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更新日:2018年8月9日

Pythonによる機械学習実習(入門編)
-ものづくり企業の技術者に知っていてほしい機械学習の基礎-

企業の皆様においては、データや情報に対して、機械学習や深層学習をどのように利用すればよいのか興味をお持ちの方が多いと思います。その要望に応えるべく、今回は入門編として機械学習の概要に関する講義とPythonを利用した実習を通して、マテリアルズ・インフォマティクスの活用に向けた機械学習の基礎を学んでいただきます。
なお、実習は全2回を予定しており、両方を受講いただくことで基本的な考え方を理解できるようになっています。
皆様のご参加をお待ちしています。

《定員に達したため、受付を終了しました》

1 日時

【第1回】2018年9月14日(金曜日)13時00分〜16時30分(受付:12時30分開始)
【第2回】2018年10月19日(金曜日)13時00分〜16時30分(受付:12時30分開始)

2 会場

大阪大学 産業科学研究所 インキュベーション棟 講義室(I-117)(大阪大学吹田キャンパス内)
〒567-0047 大阪府茨木市美穂が丘8-1

会場へのアクセス(PDF:249KB)
産業科学研究所建物案内(外部サイトへリンク)

3 参加費

無料

4 定員

各20名(先着順)
《対象者》SPring-8 兵庫県ビームライン等で放射光の産業利用に携わっている企業技術者等

5 講師

大阪大学産業科学研究所 小口 多美夫、神田 洋佑、兼平 慎一
物質・材料研究機構   藤井 将

6 プログラム

【第1回:9月14日(金曜日)】

12時30分 受付開始
13時00分 (1)機械学習基礎(座学)
       機械学習で基本となる線形回帰の基礎と概論
       (2)Pythonによる機械学習(実習)
                    Jupyter notebookを用いた線形回帰の実習
16時30分 終了

【第2回:10月19日(金曜日)】

12時30分 受付開始
13時00分 (1)高次記述子生成法(座学)
        線形回帰における記述子の問題点とその回避手法の概説
       (2)Pythonによる記述子生成と線形回帰(実習)
        Jupyter notebookを用いた高次記述子生成と線形回帰の実習
16時30分 終了

《参考》実習チラシ(PDF:253KB)

7 申し込み方法

《定員に達したため、受付を終了しました》

8 主催

主催:兵庫県(兵庫県マテリアルズ・インフォマティクス研究会)、物質・材料研究機構 情報統合型物質・材料研究拠点
共催:大阪大学産業科学研究所、兵庫県立大学産学連携・研究推進機構、(公財)計算科学振興財団、SPring-8利用推進協議会

9 問い合わせ先

兵庫県マテリアルズ・インフォマティクス研究会事務局(兵庫県立大学 放射光ナノテクセンター内)
Eメール:nanochan@hyogo-bl.jp 電話:0791-58-1415 FAX:0791-58-1457

 

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お問い合わせ

部署名:企画県民部科学情報局科学振興課

電話:078-362-3053

FAX:078-362-4466

Eメール:kagakushinko@pref.hyogo.lg.jp