【講演主旨】

■本セミナーの主題および状況

★近年の人工知能技術の発展に伴い、化学とインフォマティクスの融合分野、ケモインフォマティクスの研究開発が進んでいる。

★化学系の方がケモインフォマティクスに着手する際に必要となる、機械学習およびPythonプログラミングの基礎を座学と実習を通して学習する。

■本講座の注目ポイント

★プログラミング未経験の化学系人材がケモインフォマティクスを学び、データ解析を実行できるようになることを目指す講座！

★座学と実習を通して機械学習およびPythonプログラミングの基礎を解説！

講座担当：枩西　洋佑

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【プログラム】

1.化学と機械学習

　1-1　人工知能と機械学習

　1-2　ケモインフォマティクス

2.Pythonプログラミングの基礎（実習1）

　2-1　Jupyter Notebookの使い方

　2-2　Pythonプログラミングの基礎

　　2-2-1　演算とデータ型

　　2-2-2　条件分岐、繰り返し、関数

　　2-2-3　ライブラリの活用

3.機械学習の基礎知識

　3-1　機械学習の分類

　3-2　機械学習の特徴

　3-3　基礎用語

　3-4　機械学習アルゴリズム

4.Pythonによる機械学習の実行（実習2）

　4-1　回帰

　4-2　識別

　4-3　次元削減

　4-4　クラスタリング

5.機械学習を用いた予測のプロセス

　5-1　課題設定から評価までのプロセス

　5-2　評価の方法

6.Pythonによるデータ解析の例（実習3）

　6-1　データの読み込み

　6-2　データの可視化と前処理

　6-3　機械学習の実行

7.ケモインフォマティクスに特徴的な内容と応用事例

　7-1　化学データの性質

　7-2　化学に特徴的な記述子とアルゴリズム

　7-3　応用事例

【質疑応答】