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実践 マテリアルズインフォマティクス Pythonによる材料設計のための機械学習 / 船津公人 〔本〕

商品について

JANコード
9784764906150
希望小売価格
3850
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発売日:2020年07月 / ジャンル:物理・科学・医学 / フォーマット:本 / 出版社:近代科学社 / 発売国:日本 / ISBN:9784764906150 / アーティストキーワード:船津公人

内容詳細:目次:1 データに慣れよう/ 2 環境構築/ 3 マテリアルズインフォマティクス概論/ 4 実験による効率的なデータの取り方―実験計画法/ 5 記述子計算/ 6 機械学習モデルの概略/ 7 モデルの解釈/ 8 機械学習モデルと組み合わせた追加検討の方法/ 9 プロジェクトの例/ 10 シェルを用いたデータ加工/ A 付録
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Pythonによる材料設計のための機械学習 船津 公人 柴山 翔二郎 近代科学社ジッセン マテリアルズインフォマティクス フナツキミト シバヤマショウジロウ 発行年月:2020年07月30日 予約締切日:2020年06月23日 ページ数:200p サイズ:単行本 ISBN:9784764906150 船津公人(フナツキミト) 1978年九州大学理学部化学科卒。1983年九州大学大学院理学研究科化学専攻博士課程修了(理学博士)。1984年豊橋技術科学大学物質工学系助手、1992年同知識情報工学系助教授。2004年東京大学大学院工学系研究科化学システム工学専攻教授、現在に至る。2017年10月より奈良先端科学技術大学院大学・データ駆動型サイエンス創造センター研究ディレクターを兼務。2011年ストラスブール大学招聘教授。学位は有機反応機構研究で取得。専門分野はケモインフォマティクス。1984年からケモインフォマティクスの分野に身を投じている。ケモインフォマティクス利用による分子・薬物設計、材料設計(プロセス条件も含む)、構造解析、合成経路設計、化学プラントなどを対象とした監視と制御のためのソフトセンサー開発に取り組む。日本科学技術情報センター丹羽賞・学術賞(1988年)、日本コンピュータ化学会学会賞(2003年)、また2019年8月アメリカ化学会より、当該分野のノーベル賞とされるHerman Skolnik賞を受賞 柴山翔二郎(シバヤマショウジロウ) 2015年東京大学工学部化学システム工学科卒。2020年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。在学中にフランスストラスブール大学に研究留学し、ケモインフォマティクス研究に従事。現在、学術振興会特別研究員としてソフトセンサー研究に従事。博士(工学)。専門分野は化学工学、ソフトセンサー、ケモインフォマティクス、ベイズ最適化を用いた実験計画法など、情報科学を用いた自動化・効率化に興味があり、化学工学・化学と機械学習の融合に取り組む(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 1 データに慣れよう/2 環境構築/3 マテリアルズインフォマティクス概論/4 実験による効率的なデータの取り方ー実験計画法/5 記述子計算/6 機械学習モデルの概略/7 モデルの解釈/8 機械学習モデルと組み合わせた追加検討の方法/9 プロジェクトの例/10 シェルを用いたデータ加工/A 付録 本 科学・技術 工学 その他