2020年08月20日（木）
13:30～16:30
Tel：03-5857-4811 E-mail：info@rdsc.co.jp
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非会員：
46,200円
（本体価格：42,000円）
会員：
40,700円
（本体価格：37,000円）
学生：
46,200円
（本体価格：42,000円）
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・本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
・セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
・事前配布資料は、当日までに届くように事前に郵送をいたします。開催日時に間に合わない場合には、後日郵送するなどの方法で対応いたします。
・講師に了解を得た場合には資料をPDFで配布する場合もございますが、参加者のみご利用に限定いたします。他の方への転送、WEBへの掲載などは固くお断りいたします。
・開催日時にリアルタイムで講師へのご質問も可能です。
・タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
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https://zoom.us/jp-jp/meetings.html
化学に関連した研究に従事しており、人工知能技術の活用・発展に興味のある研究者・技術者
化学における人工知能技術の基礎知識（機械学習・進化的計算・化学における記述子）
人工知能技術を導入した最新の化学研究事例（化学反応の予測・実験条件最適化・高速な量子化学計算手法など）
近年、人工知能（AI）技術は、化学分野における実験・理論・計算の様々な領域で活用され始めている。本セミナーでは、化学の諸分野と AI技術の融合研究を実施するための基礎を説明する。またこれらに関する幾つかの具体的な研究事例（反応予測、実験条件最適化、量子化学理論の高度化）や将来的な展望を述べたい。
1．人工知能技術の概要
1.1 化学と人工知能技術
1.2 人工知能技術の種類と特徴
1.3 機械学習の概要
1.4 進化的計算の概要
2．化学における記述子
2.1 構造的特徴を表した記述子
2.2 電子的特徴を表した記述子
3．機械学習と実験・計算による化学反応予測
3.1 反応予測システムの歴史
3.2 機械学習と電子状態情報を用いた反応予測の研究事例
3.3 均一系触媒における有機化学反応に対する反応予測への適用
3.4 将来展望
4．機械学習と実験/計算による反応条件最適化
4.1 近年の実験条件最適化研究の動向
4.2 実験条件最適化における研究事例
4.3 溶媒条件最適化における研究事例
4.4 将来展望
5．機械学習による量子化学理論の高度化
5.1 密度汎関数理論における研究事例
5.2 波動関数理論における研究事例
5.3 将来展望
※ 適宜休憩が入ります。
