日本コンピュータ化学会では，初学者でも効率的に学べるSCCJ講習会を企画いたしました。今回は，機械学習の基礎から実践まで，学生や実験研究者が理解できる内容となっています。実験や物性の解析など，研究理解の一助になれば幸いです。

記

• 講座名： 日本コンピュータ化学会（SCCJ）講習会－機械学習講座
• 日　程： 2021年 11月6日 10:00-17:00
• 場　所： オンライン開催
• 主　催： 日本コンピュータ化学会（SCCJ）
• 参加費： SCCJ会員：無料。尚、非会員の方で参加希望の場合、個人会員登録して頂ければ参加可能です。 登録は「入会・各種申し込み」の個人会員登録からどうぞ。
• 申し込み方法： 参加希望者は こちらの フォーム から申し込みをお願いいたします。
• 概　要：
  

   AI技術は急速に普及し、ビジネス上の基本的リテラシーとなりつつあります。これからの時代は、AIを「作る」だけではなく、いかに「使う」かが問われます。実用的なツールとして研究開発で利用するためには、AIとその構成要素である機械学習で何ができるのかを正しく理解し、現実の課題を AIで解決可能な問題に落とし込む能力が必要とされます。本コースの実習では、弊社で用意した機械学習プログラムを操作して、データの準備から特徴量抽出、学習までの一連のサイクルを実地に体験します。標準的なIT知識をお持ちであれば、プログラミング経験がない方でもご参加いただけます。AIの可能性と限界を理解し、業務でAIを使う際に必要となる基礎的なリテラシーを習得できます。

• タイムスケジュール：
  
  • 10:00-12:00 【講義】AI/ 機械学習とは何か

     実習の内容を理解するために必要となる、AIの基礎知識を身に着けます。 AIとはなにか、AIと機械学習の関係、機械学習の種類、機械学習で何ができて 何ができないのかをわかりやすく説明します。 また、作成した機械学習モデルを評価するための考え方を説明します。

  • 13:00-15:30 【実習１】ハンドサイン判別

    グー、チョキ、パーなどの手形状の画像分類課題を通して、機械学習を行う上で基本となる 考え方を学びます。 AIモデル開発を疑似体験することで、性能を上げていく際に必要となる考え方や、 試行錯誤しながらアジャイルに進める方法を体験を通して理解します。 人が直感的に理解しやすい「画像」を例に、機械学習が基本的に「内挿」であること、 併せてケモインフォマティクスにおいて特に重要となる、モデルの適用領域と学習用データの 関係を学びます。

  • 15:40-17:00【実習２】化合物の物性予測

    実習２では化合物を機械学習で取り扱う方法を学びます。 Google Colab上でPythonコードを動作させ、一連の機械学習に必要な作業を体験します。 具体的には、①Open DBからデータを取得、②データを記述子に変換、③必要な前処理を行った後に ④化合物の沸点を推定する機械学習モデルを作成し、⑤作成したモデルの評価を行います。 scikit-learn, rdkitなどのライブラリを用いることで、長大なプログラムを書くことなく 機械学習が可能なことを学びます。

  ※)休憩を適宜挟みます。

• 受講に必要な環境：
  

   計算環境として、Google Colabを利用します。Google Colabは、Googleが提供しているブラウザから利用可能なpython仮想環境です。
   Googleアカウントをお持ちでない場合は、Googleアカウントを作成していただく必要があります。データセットはGoogleドライブ経由で配布します。 Googleアカウントの作成方法、Googleドライブへのアクセス方法は、別途ご連絡いたします。

    社内、学内のネットワークからは、Google Colabへのアクセスが制限されている場合があります。 受講される予定のネットワークから、Google Colabサイトへの アクセスが可能であることを事前にご確認ください。