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。
X Window Systemを含めたLinux環境及びPCを各自で準備できる方 （実習は阪大ナノセンターのPCクラスターで行います。公開鍵認証が必須。）
受講のためWeb会議システムでアクセスできる方 （Cisco Webexを基本とする．）
チャットツールSlackにアクセスできる方
WebexやSlackは参加確定者をこちらから招待いたしますので，事前にアカウントを作っていただく必要はありません．
Those who can prepare a PC and install Linux environment including X Window System by yourselves.
(The hands-on will be conducted using the PC cluster at INSD,Osaka University. Public key authentication must be required.)
Those who can access to the web conference system to participate the lectures and hands-on. (We mainly use Cisco Webex.)
Those who can access to Slack (business communication tool).
The confirmed participants will be invited to the Webex meeting and Slack workspace, so it is not necessary to create an account in advance.
本コースは日本語でのみの開講とします (This course is offered only in Japanese.)
- 先端事例講義(1) CMD®Case Studies(1): 新屋 ひかり (東北大学) Hikari Shinya (Tohoku University) 1
- 先端事例講義(2) CMD®Case Studies(2): Nguyen Thi Phuong Thao (Osaka University) 1
- 先端事例講義(3) CMD®Case Studies(3): 榊原 寛史 (鳥取大学) Hirofumi Sakakibara (Tottori University) 1
- 先端事例講義(4) CMD®Case Studies(4): 江原 正博 (分子科学研究所) Masahiro Ehara (Institute for Molecular Science) 1
CrySPY 講義・演習 （山下/Yamashita） 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。
- 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。）