こちらは10/28(火)実施WEBセミナーのアーカイブ(録画)配信です。期間中何度でも視聴できます
1.はじめに
1-1. 機械学習の概要
1-2. データサイエンスの中での機械学習の位置づけ
1-3. なぜ機械学習活用が求められるのか?
1-4. 自社に合った機械学習活用の手段
2.各研究開発プロセスでの機械学習活用方法
2-1. 材料設計
(1) データセット作成
(2) データ可視化
(3) データ前処理
(4) モデル最適化
(5) 実験条件予測
(6) 適応的実験計画法
2-2. 分子設計
(1) 記述子計算
(2) 構造生成
(3) 分子構造予測
2-3. プロセス設計
(1) ソフトセンサー
(2) 異常検知
3.機械学習活用の社内推進のポイント
3-1. なぜ機械学習活用が進まないのか?
3-2. 活用推進成功のポイント
3-3. データ駆動型研究文化の定着に向けて