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  3. 計測インフォマティクスの基礎とスペクトルデータ解析への応用【LIVE配信】

データ解析のデモンストレーションを通して、スペクトルのピークフィッティング処理などに機械学習を取り入れることの有用性、取り入れ方について解説。
受講者が各自持っているデータセットへ適用しやすいように、具体的な応用事例も豊富に紹介します！

計測インフォマティクスの基礎とスペクトルデータ解析への応用【LIVE配信】

※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。

【アーカイブ配信：6/16～6/23（何度でも受講可能）】の視聴を希望される方は、こちらからお申し込み下さい。

※受付を終了しました。最新のセミナーはこちら

セミナー概要
略称
計測インフォマティクス【WEBセミナー】
セミナーNo.
250624
開催日時
2025年06月13日（金） 13:00～16:00
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
【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。　
価格
非会員：  49,500円 （本体価格：45,000円）
会員：  46,200円 （本体価格：42,000円）
学生：  49,500円 （本体価格：45,000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49,500円（税込）から
　・1名で申込の場合、46,200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、
　　49,500円（1名当たり 24,750円）（税込）です。

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
【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
１）Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントを
　　ダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
２）セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたに
　　ついてはこちらをご覧ください。
３）開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始
　　10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加
　　ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
　無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
講座の内容
受講対象・レベル
分析業務・データ解析業務に携わる技術者、分析業務・データ解析業務におけるDX推進を検討している技術者など。
必要な予備知識
特に予備知識は必要ありません。
習得できる知識
・スペクトルデータを中心とした計測データを、
　機械学習を活用して、専門知識や熟練技術なしで自動的に解析する手法を習得できる。
・どのような事例でインフォマティクス手法を適用することが有効か、具体例から学べる。
趣旨
　材料分析にあたり、計測データとしてスペクトルが得られる実験手法は、XPS、Raman、FT-IR、STEM-EELS、XRD、と枚挙にいとまがない。マッピング計測やオペランド分析などにより計測データが膨大化する一方、スペクトル解析は前提知識を要し、時間がかかることが多い。労働人口も減少する中で、現状より圧倒的に高効率なデータ解析手法が求められる。近年ではインフォマティクスの知見を導入した分析実験のDX化が提唱されている。
　そこで講演者らは、機械学習を活用して、高速かつ属人性が低いスペクトル自動解析Pythonパッケージ”EM Peaks”の開発を進めている。
　本セミナーでは、この”EM Peaks”を使ったデータ解析のデモンストレーションを通して、スペクトルのピークフィッティング処理などに機械学習を取り入れることの有用性を実感していただき、取り入れ方についても解説する。受講者が各自持っているデータセットへ適用しやすいように、具体的な応用事例も豊富に紹介する。
プログラム

１． 計測インフォマティクスの基礎
　　　1-1. 計測インフォマティクスとは
　　　1-2. スペクトルデータの機械学習解析～実験家の視点から～
　　　1-3. “EMPeaks”について

２． データ解析に必要なアルゴリズムとデータ解析環境
　　　2-1. スペクトルデータ解析の現場が抱える課題と理論からの視点
　　　2-2. データ分類と低次元化の有用性
　　　2-3. 非線形最小二乗法と最尤法
　　　2-4. “EMPeaks”のアルゴリズム（EMアルゴリズム）
　　　2-5. “EMPeaks”の利用環境（Python実行環境）

３． スペクトルデータ解析の具体例と実演
　　　3-1. XPS
　　　　　　(1) 走査型顕微光電子分光(SPEM)
　　　　　　(2) EMPeaksを使用したXPSスペクトルの解析実演
　　　3-2. Raman
　　　　　　(1) EMPeaksを使用したRamanスペクトルの解析実演
　　　3-3. RHEED
　　　　　　(1) RHEED回折パターンの輝度ヒストグラム解析
　　　　　　(2) リアルタイム解析
　　　3-4. スペクトルデータのクラスタリング


【質疑応答】

キーワード
計測インフォマティクス,スペクトル解析,機械学習,EMPeaks,Python,セミナー
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