出版社内容情報
【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
内容説明
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）
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
著者等紹介
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（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
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