本セミナーは、Webセミナープラットフォーム「Deliveru」を使って、当日ライブ配信します。
※講師の講演部分に関しましては、後日見逃し配信を予定しています。
受講申し込みは、11月26日(金)午前10時に締め切らせていただきます。
セミナー紹介
材料分野への計算科学の展開は、2011年に米国で始まったマテリアルゲノムイニシアティブが発端となりました。その後は、機械学習など情報科学との融合された手法が続々と報告されています。最近では、材料部門のみならずGAFAのような情報系企業においても、創薬・バイオ分野にインフォマティクス技術を応用するような、新規材料開発のリーダーシップ争いを活発化させています。
そのような状況の中、無機材料開発の現場では、ナノからマクロサイズの材料組織や、その時間発展など多くの要素を考慮する必要があるため、従来型の経験式や数理シミュレーションモデルに加えてAI・IoTや機械学習を併用して開発を行うケースが増加しています。材料技術者が新規材料を効率的に開発し、プロセス改善を行う上では、インフォマティクス技術は避けては通れないツールになっています。
本セミナーでは、最近のマテリアルズインフォマティクス(MI)技術やそれを支える物理シミュレーションツールについて、基礎知識から実践的なツールやその応用事例を紹介し、実務の中で、どのような場面でマテリアルズインフォマティクスが役立つかについて解説します。マテリアルズインフォマティクス手法の位置づけ、フリーで取り組めるPYTHON言語を用いた機械学習の基礎、深層学習、ベイズ最適化など無機材料開発者が身につけておきたいインフォマティクス必須技術とそのツール、物理シミュレーション技術など、材料設計やプロセス改善に必須な知識を基礎からしっかり学びます。
※講義後に自身で学べるPYTHONデータも配布予定です。
最近のマテリアルズインフォマティクス(MI)技術やそれを支える物理シミュレーションツールについて、基礎知識から実践的なツールやその応用事例を学びます
マテリアルズインフォマティクス手法の位置づけ、フリーで取り組めるPYTHON言語を用いた機械学習の基礎、深層学習、ベイズ最適化など必須技術とツール、シミュレーション技術などを理解します
材料設計やプロセス改善に必須な知識を基礎からしっかり学びます
- 配信当日の視聴に必要なURLおよびログイン方法等は、セミナーお申し込み後にご登録のメールアドレスにお送りする登録完了メールにてご案内しております。
ems-noreply@nikkeibp.co.jpからのメールを受信できるように設定してください。
※初回ログインの際のパスワードは参加者IDと同じで設定しております。変更された場合、変更後のパスワードはご自身で管理してください。 - 受講者は、動画を録画・キャプチャーすること、SNSなどへのアップも禁止します。
もし、発見した場合、事務局は削除を要求できることとします。 - セミナーの内容や受講者の個人情報などはセミナー内のみとし、口外しないでください。
- システムトラブルなどにより、画像・音声に乱れが生じた場合も再送信や返金はできませんので、予めご了承ください。なお、音声、画像は受講者でご調整ください。また、サービス利用にあたってのサポートは致しかねます。
- 配信中、異常と思われる接続を発見した場合、予告なく切断することがあります。1つのIDで1端末のみログイン可能です。二重ログインすると、先にログインした端末が強制的にログアウトします。
- オンライン受講の推奨環境はこちら(https://deliveru.jp/faq/#Q7)をご覧ください。
お申し込み前に、下記のテストサイトにて動画が視聴できることをご確認ください。
-
▼テストサイト
【テスト視聴URL】https://deliveru.jp/pretest5/
【テスト用ID】livetest55
【テスト用パス】livetest55 - また、下記のディスカッション機能も利用可能か、ご確認ください。
(音声を使った質問・回答などで使用する場合があります)
IE11、FireFox、また、iPhone、iPadでは、ディスカッションに参加できません。 - ▼ディスカッションルームのテストサイト
【テスト視聴URL】https://deliveru.jp/pretests/discussionroom
【テスト用ID】livetest55
【テスト用パス】livetest55
開催概要
セミナー名 | 材料開発者が身につけておきたいマテリアルズインフォマティクス |
---|---|
日時 | 2021年11月26日(金) 10:00~17:00 |
会場 | オンライン開催 Webセミナープラットフォーム「Deliveru」で配信するセミナーです |
受講料 |
49,800円(税込み) |
定員 | 60名 ※最少開催人数(15名)に満たない場合は、開催を中止させていただくことがあります。 |
主催 | 日経クロステック 日経エレクトロニクス |
講師紹介
JX金属株式会社 技術本部技術戦略部 主席技師
2012~現在。物理シミュレーションやAI技術などの新規技術導入、社内受託計算、社内教育、工場におけるIoT推進等を担当。応用物理学会、日本金属学会などの会員。新金属協会、日本伸銅協会、ADMETA会議の委員など担当。
プログラム (10:00~17:00)
1.マテリアルズインフォマティクス(MI)とは
|
2.機械学習技術
|
3.物理シミュレーション技術
|
4.MIの事例
|
5.MIの発展型について
|
【お申し込み注意事項】
- このセミナーの動画配信は、株式会社ファシオの「Deliveru」を利用します。ブラウザ上で動画の視聴が可能です。
配信当日の視聴に必要なURLおよびログイン方法等は、セミナーお申し込み後にご登録のメールアドレスにお送りする登録完了メールにてご案内しております。
ems-noreply@nikkeibp.co.jpからのメールを受信できるように設定してください。 - ※このセミナーの運営事務局からメールやお電話でご連絡を差し上げることがあります。
- ※お申し込み後のキャンセル、ご送金後の返金はお受けいたしかねます。
- ※受講料のお支払い:請求書払い/クレジットカード払いが選択できます。
お支払方法が「請求書」の方には、後日、請求書を郵送いたします。ご入金は銀行振込でお願いいたします。なお、振込手数料はお客様のご負担となりますのであらかじめご了承ください。
クレジットカード払いの場合、お支払い手続きにて決済が完了した後、以下「MyPageメニュー」にお申し込み内容が表示されます。
<MyPage>https://ers.nikkeibp.co.jp/user/myPageLogin/
各種書類(領収書等)の発行については、こちらをご覧ください。 - ※講師企業と競合すると考えられる製品やサービスなどをご提供される会社の方は、主催者の判断に基づき受講をお断りさせていただく場合がございますので、あらかじめご了承ください。
- ※講師の急病、天災その他の不可抗力、またはその他やむを得ない理由により、講座を中止する場合があります。この場合、未受講の講座の料金は返金いたします。