詳解 マテリアルズインフォマティクス 有機・無機化学のための深層学習 近代科学社digital

目次 : 第１章　深層学習に必要なデータの準備/ 第２章　深層学習のクイックレビュー/ 第３章　有機化合物データを扱う深層学習/ 第４章　無機化合物データを扱う深層学習/ 第５章　有機化合物に対する深層学習の応用例/ 第６章　深層学習を応用した無機材料の設計/ 第７章　化学における深層学習の課題・展望

【著者紹介】
船津公人 : １９７８年九州大学理学部化学科卒。２０２１年６月東京大学名誉教授。学位は有機反応機構研究で取得。専門分野はケモインフォマティクス。１９８４年からケモインフォマティクスの分野に身を投じている。ケモインフォマティクス利用による分子・薬物設計、材料設計（プロセス条件も含む）、構造解析、合成経路設計、化学プラントなどを対象とした監視と制御のためのソフトセンサー開発に取り組む。日本科学技術情報センター丹羽賞・学術賞（１９８８年）、日本コンピュータ化学会学会賞（２００３年）、２０１９年８月アメリカ化学会より、当該分野のノーベル賞とされるＨｅｒｍａｎ　Ｓｋｏｌｎｉｋ賞を受賞。２０２１年３月日本化学会学術賞「データ駆動型化学の開拓」を受賞

井上貴央 : ２０１７年京都大学工学部情報学科卒業。２０１９年東京大学大学院工学系研究科化学システム工学専攻修士課程修了。現在は同専攻の博士課程に在学中。学部時代は離散数理を専門とする研究室に所属し、化学グラフの数え上げアルゴリズムに関する研究に従事。修士課程では分野をケモインフォマティクスに移し、構造生成器の研究に従事。博士課程から、化学分野を対象とした深層学習、とくに少量の化学データに対する深層学習の研究に従事

西川大貴 : ２０１９年早稲田大学先進理工学部応用化学科卒業。２０２１年東京大学大学院工学系研究科化学システム工学専攻修士課程修了。学部時代は、ベンチャー企業でのＷｅｂアプリケーション開発に関するインターンを通じて、プログラミングのスキルを習得。修士課程では、習得したスキルを生かして、マテリアルズインフォマティクスに関する研究に従事。特に化学分野を対象とした深層学習に精通。現在は、サイボウズ株式会社にて、Ｗｅｂアプリケーション開発に携わる（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）