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本 > 工学 > 電気電子工学 > 機械学習・深層学習
出版社名：近代科学社Ｄｉｇｉｔａｌ
出版年月：2023年2月
ISBN：978-4-7649-0659-4
１０２Ｐ　２１ｃｍ
事例でわかるマテリアルズインフォマティクス　深層学習ケーススタディ
船津公人／著　井上貴央／著
 
組合員価格 税込 2,195円
(通常価格 税込 2,310円)
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内容紹介・もくじなど
もくじ情報：序章　深層学習に必要なデータの準備（化学データに対する機械学習；有機化合物データ　ほか）；第１章　有機化合物に対する予測モデル（マルチタスク学習を利用したポリマーの物性予測；物理情報付きニューラルネットワークの転移学習を利用したポリマーの物性予測　ほか）；第２章　無機材料に対する予測モデル（結晶性材料の合成可能性の予測；材料の局所構造の安定性予測と新規材料の予想　ほか）；第３章　生成モデルを活用した材料・医薬品の設計（フラグメント構造生成器を利用したリードジェネレーション；半教師あり学習を利用した分子構造生成　ほか）
もくじ情報：序章　深層学習に必要なデータの準備（化学データに対する機械学習；有機化合物データ　ほか）；第１章　有機化合物に対する予測モデル（マルチタスク学習を利用したポリマーの物性予測；物理情報付きニューラルネットワークの転移学習を利用したポリマーの物性予測　ほか）；第２章　無機材料に対する予測モデル（結晶性材料の合成可能性の予測；材料の局所構造の安定性予測と新規材料の予想　ほか）；第３章　生成モデルを活用した材料・医薬品の設計（フラグメント構造生成器を利用したリードジェネレーション；半教師あり学習を利用した分子構造生成　ほか）
著者プロフィール
船津　公人(フナツ　キミト)
１９７８年九州大学理学部化学科卒。２０２２年奈良先端科学技術大学院大学データ駆動型サイエンス創造センター長、特任教授。学位は有機反応機構研究で取得。専門分野はケモインフォマティクス。１９８４年からケモインフォマティクスの分野に身を投じている。ケモインフォマティクス利用による分子・薬物設計、材料設計（プロセス条件も含む）、構造解析、合成経路設計、化学プラントなどを対象とした監視と制御のためのソフトセンサー開発に取り組む。日本科学技術情報センター丹羽賞・学術賞（１９８８年）、日本コンピュータ化学会学会賞（２００３年）、２０１９年８月アメリカ化学会より、当該分野のノーベ…（続く）
船津　公人(フナツ　キミト)
１９７８年九州大学理学部化学科卒。２０２２年奈良先端科学技術大学院大学データ駆動型サイエンス創造センター長、特任教授。学位は有機反応機構研究で取得。専門分野はケモインフォマティクス。１９８４年からケモインフォマティクスの分野に身を投じている。ケモインフォマティクス利用による分子・薬物設計、材料設計（プロセス条件も含む）、構造解析、合成経路設計、化学プラントなどを対象とした監視と制御のためのソフトセンサー開発に取り組む。日本科学技術情報センター丹羽賞・学術賞（１９８８年）、日本コンピュータ化学会学会賞（２００３年）、２０１９年８月アメリカ化学会より、当該分野のノーベル賞とされるＨｅｒｍａｎ　Ｓｋｏｌｎｉｋ賞を受賞。２０２１年３月日本化学会学術賞「データ駆動型化学の開拓」を受賞

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