関東支部行事一覧

 

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」

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。

日 時

2023年12月13日(水) 16:0018:00  

会 場

東京理科大学 森戸記念館 2フォーラム
東京都新宿区神楽坂4-2-2
https://www.rs.tus.ac.jp/jsmpem22/access_morito.pdf

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

定 員

会場40名 +  オンライン100
 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。

参加費

正会員

2,000

*(含共催・協賛団体)

法人会員社員

2,000

*(含共催・協賛団体)

会員外

5,000

学生会員

1,000

*(含共催・協賛団体)

サロンメンバー

1,000

尚、それぞれの参加費にはテキスト代と消費税が含まれます。

お問合せ先

(公社)化学工学会関東支部 事務局
TEL03-3943-3527 FAX:03-3943-3530 E-mailinfoscej-kt.org

お申込み

  ○新申込フォ―ム              

プ ロ グ ラ ム

時 間

講    演

講  師

16:00-16:05

<開会の辞>

16:05-16:50

深層学習による物性推算
 深層学習は、1986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。

元・東京理科大学

   大江 修造 氏

16:50-17:35

「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」
 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。

東京理科大学

村上 裕哉 氏

17:35-17:55

講演者との交流会・総合討論

17:55-18:00

<閉会の辞>

18:05-18:20 講演者との交流会(オンサイトのみ、名刺交換等)


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