BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【オンライン開催】マテリアルズインフォマ ティクス勉強会#1【初心者向け】 X-WR-CALNAME:【オンライン開催】マテリアルズインフォマ ティクス勉強会#1【初心者向け】 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:800120@techplay.jp SUMMARY:【オンライン開催】マテリアルズインフォマティ クス勉強会#1【初心者向け】 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20201202T200000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20201202T210000 DTSTAMP:20260417T181937Z CREATED:20201118T062243Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/80012 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n初回は、第2 部第3章からスタートします。（第1章・2章はご自身で 確認ください。）\n開催趣旨\n本勉強会では、マテリア ルズインフォマティクスについて理解を深めることを 目的とし、下記の本を一章ずつ取り上げていく予定で す。事前に予習し、コードを一通り動かしてから参加 されることをオススメします。参加者同士の質問・意 見交換やディスカッションをメインに進めていく予定 です。 \n『化学・化学工学分野でPythonを使って機械学 習を行うための入門書』（金子　弘昌　著\, オーム社\ , 2019年10月） \n※ 書籍はご自身で入手のうえ、ご参 加ください。 \n参加対象者\n\nマテリアルズインフォ マティクスの理解・Pythonによる実装力を高め、業務や 研究に活用した社会人・学生・研究者の方\nPythonの基 礎的な文法やJupter Notebook、Google Colaboratoryの基本的な使 い方を習得されている方\n\n会場・参加費\n◯会場\nScrib ble Osaka Lab（大阪メトロ御堂筋線「淀屋橋」駅1番出口 より徒歩4分）\n　大阪市北区西天満二丁目5番3号　堂 島深川ビル3階 \n◯参加費 \n会場参加：900円\n（※コ ワーキングスペースの2h分の利用料です。フリードリ ンク（コーヒー・紅茶・緑茶等）付です。）\n オン ライン参加：無料\n（※オンライン参加の方には、事 前にzoomの招待リンクをお送りします。）\n勉強会の進 め方\n\nその日に取り扱う章を前もって各自ご自身で読 み進めておいてください。 \n勉強会では、皆で書籍の 内容を確認しながら、必要に応じてGoogle Colaboratory等で 実際にコードを動かしていきます。 \nポイントごとに 立ち止まって疑問点をぶつけ合い、意見交換し、理解 を深めていければと思います。 \n\n※ 一人が資料準備 してきて一方的にレクチャーする形式ではなく、参加 者同士インタラクティブにディスカッションしながら 進めていきます。\n書籍の内容紹介\n（参照：https://www. ohmsha.co.jp/book/9784274224416/） \n以下、上記URLの内容紹介 から抜粋 \n『化学のための Pythonによるデータ解析・ 機械学習入門』\n化学・化学工学分野でPythonを使って 機械学習を行うための入門書 \n本書は、化学・化学工 学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書で す。\nこれまでに蓄積してきた実験／製造データをデ ータ解析・機械学習を用いて分析することで、いまま でとはまったく別のアプローチで材料開発を加速させ たり、プロセス管理を効率化・安定化させたりするこ とができます。なぜなら、実験や製造データは、目に 見えない、研究者・技術者の知識・知見・経験・勘の 宝庫だからです。そして、データ解析・機械学習を用 いることで、これらを目に見える形にすることができ るからです。\n読者が一から実践できるよう、Pythonの インストール方法、データ解析・機械学習の基本理論 から、材料設計、分子設計、プロセス管理について実 際にサンプルプログラムとサンプルデータセットを使 った実践までを丁寧に解説しています。 \nこのような 方におすすめ\n化学・化学工学の学生、若手技術者\n　 （大学初年度程度のレベルの化学の基礎知識が必要、 プログラミングの経験は不要）\n　（化学、化学工学 に係るデータはもっているが、データ解析や機械学習 を行ったことがない方々） \n主要目次 \n第1部　Python と統計の基礎知識\n1章　Pythonの基礎\n2章　データの図 示\n第2部　データ解析・機械学習の基礎\n3章　多変量 データとデータの可視化\n4章　化学データを用いたモ デリング\n5章　回帰モデル・クラス分類モデルの適用 範囲\n第3部　化学・化学工学データでの実践のしかた\ n6章　材料設計・分子設計・医薬品設計\n7章　時系列 データの解析 \n新型コロナウィルス感染拡大対策につ いて\n新型コロナウィルス感染拡大防止のため、下記 の対策にご協力ください。　\n- 当日咳が出たり、体調 が優れない方は、参加をご遠慮ください。　\n- 入退館 時の手指消毒・うがい手洗い・マスク着用等　\n- 参加 者同士の適切な距離の確保　\n※なお、感染状況によ っては開催取り止め・延期等させていただく可能性が ございますが、何卒ご了承くださいませ。　 \n参加者 同士の質問・情報交換\nScribble Osaka Lab（SOL）のSlackワー クスペースで、参加者同士の質問・情報共有用チャン ネルを設けております。参加ご希望の方は、申込みフ ォームで招待メール送り先のEmailアドレスをお教えく ださい。\nその他\nソレイユデータ道場については、公 式HPやFacebookページをご参照ください。\n公式HP：http://w ww.soleildatadojo.com\nFacebookページ：https://www.facebook.com/solei ldatadojo/ LOCATION:Scribble Osaka Lab（SOL） 大阪市北区西天満2丁目5番3 号（堂島深川3階） URL:https://techplay.jp/event/800120?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR