出版書誌データベース

【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

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：高原渉
高原渉：
名古屋大学大学院工学研究科博士前期課程修了．材料工学専攻出身からメーカーでの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．

著：福岡誠之
福岡誠之：
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グ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．