★分析担当者に必要な機械学習の基礎知識は?FT-IR分析を対象とし、機械学習・AI技術の活用方法を実践的に学習します!
こちらは 9/24実施WEBセミナー のアーカイブ(録画)配信です。
R&D支援センターウェビナー【アーカイブ配信】のご案内
配信開始日:2026年9月28日(月)
配信終了日:2026年10月2日(金)
参 加 費:49,500円(税込)
備 考
・こちらは 9/24実施WEBセミナー のアーカイブ(録画)配信です。
・配信開始日までに、セミナー資料はPDFでお送りします。紙媒体では配布しません。セミナー資料の無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
・動画のURLはメールでお送りします。
お申し込み受付中
申込方法
下記のカートへの投入、あるいはFAX用紙にてお申込ください。
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講 師
新潟県工業技術総合研究所 技術統括センター 研究主幹 天城 裕子 氏
<ご専門>
機器分析
受講対象・レベル
・FT-IRの基礎を改めて確認したい方
・FT-IR測定の経験があり、データ処理の効率化を検討している方
・機械学習・AI技術に興味のある分析担当者の方
習得できる知識
・FT-IRの分析テクニックとデータ解析スキル
・分析課題に対応した機械学習手法
・AI補助によるPython実装スキル
趣 旨
近年、分析現場では複雑な混合物や微量成分の同定が求められる一方、経験に依存した従来の解析手法では十分な効率が得られない場合があります。
本セミナーではFT-IR分析を対象とし、機械学習・AI技術の活用方法を実践的に学習します。多成分分離や辞書データを用いた再構成といった統計的手法により、従来困難だった混合物解析などを効率化できます。プログラミング初心者でも生成AIの補助やPython環境の実装を通じて、データ解析業務に活用できるスキルの習得を目指します。
プログラム
1.FTIRの基礎と実践
1-1.基本原理の復習
1-2.測定手法の使い分けと実践的コツ
1-3.スペクトル解釈のポイント、分析でよくある問題と対策
2.分析担当者に必要な機械学習の基礎
2-1.FT-IRデータを機械学習で扱う考え方
2-2.データ前処理の基礎
2-3.教師あり学習と教師なし学習の使い分け
3.Pythonを利用した解析例
3-1. 前処理の実行例
3-2.成分量の予測とデータの分類
3-3.多成分分離の例
3-4.独自データベース構築による類似スペクトル検索
3-5.辞書データの組み合わせによる実測データの再構築
4. 生成AIを利用したPython解析
4-1.生成AIでのコーディング
4-2.解析スクリプトのGUI化
4-3.利用時の注意点とAIとの役割分担
