マテリアルズ・インフォマティクス・コース
（～20 people）
- 本コース希望者は、下記参加条件と事前準備を満たすように各自のPCのセットアップができることを必須とします。
当日セットアップのお手伝いは一切致しません。
各自PCは ナノセンターのPCクラスターに接続するための公開鍵が必須となりますので、それもご準備ください。
本コースは日本語でのみの開講とします (This course is offered onlyin Japanese.)
CMD講義 (小口) CMD Introductory Lecture (Oguchi) 1
CrySPY 講義・演習 （山下） 1 To take this course, please bring your own PC.
- 参加条件
Linuxの基本的なコマンド操作ができること
ワークステーションへのssh, scpなどができること
Linuxの環境変数などの知識（pathの設定など）があることが望ましい
第一原理計算などによる構造緩和の経験があることが望ましい。
LIDG 講義・演習 (藤井) 1
- 機械学習 講義
- python（jupyter、scikit-learn）講座
- 線形回帰、スパースモデリング 講義
- LIDG 講義
- LASSO、Ridge、PCA、PLS 実習
- LIDG 実習
- 参加条件
Python（Python3.7以上）の基礎については事前に習得されることが望ましい。
Pythonの統合開発環境であるJupyter Notebookを用いて実習を行うため、Jupyter Notebookを予めご自身のPCにインストールし、使用可能な状態にしておく必要がある。
- LIDG実習の事前準備
Jupyter Notebookを使えるようにする方法は色々があるが、WindowsならAnacondaやMinicondaで、LinuxやMacなら直接python3とpip3をインストールして構築することが多いようである。（AnacondaやMinicondaはPythonのディストリビューションの一つであり、データサイエンス向けPythonパッケージに特化したもの）。
何れにせよ、pythonのバージョンは3.6、できれば3.7以上をインストールする必要がある。
Anaconda（Miniconda）をインストールしているのであれば、Jupyter Notebookや、その他実習に必要なものは既にインストールされている。Anaconda（Miniconda）を使用していない場合はpip、pip3などのpython標準パッケージマネージャを用いて実習で必要となる以下の6つのパッケージをインストールする。
jupyter、matplotlib、numpy、pandas、scipy、scikt-learn(sklearn)（Anacondaではcondaというパッケージマネージャが用意されている。）