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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
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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