. 機械学習の用途
3-2. 因果推論
3-3. 第一原理計算
3-4. 逆問題と最適化
3-5. 画像解析

4.製造業への応用
4-1. アンチパターンから学ぶ
4-2. データ活用人材
4-3. 銀の弾などない
4-4. 開発環境

5.実践事例
5-1. 添加剤の歩留まり最適化
5-2. 外観検査への応用
5-3. 破面解析への応用
5-4. 第一原理計算からの転移学習
5-5. 合金組成の最適化

質疑応答


★過去の受講者からの声
 ・非常にボリュームがあったが、マテリアルズインフォマティクスを実践するにあたって
  必要な基礎知識についてどのようなものがあるのか把握することができてよかったです。
 ・基礎から幅広く網羅された内容で、大変勉強になりました。
 ・専門的な用語に対しての補足説明もあり、初学者でも分かりやすい講義でした。
 →充実した内容とそのわかりやすさにご好評いただいておりました。

★注目ポイント
 ・本セミナーでは、実際の活用事例のご解説を豊富にご用意いただいております。
  理論面の学習だけではなく、プロジェクトへ応用する能力や具体的なステップまでを
  一気通貫で習得することができます。
 ・ご質問にも丁寧なご回答をいただいております。追加説明などもいただけますので、
  難易度の高い項目に関しましてもご習得いただける機会になるかと存じます。

留意事項

※書籍・セミナー・手順書のご注文に関しましては株式会社イーコンプレスが担当いたします。

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。
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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。

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