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 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