開催日：2023/2/1 申込みはこちら
■開催概要
近年、少子高齢化、働き手の不足の影響を受け、従来の経験と勘による研究開発から、データを活用して、より効率的に、また人が発見出来なかった素材を研究開発していくことが目指されています。また、デジタルトランスフォーメーション(DX)をどのように研究開発に適応するか？という観点からも、データと統計・データサイエンスを活用した素材の研究開発である、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)が注目されています。
本セミナーでは、MI-6のTechnical Product Managerの矢野目より、パラメーター数(説明変数の個数)が20以上存在する場合の「高次元ベイズ最適化」について、内容のご紹介と、MIのSaaSであるmiHubへの実装機能の解説を行います。
■参加費用
無料
■コンテンツ
はじめに
登壇者より講演 30分
質疑応答：10分(残りの時間)
■講演内容
・1.MI-6の概要
・2.ベイズ最適化とは何か？
・3.パラメーター数が多い場合のベイズ最適化：高次元ベイズ最適化のご紹介
・4.miHubの機能紹介
※内容は変更となる場合が御座います。予めご了承願います。
■登壇者
MI-6株式会社/Technical Product Manager
矢野目佳太 (やのめ けいた)
研究子会社にてマシンビジョンの研究開発業務、ロボティクス企業にて、微分可能レンダラーと幾何学的な事前情報を活用した、単一画像による物体の三次元形状推定アルゴリズムの研究に従事した後に、2021年5月にMI-6に機械学習エンジニアとして参画。現在はプロダクトマネジメント業務や機械学習アルゴリズム開発などに従事している。
■対象者
・「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）」に関わる方（研究者、解析者、マネジメント層の方など）
・「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）」を上司、社内に説明したいと考えられている方
・「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）」の手法、特にベイズ最適化に興味がある方パラメーター数が多い条件最適化で課題を感じられている方
・MI-6にご興味のある方
■申込締め切り
2023年2月1日（水）14:00
※申込が多数あった場合は事前に締め切らせていただく可能性がございます
申込みはこちら
■問い合わせ先
MI-6株式会社 事業開発部 bd@mi-6.co.jp
※ご登録いただくメールアドレスに、開催前日の参加者の確定を目処に事前案内のメールをお送りします。 迷惑メールの設定や、メールアドレスの記載に誤りによって、ご案内ができないケースがございます。 設定確認と登録アドレスに間違いがないよう、ご協力お願いいたします。
※同業他社企業のお申し込みはお断りしております。
