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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,
井上 貴央
著
発行年月 |
2023年02月 |
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言語 |
日本語 |
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媒体 |
冊子 |
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ページ数/巻数 |
102p |
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大きさ |
21cm |
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ジャンル |
和書/理工学/工学一般/工学一般 |
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ISBN |
9784764906594 |
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商品コード |
1035854994 |
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NDC分類 |
501.4 |
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本の性格 |
実務向け |
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新刊案内掲載月 |
2023年03月4週 |
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商品URL
| https://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1035854994 |
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著者紹介
船津 公人(著者):船津 公人(ふなつ きみと)
1978年 九州大学理学部化学科卒
1983年 九州大学大学院理学研究科化学専攻博士課程修了(理学博士)
1984年 豊橋技術科学大学物質工学系助手,1992年 同知識情報工学系助教授
2004年 東京大学大学院工学系研究科化学システム工学専攻教授
2011年 ストラスブール大学招聘教授
2017年10月 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研究ディレクター 教授を兼務
2021年3月 東京大学定年退職
2021年4月 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研究ディレクター 特任教授
2021年6月 東京大学名誉教授
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
井上 貴央(著者):井上 貴央(いのうえ たかひろ)
2017年 京都大学工学部情報学科卒業
2022年 東京大学大学院工学系研究科化学システム工学専攻博士課程修了,博士(工学)
2022年4月 株式会社Elixリサーチエンジニア(現職)
学部時代は離散数理を専門とする研究室に所属し,分子グラフの数え上げアルゴリズムに関する研究に従事.修士課程から分野をケモインフォマティクスに移し,小規模化学データを利用した分子グラフ構造生成に関する研究に従事.現在は,株式会社ElixでAI創薬に携わっている.
著書に『詳解マテリアルズインフォマティクス̶有機・無機化学のための深層学習―』(共著,近代科学社Digital)がある.
内容
【様々な事例からマテリアルズインフォマティクスの可能性を学ぶ!!】
深層学習によるマテリアルズインフォマティクスの実用的専門書第2弾。本書では厳選した事例を対象に、深層学習を有機化学・無機化学分野のデータに適用する場合のポイントについてを解説している。
序章では『詳解 マテリアルズインフォマティクス』でも掲載したデータセットについて詳述し、第1章から有機化合物に対する予測モデル構築、第2章で無機材料に対する予測モデル構築、第3章で生成モデルを活用した材料・医薬品の設計について具体的なケーススタディとして紹介する。具体的なテクニックを読み解くことで、材料開発における深層学習の活用を更に飛躍させることができる。