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(3/17)【実習付】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

【実習付】
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~

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

式を用いた理論的な説明を最小限にして解説
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ます

【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ませんのでご注意下さい。
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。
1. Anaconda 2019.10(かそれ以降の版)、 Python 3.7 version、、64-Bitを
 各自PCのOSに合わせてインストール Anaconda 配布元url https://www.anaconda.com/distribution/ 
2. pymatgen pythonモジュールの追加インストール
 参考url https://anaconda.org/conda-forge/pymatgen

なお、ネットワーク環境等の理由でpymatgenのインストール時にcondaやpipのプロキシ設定が必要になる
場合があります。インストールやプロキシ設定のサポートは行いません。


日 時 2020年3月17日(火)  10:30~16:30
会 場 東京・品川区大井町 きゅりあん  4F 第1特別講習室  会場地図
受講料(税込) 49,500円   (会員受講料 47,020円)  会員登録について
定価:本体45,000円+税4,500円
会員:本体42,750円+税4,270円
【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン(1名あたり定価半額24,750円)】
※2名様とも会員登録をしていただいた場合に限ります。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、上記1名あたりの金額で受講できます。
※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。)
※会員割引やその他の割引の併用はできません。

 なお、本システムのお申し込み時のカート画面では割引は表示されませんが、
上記条件を満たしていることを確認後、ご請求書またはクレジット等決済時等に
調整させて頂きます。

備 考資料・昼食付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。

本セミナーはサイエンス&テクノロジー株式会社が主催いたします。
得られる知識・演繹法とは異なる情報理論の問題の捉え方の理解
・機械学習の基礎知識
・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
対 象 ・Pythonは分かるが更に機械学習の基礎を学びたい方
・scikit-learnの使い方を学びたい方
・マテリアルズ・インフォマティクスの導入を検討されている方
 キーワード:マテリアルズ・インフォマティクス、情報理論、回帰、分類、次元圧縮、クラスタリング、ベイズ最適化、python、scikit-learn、

講師

(国研)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 理学博士 木野 日織 氏
【講師紹介】


講演趣旨

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。

※複数名で受講の際は、備考欄に受講される方の「氏名・部署名・メールアドレス」を
ご連絡ください。

(3/17)【実習付】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

価格:

49,500円 (税込)

[ポイント還元 2,475ポイント~]
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講演内容

1.解説編
 1.1 情報理論の四問題
 1.2 情報理論適用の四過程
 1.3 計算機を用いた新帰納法
 1.4 母集団とサンプリング
  1.4.1 汎化性能
  1.4.2 訓練データとテストデータ
  1.4.3 記述子
 1.5 オープンレポジトリ紹介

2.基礎編:scikit-learnの基礎
 2.1 教師あり学習
  2.1.1 訓練データとテストデータへの分離方法
  2.1.2 クロスバリデーション適用方法
  2.1.3 回帰手法
   2.1.3.1 線形回帰(罰則項なし、Lasso、リッジ回帰)
   2.1.3.2 カーネルリッジ回帰
  2.1.4 分類 (classification) 手法
   2.1.4.1 ロジスティック回帰
    2.1.4.1.1 二値分類
    2.1.4.1.2 多値分類
 2.2 教師なし学習
  2.2.1 次元圧縮手法
   2.2.1.1 PCA
   2.2.1.2 多様体学習
  2.2.2 クラスタリング (clustering)手法
    2.2.2.1 KMeans法
    2.2.2.2 ガウス混合法
    2.2.2.3 階層クラスタリング

3.応用編
 3.1 ベイズ最適化による自動探索
  3.1.1 ガウス過程回帰
  3.1.2 獲得関数
  3.1.3 候補点探索自動化

4.応用編付録 (時間があればこちらも行います。)
 4.1 Lassoを用いたトモグラフ画像再構成
 4.2 PCAを用いた推薦システム
 4.3 ガウス過程を併用した線形回帰
 4.4 全探索
 4.5 記述子重要性

  □質疑応答□

【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ませんのでご注意下さい。
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。
1. Anaconda 2019.10(かそれ以降の版)、 Python 3.7 version、、64-Bitを各自PCのOSに合わせて
インストールAnaconda 配布元url https://www.anaconda.com/distribution/ 
2. pymatgen pythonモジュールの追加インストール
参考url https://anaconda.org/conda-forge/pymatgen

なお、ネットワーク環境等の理由でpymatgenのインストール時にcondaやpipのプロキシ設定が
必要になる場合があります。インストールやプロキシ設定のサポートは行いません。

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※書籍・セミナー・イーラーニングBOOKのご注文に関しましては株式会社イーコンプレスが担当いたします。

当社ホームページからお申込みいただきますと、サイエンス&テクノロジー株式会社から受講券および会場案内等をご指定の住所に送付いたします。
また、お申込の際、事前に会員登録をしていただきますとご購入時にポイントが付与され、 貯まったポイントはセミナーや書籍等のご購入にご利用いただけます。
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お見積書や領収書が必要な場合もお申し付けください。
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1.銀行振り込み
銀行振込
ご請求書を郵送いたします。
貴社お支払規定に従い、お振込ください。(セミナー当日までにお振込頂く必要はございません。)

2.クレジットカード
クレジットカード


10月1日以降にクレジットカードで決済いただくと5%還元されます。
消費者還元期間:2019年10月1日~2020年6月
※還元額の上限はクレジットカード会社毎に決められています。
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楽天ID決済

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