マテリアルズ・インフォマティクス実践ハンドブック
発売日：2025年5月
- ページ数
- ２５６ｐ
- ISBN
- 978-4-627-85841-1
- 著者情報
- 高原 渉（タカハラ ワタル）
名古屋大学大学院工学研究科博士前期課程修了。材料工学専攻出身でメーカーでのＭＩ（マテリアルズ・インフォマティクス）を活用した材料開発業務を経て、日立製作所に入社。現在は、多様な民間企業に向けたデータ分析・コンサルティング・講演・教育に携わるとともに、奈良先端科学技術大学院大学にてＭＩ領域の研究活動も行っている。テーブル・画像・テキスト・材料構造・生成ＡＩなど幅広い領域のデータ分析コンペティションに参加し、実践を通じた研鑽を積んでいる。Ｋａｇｇｌｅ Ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎｓ Ｍａｓｔｅｒ。また、社外講演や執筆活動などを通じて、ＭＩの普及促進にも取り組んでいる
福岡 誠之（フクオカ マサユキ）
東北大学大学院工学研究科博士前期課程修了。材料工学専攻出身でメーカーでの材料開発・研究者として商品の上市や、学会発表を経験。ＭＩの活用検討・推進業務を経て、日立製作所に入社。Ｋａｇｇｌｅ Ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎｓ ＥｘｐｅｒｔやＩＴストラテジスト、中小企業診断士といったＭＩ／ＤＸに関わる資格等を広く取得している。これらを活かし、複数のＭＩアプリを統括するプロダクトマネージャーや、多様な民間企業のＤＸやＭＩプロジェクトを支援するコンサルタント・セミナー講師として活動している。受賞、他所属など：２０２０年度日本画像学会論文賞。（一社）東京都中小企業診断士協会城南支部事業推進部副部長
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商品説明
データ分析の考え方、エクセルでのデータの整形から結果の見方まで、Ｐｙｔｈｏｎのハンズオンで学ぶ！各種データ（表形式、画像、テキスト、スペクトル、時系列、有機／無機材料など）の扱い方や生成ＡＩ（ＬＬＭ）＋ＲＡＧについても、実行可能なサンプルコードで解説！（Ｊｕｐｙｔｅｒ Ｎｏｔｅｂｏｏｋ形式、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｏｌａｂ対応）
【これから始める人も，スキルアップしたい人も，材料開発の実務で使える1冊】
サンプルデータをもとに，ハンズオンで学べる！
・データ分析の流れと考え方
・手持ちデータの整理の仕方
・得られた分析結果の見方
実行可能なPythonコードを用いて解説！
・種々のデータ形式に対するアプローチ
・生成AI（LLM）+ RAG
・Jupyter Notebook形式，Google Colab対応
実務上のノウハウやTipsが満載！
・データ分析プロジェクトの運用方法
・ありがちな疑問や起こりがちなトラブル
・継続的なスキルアップ
【目次】
序章 マテリアルズ・インフォマティクスの世界へようこそ
第1章 MIにおける機械学習
第2章 データ分析のフロー
第3章 データ分析のハンズオン
第4章 材料分野別，タスク別のMI適用アプローチ
第5章 分析を一歩進めるためのTips
第6章 継続的な学習とスキルの向上
目次
序章 マテリアルズ・インフォマティクスの世界へようこそ
第1章 MIにおける機械学習
第2章 データ分析のフロー
第3章 データ分析のハンズオン
第4章 材料分野別，タスク別のMI適用アプローチ
第5章 分析を一歩進めるためのTips
第6章 継続的な学習とスキルの向上
商品詳細
- 出版社名
- 森北出版
- サイズ
- ２２ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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