☆プログラミング未経験者がデータ解析を実行できるようになることを目指す！
※本セミナーはZoomを使ったLIVE配信セミナーです。ご自宅や職場のノートPCで受講できます。
1. 化学と機械学習
1-1. 人工知能と機械学習
1-2. ケモインフォマティクス
2. Pythonプログラミングの基礎（実習1）
2-1. Jupyter Notebookの使い方
2-2. Pythonプログラミングの基礎
2-2-1. 演算とデータ型
2-2-2. 条件分岐、繰り返し、関数
2-2-3. ライブラリの活用
3. 機械学習の基礎知識
3-1. 機械学習の分類
3-2. 機械学習の特徴
3-3. 基礎用語
3-4. 機械学習アルゴリズム
4. Pythonによる機械学習の実行（実習2）
4-1. 回帰
4-2. 識別
4-3. 次元削減
4-4. クラスタリング
5. 機械学習を用いた予測のプロセス
5-1. 課題設定から評価までのプロセス
5-2. 評価の方法
6. Pythonによるデータ解析の例（実習3）
6-1. データの読み込み
6-2. データの可視化と前処理
6-3. 機械学習の実行
7. ケモインフォマティクスに特徴的な内容と応用事例
7-1. 化学データの性質
7-2. 化学に特徴的な記述子とアルゴリズム
7-3. 応用事例
＜質疑応答＞