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最終更新日:2025年4月21日

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マテリアルズインフォマティクス

AIや機械学習に知られるデータサイエンス手法の習得は、これからの時代の工学の実験と理論の両面において必要とされる実践的な課題のひとつである。前半では、計算機演習を通じて代表的なプログラミング言語であるPythonの文法を初歩から学ぶとともに、表計算ソフトExcelの基礎知識を習得する。後半では、回帰分析や機械学習などの典型的な基礎問題を通じ、マテリアル工学におけるデータサイエンス・機械学習の活用法について理解することを目指す。
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時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-MA3915L1
FEN-MA3915L1
マテリアルズインフォマティクス
渡邉 聡
S1 S2
火曜5限
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講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
開講所属
工学部
授業計画
1.イントロダクション 2.シミュレーションツールの基礎  2.1Pythonによるプログラミングの基礎  2.2Pythonによる数値計算の基礎  2.3表計算ソフトの基礎知識 3.データサイエンスと機械学習の実習  3.1回帰分析と汎化問題  3.2パーセプトロン  3.3ロジスティック回帰  3.4クラスタリング  3.5ニューラルネットワーク
成績評価方法
レポート
教科書
配付資料、「確かな力が身につくPython「超」入門」 (出版社: SBクリエイティブ)、「Pythonで始めるプログラミング入門」(コロナ社)、「ITエンジニアのための機械学習入門」(技術評論社)、「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」(マイナビ出版)
参考書
-
履修上の注意
指示しない
その他
応用先_分野と項目:シミュレーション全般 計算材料科学全般 マテリアル工学全般 事後履修:マテリアルシミュレーション