開催日時：6月2日（金）19:30〜20:30
本勉強会では、マテリアルズインフォマティクスについて理解を深めることを目的とし、『Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析』を各回一章程度のペースで取り上げていく予定です。事前に予習し、コードを一通り動かしてから参加されることをオススメします。参加者同士の質問・意見交換やディスカッションをメインに進める1時間です。
初回は1、2章からスタートします。
第1章 データ解析や機械学習を活用した分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理
・ケモ・マテリアルズ・プロセスインフォマティクス
・分子設計
・材料設計
・なぜベイズ最適化が必要か
・プロセス設計
・プロセス管理
・データ解析・人工知能（モデル）の本質第2章 実験計画法
（金子 弘昌カネコ ヒロマサ 著,『Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析』,目次より引用, 2021年6月, 発行元：講談社, ISBN:978-4-06-523530-0）
・なぜ実験計画法か
・実験計画法とは
・適応的実験計画法
・必要となる手法・技術
マテリアルズインフォマティクスの理解・Pythonによる実装力を高め、業務や研究に活用した社会人・学生・研究者の方はぜひご参加ください。
ご質問・ご相談・参加のお申込は、connpassまたはソレイユデータ道場のフォームよりお気軽にお問い合わせください。
書籍はご自身で入手のうえ、ご参加ください。
書籍情報
Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析
金子 弘昌 (著/文)