AIを活用したケモインフォマティクス学習研修
AIを活用した
ケモインフォマティクス学習研修
こちらの研修をベースとして貴社向けのカスタマイズも可能です。
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受講対象
研究職
課題感
- RDkitやscikit-lesrnを初めとした化学分野に特化したライブラリの使い方を知り、自社での用途に適したライブラリを使いこなせるようになりたいと思っているが、自社内に研修環境がなく、特殊な分野のため外部で学べるスクール等もなかなか見つからない状況だった
研修のゴール
- RDkit、量子科学計算を用いた解析や逆問題解析ができるようになること。
- そして、逆問題解析を活用して研究開発に取り組むことができるようになること
カリキュラム
週に1回90分の専属講師からのオンラインレッスンを受講し、それ以外に週に15時間程度の自学をおこなっていただき、36週間で率先力となっていただけるカリキュラムとなっております。
自学の時間も躓いた際には専属講師へテキストでご質問いただけます。
- 目標
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変数、配列、辞書、関数、条件分岐、繰り返し、クラス・モジュール・パッケージなどのPythonの基本文法を理解することが目標です。
また、Pythonにおける人工知能の必須ライブラリであるNumPy、Pandas、Matplotlibを自由自在に使いこなせるようになることを目指します。
- 目標
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データサイエンティストには統計学と人工知能の両方のスキルが求められます。
記述統計や推測統計の各手法を理解することで、データに対して客観的かつ論理的な分析ができるようになることを目指します。
- 目標
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プログラミングにおけるアルゴリズムの重要性を理解し、アルゴリズムの良し悪しが実行結果に与える影響を説明できるようになることが目標です。
競技プログラミングにおけるアルゴリズムの良問を解いたり、有名なアルゴリズムをスクラッチから実装したりすることで、Pythonのプログラミング能力の向上と、AIを理解するために必要な論理的思考力を身に着けます。
- 目標（目標到達レベル）
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AIの基本機能について学習します。特に、教師あり学習、教師なし学習、強化学習のそれぞれの特徴を把握し、問題解決の場面で適切なAIを選択するための力量を養います。
PythonのAIライブラリを利用して、ビッグデータから何らかの知見を導き出すデータマイニングを行いながら、代表的なAIのアルゴリズムの使い方を理解することが目標です。また、AIのアルゴリズムに関する数学的な理解を深めます。
- 目標
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AIを活用したケモインフォマティクスを行えるようになることを目標とします。
習得スキル
AI
利用サービス
担当講師一例
Yインストラクター
東京大学大学院にてコンピュータサイエンスを専攻し博士号を取得。国立研究機関の特別研究員、大手通信会社の研究主任を8年間経験。これまでに5Gと自動運転車に関する研究開発を実施。現在は、大学や専門学校でAI・データサイエンスの教育に携わりながら、AIサービス開発や書籍執筆なども行っている。専門分野は、IoT、AI、データサイエンス。