ここからサイトの主なメニューです

イベント

ここからページの本文です

2019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実践スキル(XenonPy)転移学習編

開催日2019年9月25日(水)

会場情報・システム研究機構 統計数理研究所

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:NIMS 情報統合型物質・材料研究拠点(MaDIS-CMI2)             
              

第3回XenonPyハンズオンセミナー:転移学習編

MI2Iで開発されたマテリアルズ・インフォマティクスのソフトウェアXenonPyは、記述子ライブラリ、訓練済みモデルデータベースを用いた転移学習、ベイズ推論に基づく分子設計等の機能を搭載したPythonライブラリです。今回は、訓練済みモデルライブラリーXenonPy.MDLを用いた転移学習にフォーカスしたハンズオンセミナーを実施します。 
 
XenonPyの概要については、下記をご覧ください。
参考文献
Wu et al. Machine-learning-assisted discovery of polymers with high thermal conductivity using a molecular design algorithm. npj Comput Mater 5:66 (2019).

開催概要

 開催日時  2019年9月25日(水)13:00-17:00(12:30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 セミナー室4(D312B)
 〒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
 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 (募集枠以上の応募がある場合は抽選となります。)
 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を使った経験あり
  2. XenonPyを材料研究に使ってみたい方
  3. XenonPyをインストールしたPCを持参できる方 (インストール方法はこちら
  4. 統計数理研究所のWiFiを使用します。
  5. USBメモリでデータを共有します。
  6. Windowsの場合は 以下のスペックの Windows 10が必要です。Windows 10 64bit: Pro, Enterprise or Education (1607 Anniversary Update, Build 14393 or later) 詳細はDocker公式ページをご覧ください。
※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


 
募集を締め切りました 
下記要領に従い、e-mailにてお申し込みください。
【メール件名】 『9月25日第3回XenonPy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
【送付先】ハンズオンセミナー事務局 (mi2i_hands-on=ml.nims.go.jp ([ = ] → [ @ ] ))
 ※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。
 申込締切  9月11日(水)12:00
 
募集を締め切りました。申込をされた方には事務局より受付メールを返信しております。申し込み後、返信メールを受け取っていない方は、至急(9月12日(木)12:00までに)ハンズオンセミナー事務局までご連絡ください。

受講者の可否および受講案内については9月17日(火)までにお送りいたします。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。


申込をされた方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1週間以内に返信メールを受け取っていない方はハンズオンセミナー事務局までご連絡ください。

5名以上の応募がある場合は抽選となります。

 

プログラム/講師/免責事項

プログラム
 13:00-14:00  XenonPy:インストール動作確認
 14:00-14:30  休憩
 14:30-17:00
 
 XenonPyの概要
 サンプルデータを用いた記述子の計算
 物性予測モデルの作成
 訓練済みモデルライブラリ
 XenonPy.MDLの使い方
 転移学習によるモデル作成
 
講師
劉 暢(統数研)、Stephen Wu(統数研)、野口 揺(統数研)、吉田 亮(統数研)

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

ハンズオンセミナー事務局
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 
〒305-0044 茨城県つくば市並木1-1 事務・研究棟 2階 208号室
電話:029-860-4891
E-Mail: mi2i_hands-on=ml.nims.go.jp  ([ = ] → [ @ ] )

ページの先頭に戻る

ここからサイトの主なメニューです