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○ビッグデータ時代の昨今, データサイエンティストの養成は急務となっています!
○本セミナーでは, 内容を「@基本化学情報 Aケモメトリックス B人工知能」に3分類!
○基礎のキソから詳細を解説! いずれか単体でのご参加(お申込み)も大歓迎です。

化学データサイエンス継続セミナー2018

講師

株式会社インシリコデータ 代表取締役 薬学博士 湯田浩太郎 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■経歴
1979年3月 東北大学薬学部大学院薬学研究科 薬品合成化学 博士過程終了
博士論文「抗腫瘍性多環式アルカロイドの合成研究」
1979年7月〜1981年8月
米国ペンシルバニア州立大学化学科 P.C.Jurs研究室 リサーチアソシエイト
研究テーマ「パターン認識による発癌性予測」
1981年9月 豊橋技術科学大学 第5工学系
研究テーマ:「NMRデータベースの構築」
1983年12月〜2009年6月
富士通株式会社 化学・製薬関連企業研究所の研究システム構築とコンサルタント
2009年7月〜2010年3月 
(独)国立環境研究所勤務 安全性予測システム関連業務に従事
2010年5月28日
株式会社 インシリコデータ 設立
取締役社長に就任

■専門および得意な分野・研究
・医薬化学 (Medicinal Chemistry)
・構造-活性相関 (Structure-Activity Relationships)
・化学多変量解析/パターン認識 (Chemical Multivariate & Pattern Recognition)
・計算機化学 (Computer Chemistry)
・計算毒性学 (Computational Toxicology)

■本テーマ関連学協会での活動
・構造活性相関シンポジウム幹事:平成7年〜
・神戸大学クリニカル・ゲノム・インフォマティクス 人材養成ユニットでのADMEシミュレーション講義実施
・大阪大学臨床医工学融合研究教育センター 招聘教授 平成17年〜23年3月
・サイバー絆研究所 (Institute for Cyber Associates) 理事 2012年〜
・日本実験動物代替法学会 企画委員会委員 2013年〜
・CBIJournal 編集委員、評議員 2013年〜
・CBI学会、「計算毒性学」研究会 主査 2014年〜

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<その他関連セミナー>

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日時・会場・受講料

※時間;12:30-16:30(全日程)

第○回開催日シリーズテーマ
第1回12月5日(水) 化学データサイエンス継続セミナー2018 (@基本化学情報編)
会場:[東京・京急蒲田]大田区産業プラザ(PiO)6階D会議室
第2回12月12日(水) 化学データサイエンス継続セミナー2018 (Aケモメトリックス編)
会場:[東京・京急蒲田]大田区産業プラザ(PiO)6階E会議室
第3回12月19日(水) 化学データサイエンス継続セミナー2018 (B人工知能編)
会場:[東京・東新宿]新宿文化センター4階第2会議室

■受講料(税込(消費税8%)
<全3回申込の場合のみ>
早期申込割引 69,120円(2018年11月21日(水)申込〆切)
※1社2名以上同時申込は、さらに税込10,800円引き


*日程変更等ございました場合は、ご容赦下さい。

*全3回申込の方へ(不測の事態により、全回開催出来ない場合、以下規定に基づき、返金致します。)
 全3回中、2回未満の実施の場合:70%返金
 全3回中、3回未満の実施の場合:40%返金
参加形態区分価格(税込)1社2名以上同時申込
1講座のみの参加1回、2回、3回・・・41,04030,240
2講座の参加1・2回、1・3回、2・3回、・・・60,48049,680
全講座(3講座)の参加1・2・3回74,52063,720

※申込時に参加形態(第○・○回参加)を申込備考覧に記載下さい。
※各回、別の方が受講いただくことも可能です。
※1社2名以上同時申込は、同時申込、同形態(講座数、参加日)でのお申込にのみ有効です

学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

●録音・撮影行為は固くお断り致します。
●講義中のパソコン・携帯電話の使用はご遠慮下さい。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →


セミナーポイント

■講座のポイント
 ビッグデータの時代となり、このビッグデータを処理/解析して新たな展開に役立てるデータサイエンティストの人材養成が喫緊の課題となっている。
 本セミナーは「化学データサイエンティスト養成講座<入門・基礎セミナー>」の詳細・上級編となる。従ってこのセミナーでは、概念レベルから、より現実のケースに対応できることを目指し、内容を細かくし、さらに事例を多く取り入れた。これにより本セミナーからは、実際の「化学データサイエンス」を実施する場合に必要で留意すべき事項を学ぶことが出来る。
 数式中心の理論も大事であるが、日々活動する現場では、教室で学べない様々な事項に対応することが必要になる。本セミナーでは、より現実世界に近づいた解析ができるようになることを目指す。
 車で目的地に行くのに必要なのは、車を走らせるエンジンや足回り、ボデーを作る技術ではない。車を運転する技術、交通法、マップ等である。これらを学べるようにしたい。

■受講後、習得できること
・化学データサイエンスの全体概要を知る
・化合物関連研究分野でのビッグデータ活用法をイメージできる
・化合物関連研究分野でのコンピュータの利用技術を理解できる
・化学関連研究分野での人工知能技術の歴史や概要を知る
・インシリコ創薬、化合物デザイン、計算毒性学、ケモメトリックス等の概要を知る

■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
・医薬品開発関連規制
・CSV(コンピュータシステム・バリデーション)
・化審法、REACH、TSCA
・ボロニア宣言(3R’s: Reduction, Refinement, Replacement)

■講演中のキーワード
・データサイエンティスト
・ビッグデータ
・ケモメトリックス
・計算毒性学
・インシリコスクリーニング/創薬
・多変量解析/パターン認識
・化学関連人工知能



講座内容

第1回 12月5日(水)12:30-16:30

第1回
「化学データサイエンス継続セミナー2018 (@基本化学情報編)」

■講演プログラム
1. データサイエンスと化学データサイエンス
  ・専門分野情報の扱い
  ・共通分野情報の扱い(データ解析、人工知能、開発言語、他)

2. 化学分野の基本情報
  ・化学データ(アナログ)のデジタル化
  ・単数/複数化合物:SDファイル、蛋白ファイル
  ・一元一項対応の考え
  ・化合物表記法の種類と違い(分子式、化合物名、WLN、Smiles)

3. 化合物検索
  ・完全一致検索
  ・部分構造検索
  ・三次元化合物検索

4. 化合物入力時の機能と
  ・クリーン機能(二次元、三次元)
  ・誤構造式入力チェック
  ・共鳴、互変異性体、-NO2等
    複数構造式の扱いと入力手法
  ・塩、イオン性化合物、含水化合物

5. 二次元化合物の三次元化合物への変換
 利用目的に従った三次元立ち上げの内容
  ・CONCORD,Corenaシステム
  ・MM利用
  ・MO利用

6. 化合物関連データベース
  ・文献データベース
  ・薬理活性関連データベース
  ・毒性関連データベース

7. 化学関連研究支援システム
  ・QSAR Toolbox:OECD
  ・ECOSAR:EPA

<質疑応答>



第2回 12月12日(水)12:30-16:30

第2回
「化学データサイエンス継続セミナー2018 (Aケモメトリックス編)」

■講演プログラム
1. ケモメトリックス入門
  ・「ケモメトリックス」とは
  ・化学データの種類
  ・化合物に由来する化合物データ(パラメーター)

2. ケモメトリックス実施の流れ
  ・汎用的なデータ解析の流れ図

3. 1化合物データと解析目的データ

4. 2解析に使うパラメーター
  ・化合物関連パラメーター
  ・機器スペクトル
  ・医療関連データ

5. 3解析過程の手順
  ・パラメーターの正規化
  ・パラメーターの選択

6. 多変量解析/パターン認識関連概論
  ・データ解析手法の機能的分類
  ・個別手法の特徴と適用内容
  ・KY法について
  ・ニューラルネットワーク

7. データ解析実施上での問題点および留意点
  ・サンプルポピュレーション
  ・総サンプル数
  ・線形/非線形問題
  ・過剰適合

8. ケモメトリックスの適用
  ・構造―活性相関解析
  ・構造―毒性相関解析
  ・構造―物性相関解析
  ・メタボロミクス
  ・機器スペクトル解析

<質疑応答>



第3回 12月19日(水)12:30-16:30

第3回
「化学データサイエンス継続セミナー2018 (B人工知能編)」

■講演プログラム 
1. 人工知能概論と化学分野の人工知能
  ・人工知能の歴史
  ・人工知能の二大手法(ルールベース型と機械学習型)
  ・ケモメトリックスと人工知能の関係

2. ルールベース型人工知能
  ・特徴:人間のノウハウの活用
  ・実行環境:プログラミング言語
  ・開発歴:DENDRAL, LHASA、他
  ・ルールベース型人工知能の特徴と限界
   人間の考えるノウハウをシステム上でそのまま再現できるかの限界がある
   ノウハウルールの衝突が起こらないようにする

3. 機械学習型人工知能
  ・特徴:ニューロンを用いた脳のシミュレーション 
  ・実行環境:機械学習手法の発展(深層学習:ディープラーニング)
  ・開発歴:畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク
  ・機械学習型人工知能構築上での留意点
   学習用に使うサンプル数が極めて大きい(化合物関連分野でのサンプル収集)
   学習用サンプルでは、情報が偏らないようにする事が必要

4. ルールベース型人工知能事例(EMIL)
  ・EMILシステムとは
  ・研究者のノウハウ収集とプログラム化
  ・EMILシステムを用いたマルチスクリーニングおよびドラグリポジショニング

5. Tox21 Data Challenge 2014
  ・Tox21 Data Challenge 2014とは
  ・毒性関連データのクラス分布の偏在程度
  ・DNN適用による総合優勝
  ・DNNと他の多変量解析/パターン認識手法との比較

6. 化合物関連分野での様々な化学データサイエンス適用事例
  ・創薬関連(インシリコスクリーニング、インシリコ創薬、ドラグリポジショニング)
  ・化合物毒性関連(脱毒性デザイン、毒性評価/予測)

<質疑応答>

セミナー番号:AA181257

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