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最終更新日：2025年4月1日

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分析化学特論Ⅴ

分析化学特論Ⅴ／ Advanced Analytical Chemistry V
データ駆動型材料研究の機械学習やデータ科学の基礎と基本概念を理解する．また，当該分野における最先端研究の現状と将来展望を解説する．

This course aims to provide a foundational understanding of machine learning and data science concepts applied to data-driven materials research. Additionally, participants will learn the latest advancements and current trends in this rapidly evolving field.
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時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
35606-0031
GSC-CH5311L3
分析化学特論Ⅴ
一杉　太郎
A1 A2
集中
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講義使用言語
英語
単位
1
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
理学系研究科
授業計画
・マテリアルズインフォマティクス概説 ・物質・材料の表現・生成・学習 ・限られたデータを乗り越えるための機械学習技術①：転移学習とその周辺 ・限られたデータを乗り越えるための機械学習技術②：実験計画法・能動学習 ・最先端研究の事例解説 -Overview of Materials Informatics -Representation, Generation, and Learning of Materials -Machine Learning Techniques to Overcome Limited Data I: Transfer Learning and Related Methods -Machine Learning Techniques to Overcome Limited Data II: Design of Experiments and Active Learning -Case Studies of Cutting-Edge Research
授業の方法
スライドを用いて解説する Explanation using slides
成績評価方法
出席点・レポート点 Attendance score/report score
教科書
なし None
参考書
なし None
履修上の注意
This lecture will given by Professor Ryo Yoshida, The Institute of Statistical Mathematics 本講義は吉田亮教授(統計数理研究所)により行われます
その他
○講義 日時：2025年10月30(木)、31(金)　 10:25～16:40 (2、3、4限) 場所：化学本館5階講堂
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