1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料 57,000円(税別)/1口 が格安となります。


『データ解析・実験計画法・ベイズ最適化の基礎と応用』



 S191011A



開催日時:2019年10月11日(金)10:30-16:30

会  場:オーム ビル(千代田区神田錦町3-21)

受 講 料:1人様受講の場合 46,000円[税別]/1名

     1口でお申込の場合 57,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)


新宣伝セミナー日程表


 講 師

 金子弘昌(かねこひろまさ) 氏
 
  明治大学 理工学部 応用化学科 専任講師(博士(工学))

 <略歴>   2011年9月 東京大学大学院 工学系研究科 化学システム工学専攻 博士課程修了
 2011年10月〜2017年3月 東京大学大学院 工学系研究科 化学システム工学専攻 助教
 2017年4月〜現在 明治大学 理工学部 応用化学科 専任講師
  …兼務
   広島大学大学院工学研究科 次世代自動車技術共同研究講座 客員准教授
   大阪大学 太陽エネルギー化学研究センター 招聘准教授
   国立研究開発法人理化学研究所 客員主幹研究員
<論文・受賞>   査読あり論文: 76報
 受賞: 15件(2015年3月19日 化学工学会 研究奨励賞【内藤雅喜記念賞】など)

 セミナーの概要

 

 高機能性材料の開発やコンピュータシミュレーションによる設計などの研究・開発の現場において、効率的にシミュレーション・実験・製造を実施するために実験計画法が活用される。
 例えば、5つの実験パラメータもしくはシミュレーション条件(反応器体積・反応温度・反応時間など)があり、それぞれ10の候補の値がある場合、すべての組み合わせは10万通りになってしまう。しかし、実験計画法を用いれば、その中の数回のシミュレーション候補・実験候補から実験パラメータと装置の性能・材料の物性・活性との間の関係性を統計的手法によりモデル化することで、所望の装置性能・物性・活性を実現するための候補を効率的に探索できる。このようにシミュレーションデータや実験データを活用することで、効率的な材料設計およびプロセス・装置設計を達成できる。
 本講演では、そのような(適応的)実験計画法や実験計画法を実現するためのデータ解析理論およびベイズ最適化の基礎を解説する。さらに具体的な材料設計およびプロセス・装置設計の例や最新の研究事例を紹介する。

 

 講義項目

 1 ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクス

  1.1 分子設計とは
  1.2 材料設計とは
  1.3 プロセス設計・装置設計とは
  1.4 モデリング
  1.5 モデルの活用した材料設計・プロセス設計・装置設計

 2 データ解析・実験計画法・ベイズ最適化

  2.1 線形回帰分析
  2.2 非線形回帰分析
  2.3 線形クラス分類
  2.4 非線形クラス分類
  2.5 実験計画法
  2.6 適応的実験計画法
  2.7 ガウス過程による回帰
  2.8 ベイズ最適化

 3 研究事例・応用事例

  3.1 ベイズ最適化による材料設計・プロセス設計・装置設計
  3.2 材料設計の実例
  3.3 プロセス設計・装置設計の実例



 

 お1人様      受講申込要領 1口(1社3名まで) 受講申込要領  セミナー 総合日程 新宣伝 セミナー日程