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
- プログラミング未経験者
- Webサイト運営を内製化したい企業の担当者
- 外部委託コストを削減したい中小～中堅企業の社員
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 | 到達目標 |
|---|---|---|---|
| 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 | 静的なWebページを構築できる |
| 2週目 | Python基礎② | – NumPyの基本操作 – Pandasのデータフレーム操作 | モバイル対応の基本ページを作成できる |
| 3週目 | Python基礎③ | -Matplotlibを使ったデータ国際化 – グラフの作成 | 動的なコンテンツを追加できる |
| 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 | リッチなWebページを実装できる |
| 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 | サーバー側の基本的な処理を実装できる |
| 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 | データベースを利用した簡単なアプリを開発できる |
| 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 | 動的Webアプリケーションを開発できる |
| 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） | Laravelを使った基本的なWebアプリを開発できる |
| 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） | より複雑なアプリケーションを構築できる |
| 10週目 | 人工知能（AI）③ | 強化学習（Q学習、政策勾配法） | Linux系OSでの基本的な操作ができる |
| 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 | チーム開発でのバージョン管理ができる |
| 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 | チーム開発での実践的なスキルを習得する |
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。