第30回 イブニングセミナー
「わかりやすい機械学習を用いた化学工学物性推算」
募集人員：会場40名 + オンライン100 名のハイブリッド形式セミナーです。
（参加方法として会場またはオンラインを選択してお申込みください。
協賛
基礎物性部会、超臨界流体部会、粒子・流体プロセス部会、システム・情報・シミュレーション（SIS）部会、
開発型企業の会、日本化学会、日本機械学会、分離技術会、人工知能学会、日本計装工業会、
計測自動制御学会、日本コンピューター化学会
講演内容
化学工学関東支部では、その分野に詳しい技術者あるいは先生に平易に解説していただき、理解を深めていただくセミナーを開催しています。
近年、化学工学分野において適用されつつある機械学習を用いた化学工学物性の計算・推算について講演をしていただくセミナーを企画しました。
最初に、元・東京理科大学の大江先生より、人工知能の歴史も含めた基本のお話から、物性研究にどのように活用しているかを話していただきたいと思います。
次に東京理科大学の村上先生より化学工学分野において機械学習をどのように活用するのかについてお話しいただきます。基礎的な話題から応用的な話題までお話いただく予定にしておりますので、多数の皆さまのご参加を心よりお待ちしております。
（参加方法として会場またはオンラインを選択してお申込みください。
協賛
基礎物性部会、超臨界流体部会、粒子・流体プロセス部会、システム・情報・シミュレーション（SIS）部会、
開発型企業の会、日本化学会、日本機械学会、分離技術会、人工知能学会、日本計装工業会、
計測自動制御学会、日本コンピューター化学会
講演内容
化学工学関東支部では、その分野に詳しい技術者あるいは先生に平易に解説していただき、理解を深めていただくセミナーを開催しています。
近年、化学工学分野において適用されつつある機械学習を用いた化学工学物性の計算・推算について講演をしていただくセミナーを企画しました。
最初に、元・東京理科大学の大江先生より、人工知能の歴史も含めた基本のお話から、物性研究にどのように活用しているかを話していただきたいと思います。
次に東京理科大学の村上先生より化学工学分野において機械学習をどのように活用するのかについてお話しいただきます。基礎的な話題から応用的な話題までお話いただく予定にしておりますので、多数の皆さまのご参加を心よりお待ちしております。
プログラム
1. (16:00～16:05) 開会の挨拶
2. (16:05～16:50)
講演1 「深層学習による物性推算」 元東京理科大学 大江 修造 氏
深層学習は、1986年にルメルハートらによって提唱されたバックプロパゲーション法による学習法に基礎をおいている。本講演では、バックプロパゲーション法の理論的根拠を解説し、適用に際しての留意点に触れたうえで、物性推算法などへの応用結果を紹介する。
3. (16:50～17:35)
講演2 「事前学習を活用した小規模データセットへの機械学習の活用例」 東京理科大学 村上 裕哉 氏
一般的に大量のデータを必要とする機械学習だが、事前学習の有効利用により学習に必要なデータ数が削減できる。本講演では、事前学習の利用によって物性推算や反応速度解析において小データ数（～100データ）で機械学習モデルを作成した例を紹介する。
4. (17:35～17:55) 総合討論
5. (17:55～18:00) 閉会の挨拶
6. (18:05～18:20) 講演者との交流会（オンサイトのみ，名刺交換等）
| 申込数 / 定員 | 受付期間外 |
|---|---|
| 申込期間 | 2023/12/12(火) 23:59 まで |
| 開催日時 |
|
| 料金 | 正会員 2,000円 法人会員（協賛団体, 後援団体を含む）2,000円 学生会員 1,000円 SCE・Net会員 1,000円 サロンメンバー 1,000円 会員外 5,000円 ＊なお、それぞれの参加費にはテキスト代と消費税が含まれています。 |
| 開催地 |
東京理科大学 森戸記念館 第2フォーラム および オンライン 東京都新宿区神楽坂4-2-2 GoogleMapで見る |
主催情報
| 主催者 | （公社）化学工学会関東支部 |
|---|---|
| 問合せ先 | 関東支部 事務局へ問い合わせする |