化学工学

[無料公開] 「Pythonで気軽に化学・化学工学」 の “まえがき”、目次の詳細、第1・2・3章

2021 年 5 月 1 日に、金子弘昌著の「Pythonで気軽に化学・化学工学」が出版されました。 丸善: Amazon: Amazon(Kindle): こちらの本は、前著の 「化学のための Pythonによるデータ解析・機械学習入門」...

勘をなめたらアカン

ダジャレです。が、本心です。 材料研究・材料開発の現場では、実験条件や製造条件を振って、実際に実験・製造してみて、その結果としての材料の物性・活性といった値を測定します。実験条件や製造条件を振るときに、すべて理論的に、化学的な背景や物理的な...

ガウス過程による潜在変数モデルでプロセスデータの可視化やプロセス状態推定をしました![金子研論文]

金子研の論文が Analytical Science Advances に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Estimation and visualization of process states using latent ...

「化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門(改訂2版)」 化学・化学工学のデータ解析・機械学習をしたい方へ

金子弘昌, 「化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門(改訂2版)」, オーム社, 2023 オーム社:  Amazon:  自分の本の紹介で恐縮です。ただ、データ解析や機械学習による分子設計、材料設計、プロセス設計、プロセス...

バッチプロセスにおける特徴量の作り方

バッチプロセスにおいて、プロセスの異常を検出したり異常原因の診断をしたり、説明変数 X と目的変数 Y との間でモデル Y = f(X) を構築して X から Y を予測したり、Y が望ましい値になるようにバッチプロセスを設計したりすること...

[法人向け] 機械学習・データ解析・化学構造の扱い・Pythonに関するハンズオンセミナー (体験学習) の動画

これまで、いろいろな企業やセミナーにおいて、ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクスの講義や、Python のハンズオンセミナーを行って参りまして、そのような経験・実績をふまえて、以下の動画を作成い...

仕事で使える化学工学の7つの考え方

化学工学関係の研究・教育をしていると、化学工学における考え方は研究・開発以外にも使えるなぁと、いつも思っています。特に仕事を進める上で、その考え方を知っているのと知らないのでは、進捗に雲泥の差が出ると考えています。今回は、そのような仕事で使...

2019年度もデータ化学工学研究室(金子研究室)成果報告会をやります!

金子研の学生たちが今年度に研究した成果を報告します。成果報告会の翌週に応用化学科での四年生の卒業研究発表会がありまして、皆さん発表の完成度を上げていきますので、四年生もしっかりした発表になると思います。 成果報告会への参加費は無料です。ただ...

2019 AIChE Annual Meeting@Orlando に学生たちといってきました!

2019 年 11 月 10 日から 15 日まで イリノイ州のオーランドで開催されていた 2019 AIChE Annual Meeting に修士 2 年の学生 3 人と参加してまいりました。 AIChE は American Inst...

「化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門」 正誤表

Amazon をはじめとして、在庫の補充が遅れており申し訳ございません。発売 3 日後に重版がかかるなど、理工学書としてこれまでにない売れ行きだそうで、出版社もバタバタしているとのことです。もう少しお待ちいただけますと幸いです。 そんな中、...
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