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最終更新日:2026年10月16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
可
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
授業の方法
毎回、短い講義の後に各自が演習課題に取り組む。
成績評価方法
レポート
履修上の注意
線形代数や微積分の基礎を理解していることを前提に進める。 ECCS大演習室1にはChromeOS端末が設置されているが、受講者数より少ない。自分のPCを持参することを推奨する。