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Pythonによるマテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践

Pythonによるマテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践

~マテリアルズ・インフォマティクスへの機械学習の導入・運用を成功させるために~
東京都 開催 会場 開催 PC実習付き

開催日

  • 2020年3月17日(火) 10時30分 16時30分

修得知識

  • 機械学習の基礎知識
  • 演繹法とは異なる情報理論の問題の捉え方の理解
  • マテリアルズ・インフォマティクスにおける機械学習の適用例

プログラム

 材料開発期間を圧縮すること、合成条件の最適化を行うことを大目的として物性物理・材料開発分野にも情報理論の適用が世界的に進んでいます。しかし、流行りだからでなく、機械学習により何が行えるのかをまず理解することが機械学習の導入・運用を成功させるには不可欠です。
 本セミナーでは式を用いた理論的な説明を最小限にして、マテリアルズ・インフォマティクスにより何が行えるかの理解を実習形式で深める事を目的とします。実習にはjupyter notebook環境上のpython・scikit-learnスクリプトを用います。

  1. 解説編
    1. 情報理論の四問題
    2. 情報理論適用の四過程
    3. 計算機を用いた新帰納法
    4. 母集団とサンプリング
      1. 汎化性能
      2. 訓練データとテストデータ
      3. 記述子
    5. オープンレポジトリ紹介
  2. 基礎編:scikit-learnの基礎
    1. 教師あり学習
      1. 訓練データとテストデータへの分離方法
      2. クロスバリデーション適用方法
      3. 回帰手法
        1. 線形回帰
          • 罰則項なし
          • Lasso
          • リッジ回帰
        2. カーネルリッジ回帰
      4. 分類 (classification) 手法
        1. ロジスティック回帰
        2. 1 二値分類
        3. 2 多値分類
    2. 教師なし学習
      1. 次元圧縮手法
        1. PCA
        2. 多様体学習
      2. クラスタリング (clustering) 手法
        1. KMeans法
        2. ガウス混合法
        3. 階層クラスタリング
  3. 応用編
    1. ベイズ最適化による自動探索
      1. ガウス過程回帰
      2. 獲得関数
      3. 候補点探索自動化
  4. 応用編付録 (時間があれば行います)
    1. Lassoを用いたトモグラフ画像再構成
    2. PCAを用いた推薦システム
    3. ガウス過程を併用した線形回帰
    4. 全探索
    5. 記述子重要性
    • 質疑応答

講師

  • 木野 日織
    物質・材料研究機構 統合型材料開発・情報基盤部門 情報統合型物質・材料研究拠点
    主任研究員

会場

品川区立総合区民会館 きゅりあん

4F 第1特別講習室

東京都 品川区 東大井5丁目18-1
品川区立総合区民会館 きゅりあんの地図

主催

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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 42,750円 (税別) / 47,020円 (税込)
複数名
: 22,500円 (税別) / 24,750円 (税込)

複数名同時受講の割引特典について

  • 2名様以上でお申込みの場合、
    1名あたり 22,500円(税別) / 24,750円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,750円(税別) / 47,020円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
  • 同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
    申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

  • 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
  • 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
  • お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

注意事項

  • 本セミナーでは、実習を行いますので、以下の条件を満たしたノートパソコンを当日持参して下さい。
    主催者側でパソコンの貸し出しはいたしかねますのでご注意下さい。
  • セミナー会場に、無線WiFiはございます。
  • 実習にはjupyter notebook環境上のpython・scikit-learnスクリプトを用います。
  • スクリプト実行のために以下の2つのインストールが必要です。
    • Anaconda 2019.10 (以降の版)、Python 3.7 version、64-Bitを各自PCのOSに合わせてインストール
    • pymatgen モジュールのインストール
本セミナーは終了いたしました。

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