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。
まずはお気軽に問い合わせください。
受講対象
- 化学分野の研究開発にAIやケモインフォマティクスを取り入れたい企業担当者
- Pythonや機械学習の基礎から応用まで体系的に学びたい研究職・技術職の社員
- RDKitやScikit-learnなど化学系ライブラリを活用した実務スキルを身につけたい方
- 外部研修環境が不足している、または専門的なスキルを内製化したい中小～中堅企業の社員
- AIを活用した解析手法や量子科学計算を研究業務に応用したい技術者・研究者
よくあるお悩み・ニーズ
- 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
- 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たい
- 社内の研修リソースが不足している
- 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
研修内容・特徴
本研修は、化学分野に特化したプログラミングスキルや解析技術を身に付け、RDKitやScikit-learn、量子科学計算などを活用した研究開発を目指すプログラムです。
Pythonの基礎からスタートし、統計やアルゴリズムの進行中に、A I（教師あり学習・教師なし学習・強化学習）やケモインフォマティクスに関する実践的なスキルを習得。RDKitを用いた分子データの操作や逆問題解析を学び、最終的には研究現場で即戦力として活躍できるカリキュラムです。また、学習中に生じた疑問点は専属講師にテキストで質問可能なため、安心学習を進められる伴走型オーダーメイド研修となっております。
到達目標
- 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
- 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
研修プログラム
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。
| 週 | 内容 | 具体例 |
|---|---|---|
| 1週目 | Python基礎① | – 変数、配列、辞書 – 条件分岐と繰り返し – 関数、クラス、モジュール |
| 2週目 | Python基礎② | – NumPyの基本操作 – Pandasのデータフレーム操作 |
| 3週目 | Python基礎③ | -Matplotlibを使ったデータ国際化 – グラフの作成 |
| 4週目 | 統計（データサイエンス）① | – 記述統計 – 平均値、中央値、分散、標準偏差 |
| 5週目 | 統計（データサイエンス）② | – 推測統計 – 継続検定、信頼区間 |
| 6週目 | アルゴリズム① | – アルゴリズムの基礎 – ソート、探索アルゴリズム |
| 7週目 | アルゴリズム② | -有名なアルゴリズムの実装 -動的計画法、グラフアルゴリズム |
| 8週目 | 人工知能（AI）① | 教師あり学習（線形回帰、ロジスティック回帰） |
| 9週目 | 人工知能（AI）② | 教師なし学習（クラスタリング、次元削減） |
| 10週目 | 人工知能（AI）③ | 強化学習（Q学習、政策勾配法） |
| 11週目 | ケモインフォマティクス① | – RDKitの基本操作 – 分子データの取り扱い |
| 12週目 | ケモインフォマティクス② | – AIを活用した化学解析 – 逆問題解析の基礎 |
企画者コメント
本研修は、研究職の皆さんがじっくり考える「社内に学ぶ環境がない」「外部で専門教育を受けられる場が限られている」という課題感に応えるためにしました企画です。
基礎的なPythonスキルから始まり、統計学やアルゴリズム、AI、さらにはケモインフォマティクスといった専門分野に至るまで、段階的かつ体系的にわかりやすく設計してみてくださいまた、実務に直接する内容を重視し、RDKitや問題解析といった応用スキルを逆取り入れました。
自学サポート中の体制も整っており、受講がつまずきやすいポイントを講師が丁寧にフォローしますこの研修は、受講者が自社での研究開発において新しい価値を創造できるスキルを習得し、即戦力として活躍していただけることを期待しています。