滋賀大学 データサイエンス学部 准教授 博士（理学）　江崎 剛史　氏

【アーカイブ（録画）配信】
　２０２５年８月２０日（水）まで申込受付（視聴期間：８月２０日〜８月３０日まで）

Zoomを利用したアーカイブ配信　　※会場での講義は行いません
　セミナーの接続確認・受講手順は「こちら」をご確認下さい。

聴講料 1名につき４９,５００円（消費税込/資料付き）
〔１社２名以上同時申込の場合のみ１名につき４４,０００円〕
〔大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくは上部の「アカデミック価格」をご覧下さい〕

【講座主旨】

化学・医薬品分野においては、膨大な費用と時間を削減するため、効率的な研究開発が求められています。そのためには、化学分野のデータに機械学習をはじめとした情報学の手法を適用するケモインフォマティクスが注目されています。これを活用することで、従来通りの研究開発で費やしていた業務時間や費用を削減し、新しい物質の生成に向けたヒントを得ることが期待されています。
本セミナーでは、多変量解析と機械学習といったケモインフォマティクスの基本的な手法と、近年注目されている化合物生成のAIについて講義を行います。そして、今後のケモインフォマティクスの課題となるデータ収集と整備について紹介します。そして、実際に業務で化合物の特性を予測できるようになることを目指してデモンストレーションを行います。デモンストレーションはGoogle Colaboratoryを使い、コードとデータの例を配布します。

【講座内容】

１．化学分野におけるデータ活用

２．化合物の特性を予測するモデル

３．線形モデル

４．過学習を抑制する回帰モデル

５．次元圧縮と回帰モデル

６．線形判別モデル

７．モデル構築に重要な特性の推測

８．デモンストレーション：線形モデル

９．非線形モデル

１０．サポートベクターマシン

１１．ランダムフォレスト

１２．予測に重要な特性の推測

１３．デモンストレーション：非線形モデル

１４．まとめ

【質疑応答】