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高次元材料情報統合学による材料開発の革新的加速
機械学習を活用した材料工学最前線！！

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セミナー概要
略称
高次元材料情報統合学
セミナーNo.
171252
開催日時
2017年12月19日（火） 10:30～16:30
主催
（株）Ｒ＆Ｄ支援センター
問い合わせ
Tel：03-5857-4811　E-mail：info@rdsc.co.jp　問い合わせフォーム
開催場所
江東区文化センター　3F　第2研修室
価格
非会員：  50,906円 （本体価格：46,278円）
会員：  48,125円 （本体価格：43,750円）
学生：  11,000円 （本体価格：10,000円）
価格関連備考
会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で49,980円（税込）から
　★1名で申込の場合、47,250円（税込）へ割引になります。
　★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,980円（2人目無料）です。
学校関係者価格は、企業に在籍されている研究員の方には適用されません。

■ 会員登録とは？　⇒　よくある質問
定員
30名　※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
備考
昼食・資料付
講座の内容
習得できる知識
材料研究・開発の効率化、統合、解明に活用される各種機械学習法
材料組織の数値化（材料ゲノム）
Material Genome Integration System for Phase and Property Analysis(MIPHA)の現状
趣旨
材料研究・開発の種々の課題ごとに活用できる機械学習法を紹介する。同時に、材料組織の数値化（材料ゲノム）の最先端についてできるだけわかりやすく解説する。

プログラム
１．3D4D定量材料組織学
　1-1.材料組織のmetric特徴値とtopology特徴値の基礎
　1-2.最近の形態解析最前線(パーシステントホモロジー群)

２．機械学習を活用した材料工学最前線
　2-1.材料組織画像解析
　　a)機械学習型画像処理の基礎と応用
　　b)ディープラーニングによる組織識別の基礎と応用
　2-2.スパース学習
　　a)Lasso
　　b)データ変換･変数選択
　　c)感度解析
　　d)ベイズ推定
　2-3.ニューラルネットワークによる特性推定の順解析モデルの構築
　　a)ニューラルネットワークの基礎
　　b)過学習の抑制対策(ペナルティー損失関数)
　　c)逆解析
　2-4.実験計画法(ベイズ的最適化)の基礎

３．MIPHAの紹介
(人工知能技術を使って鉄鋼材料の特性を予測できるシステム)
材料の組織画像データから､応力歪み曲線を推定する
キーワード
機械学習,人工知能,ディープラーニング,深層学習, deep learning,材料工学
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