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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!!

セミナー概要

略称
高次元材料情報統合学
セミナーNo.
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
講師
名古屋大学 大学院 工学研究科 材料デザイン工学専攻 教授・博士(工学)足立 吉隆 氏
<関連学協会での活動>
日本工学アカデミー会員
日本鉄鋼協会評議員
日本MRS理事
日本熱処理技術協会 理事
価格
非会員: 49,980円(税込)
会員: 47,250円(税込)
学校関係者: 10,800円(税込)
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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