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イベント

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平成30年度 MI2Iマテリアルズ・インフォマティクス ハンズオンセミナー(XenonPy)

開催日2019年2月21日(木) 10:30~16:30

会場情報・システム研究機構 統計数理研究所 3階:D312B(セミナー室4)

マテリアルズ・インフォマティクスのためのPythonライブラリ
XenonPyのハンズオンセミナー

主催:情報・システム研究機構 統計数理研究所 ものづくりデータ科学研究センター         
共催: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
              
 

 MI2Iで開発されたマテリアルズ・インフォマティクスの統合ツール“XenonPy”は、記述子生成・深層学習(転移学習)・材料設計・データの可視化等を対象としたPythonライブラリです。
   本セミナーは最新バージョンの”XenonPy”を体験するハンズオンセミナーです。

   ”XenonPy”の概要は以下をご覧ください。
   https://xenonpy.readthedocs.io/en/latest/


開催概要

開催日時
 

 
平成31年2月21日(木)10:30~16:30(10:00受付開始)
 
会場



 
 




 
情報・システム研究機構 統計数理研究所 3階:D312B(セミナー室4)
〒190-8562 東京都立川市緑町10-3
多摩モノレール 高松駅下車 徒歩約10分
https://www.ism.ac.jp/access/index_j.html
会場へのアクセスは受講者各自でご確認願います
 
募集枠
 
  
5名 (申込多数の場合は、抽選により受講者を決定いたします。)
 
参加費
 
 
無料
 
参加資格


















 


















 
企業、大学、研究機関に所属し以下の4条件を満たす方
  1. Pythonを使った経験があること。
  2. XenonPyを材料研究に使ってみたい要望があること。
  3. 下記(1)~(3)を満たすPCを持参できること。
     (1) XenonPyがインストールされている
          インストール方法については、以下をご覧ください。
          https://xenonpy.readthedocs.io/en/latest/
     (2) WiFiに接続できる(当日は統計数理研究所のWiFiを使用します)
          なお、データ共有についてはUSBメモリで行います。
     (3) OSがWindowsの場合は 以下のWindows 10である
          Windows 10 64bit: Pro, Enterprise or Education (1607 Anniversary Update, Build 14393 or later)
  4. 今回は正規のハンズオンセミナー準備のための試行セミナーとなります。
      したがって今後の改善点整理のため、実習内容に関するアンケートに協力いただけること。

なお、定員超過の場合は、MI2Iコンソーシアム会員(法人・アカデミア)、 PCoMSに所属される方、大学等の教育機関、研究機関に所属される方を優先します。

注1. インストールに関するサポートはありません。Docker版を推奨します。
注2. 機械学習に関し、ある程度の予備知識があることを前提とします。
       当日、これらの基本事項に関する説明はありません。
 
申込方法










 










 
ハンズオンセミナー事務局(mi2i_hands-on=ml.nims.go.jp ([ = ] → [ @ ]))までメールにてお申し込みください。
【メール件名】『XenonPyのハンズオンセミナー』申込
【必要事項】 1.氏名、2.所属、3.住所、4.e-mailアドレス、5.電話番号

                  ※MI2Iコンソーシアム会員またはPCoMS所属の方は、その旨ご記載ください。

受付を終了いたしました。
申込をされたには事務局より返信メールをお送りしています。
申し込み後、返信メールを受け取っていない方は、至急事務局までお知らせください。


また、申込結果(受講の可否)および受講案内は 2⽉7⽇(木)12:00までにご連絡いたします。
メールが不着の場合は、ハンズオンセミナー事務局までご連絡ください。

 
申込締切 平成31年2月4日(月) 12:00
 
  
 

プログラム

プログラム
10:00 受付開始
10:30-12:00 XenonPy:インストール動作確認
12:00-13:00 昼食
13:00-13:30

13:30-16:20



 
XenonPyの概要紹介

サンプルデータを用いた記述子の計算
(組成・構造記述子)
ディープラーニング
訓練済みモデルライブラリXenon.MDLを用いた転移学習
その他機能トライアル(時間に応じて)
16:20
アンケート記入
16:30 終了
 
講師
吉田 亮(統計数理研究所/NIMS)、劉 暢(NIMS/統計数理研究所)、Stephen Wu(統計数理研究所) 山田 寛尚(統計数理研究所)

<免責事項>
本セミナー受講のためのダウンロード等は受講者の責任において行ってください。
本セミナーで提供される情報を使用することにより生じるいかなる損害についても、主催者は一切の責任を負いません。
 
 

問い合わせ先

事務局
国立研究開発法人物質・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・材料研究拠点運営室
ハンズオンセミナー事務局
〒305-0047 茨城県つくば市千現1-2-1 研究本館居室棟 6階 609号室
電話:029-859-2472
E-Mail: mi2i_hands-on=ml.nims.go.jp  ([ = ] → [ @ ] )
イベントHP:http://www.nims.go.jp/MII-I/event/handson2018_XenonPy.html

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