A260578:材料・分析データに活かすためのケモメトリクスの基礎と実践

材料・分析データに活かすためのケモメトリクスの基礎と実践

📅 2026年5月28日（木）
🕐 10:30～16:30
💻 ライブ配信＋アーカイブ

セミナー概要

スペクトル解析を題材に、材料開発や機器分析などの分野で活用できるケモメトリクスの基礎と考え方、解析の進め方を学べるセミナーです。

ケモメトリクスの基礎から、スペクトルデータへのケモメトリクスや機械学習の適用による分類・定量の具体的な方法、Pythonを用いた解析まで、基礎と実践の両面を初学者にも分かりやすく解説します。統計・ケモメトリクス・機械学習のそれぞれについて詳しく説明した後、ダウンロード可能なデータを用いてPythonプログラムによって解析を進め、理論と実践の両方を理解していきます。

稲垣哲也氏

名古屋大学大学院生命農学研究科准教授博士（農学）

専門：林産科学、データサイエンス、ケモメトリクス。2011年名古屋大学大学院博士後期課程修了。同助教、講師を経て2021年より現職。

こんな方におすすめ

材料開発や機器分析に携わる方
ケモメトリクスや機械学習の基礎を学びたい方
Pythonを用いたデータ解析に興味がある方

※特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします。

得られる知識

ケモメトリクスの基礎的な考え方とデータ解析の枠組み
スペクトルデータの分類・定量手法
Pythonプログラムによるスペクトルデータの取り扱い
機械学習の基本アルゴリズム（近傍法、ランダムフォレスト、SVM等）

プログラム

1. はじめに

1.1 ケモメトリクスと機械学習
1.2 Pythonについて
1.3 ChatGPTによるプログラム支援

2. ケモメトリクスとは

2.1 Lambert-beer則
2.2 CLS
2.3 ILS
2.4 PCA（主成分分析）
2.5 PLSR（部分的最小二乗回帰）

3. 機械学習とは

3.1 近傍法
3.2 ランダムフォレスト
3.3 サポートベクトルマシン
3.4 ニューラルネットワーク

4. スペクトル前処理

4.1 中心化・標準化
4.2 スムージング
4.3 カーブフィッティング
4.4 微分処理

5. ケモメトリクス実践

5.1 スペクトルデータから目的変数を予測する
5.2 HSIデータへの応用と画像解析

受講料

55,000円

（税込）

【2名同時申込で1名無料キャンペーン実施中】
2名で55,000円（1名あたり27,500円）※E-Mail案内登録必須

1名申込の場合：受講料 44,000円（E-Mail案内登録価格 42,020円）

受講形式・配布資料

【ライブ配信】Zoomを使用。S&T会員マイページより視聴。

【アーカイブ配信】視聴期間：2026年5月29日（金）～6月4日（木）

配布資料：PDFデータ（印刷可・編集不可）

※Jupyter Notebook環境での実施を想定。事前インストール推奨。

📩 このセミナーに申し込む