Topics：CBI学会2021年大会での計算毒性学関連チュートリアルセッション

TS-02：
半日で知る、化学分野のデータサイエンスおよび人工知能概要：
「化学データサイエンスおよび人工知能討論、勉強会」立ち上げ会への協賛企画
   
■データサイエンスや人工知能を化学分野に適用する場合は、単にデータサイエンスや人工知能の技術を理解することのみならず、
   化学分野特有の様々な要因や条件を理解して適用することが必要です。
   本チュウトリアルでは、化学分野でデータサイエンスや人工知能を実施する場合の留意点について言及します。
   また、化学分野のデータサイエンスや人工知能を実施する上での学ぶべき内容は時代の変化（主にIT関連環境の急速な拡大と進歩）により、
昔と現在の環境下では学ぶべき内容自体も大きく変化しています。本チュートリアルでは、下図のように現在の様々な環境下での学習内容について
俯瞰しつつ効率よく学ぶことを目指します。
   化学分野でデータサイエンスや人工知能を実施する場合は、単に知識としてデータサイエンスや人工知能を学ぶだけ（下図の自動車部分）で
化学関連のデータ解析を出来るわけではありません。間違った解析を行い、とんでもない結果に惑わされることになります。本チュートリアルの
実施目的は、化学分野におけるデータサイエンスや人工知能を正しく適用し、正しい解析結果を得て（下図の道路交通法他）、研究を更なる
高み（下図の適用分野）を目指して正しい方向に導く力をつけることです。
   なお、本チュウトリアルは、自分の研究にデータサイエンスや人工知能を適用したいと考えるが、本分野に関する知識が殆どない
初心者を対象としてカリキュラムが組まれます。



   ■ 本講義に用いました資料は総て「計算毒性学研究会」のホームページにアップ致しましたので、ご興味ある方はご参照ください。