Book List書籍一覧
近代科学社の取り扱ってる書籍一覧です
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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
【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。 -
Pythonではじめるマテリアルズインフォマティクス
【マテリアルDXを実践するために最適な入門書!】
本書はPythonを使ったマテリアルズインフォマティクスの方法を習得するため、1.scikit-learnの使い方を学ぶ、2.プログラミングによるデータ解析手法を知る、3.帰納法の考え方に慣れる、という三つの目的から構成されています。
データ解析学で用いるアルゴリズムは各データを記述する変数の数が等しい(等長説明変数)と仮定しているため、マテリアルズインフォマティクスの世界では苦戦する場面が少なくありません。そこで物質ごとに収集できる変数の数が異なる(非等長説明変数)場合のデータ解析の仕方を紹介しており、基礎から実践までをじっくりと理解できる内容となっています。
※近代科学社Digitalのプリントオンデマンド(POD)書籍は、各書店の店舗でもご注文いただけます。受注生産となりますので、お届けまでに10日~14日ほどかかります。 -
Rではじめるケモ・マテリアルズ・インフォマティクス
【化学×デジタル人材になるための、標準かつ必須教科書!】
本書は新化学技術推進協会で開催されている「化学×デジタル人材育成講座」の講義資料を基に、ものづくりの現場において役立つRプログラミングを習得することを目指して構成されている。
準備編、統計・検定編、機械学習編、より高度な機械学習編の4部構成で順に学びながら、100本以上のプログラム演習を通してケモ・マテリアルズ・インフォマティクスの基礎を理解する。初学者のために陥りがちなトラブル対策や使用する関数を一覧で掲載するなど、痒いところに手が届く充実の一冊。 -
詳解 マテリアルズインフォマティクス
化学の研究開発ではマテリアルズインフォマティクス(機械学習・深層学習を用いた新素材探索や新材料設計)の技術が導入され始めています。一方で、有機化学・無機化学のどの領域かによって構造情報の扱いや解析ノウハウが異なり、それぞれの場面で適切な手法が存在するという実情があります。本書では深層学習の基礎事項をはじめ、実際に深層学習を化学研究に利用する上での留意点を詳述するとともに、有機化学・無機化学分野でのデータの具体的な扱い方、さらには様々な深層学習手法とその具体的利用の理解を助けるための応用事例など、注目すべき多数の研究成果を体系的に整理しています。深層学習の初学者および具体的な応用研究を目指す方を対象に、データから様々な可能性を模索できるよう編集された一冊です。
※近代科学社Digitalのプリントオンデマンド(POD)書籍は、各書店の店舗でもご注文いただけます。受注生産となりますので、お届けまでに10日~14日ほどかかります。 -
Orange Data Miningではじめるマテリアルズインフォマティクス
非プログラマのための機械学習ソフト Orange!
物質科学・化学工学の研究開発に変革をもたらす技術として「マテリアルズインフォマティクス」が期待され、各分野でその取り組みが急速に進んでいる。
しかし機械学習を用いたデータマイニングである性質上、まずはプログラミング技術を習得しなければいけない実情がある。
本書ではGUIベースのフリーソフト「Orange Date Mining」を使用し、プログラミングを学んでいない人でも機械学習を実践する手法を紹介している。
著者によるサンプルスクリプトとデータファイルも準備しているため、手を動かし理解しながら読み進めることができる。
また各章の練習問題を解けば技術がより身につく構成となっている。マテリアルズインフォマティクスをこれから始める方に最適の一冊。 -
実践 マテリアルズインフォマティクス
材料設計に新たな地平を!
化学分野の材料開発はこれまで経験と勘に裏打ちされた実験的手法が中心的な役割を果たしてきたが、新物質の発見から実用化までに長い時間とコストを要している。そこで近年では蓄積された多くのデータ・情報を駆使して所望の構造・材料候補を導き出すデータ駆動型科学――マテリアルズインフォマティクスの活用が始まっている。本書ではマテリアルズインフォマティクスを実践するための機械学習法、実験計画法、記述子計算を詳述。プログラムに必要なPythonとGoogle CoLabについても導入から解説している。これからデータ解析に取り組もうと考えている化学分野の方々にとって指南書となる一冊。
なお、本文中のプログラムソースは、著者のWebサイト等でダウロードできる。