2025年12月2日 配信開始
担当：名工大・中山
目次
＜この講習会とDX-GEMについて＞
DX-GEMの公式サイト： https://www.dx-gem.t.u-tokyo.ac.jp/wp/
DX－GEM材料インフォマティクス講習会について
＜マテリアルズ・インフォマティクスとは？＞
材料科学にデータ科学と機械学習を取り入れ、材料探索や最適化を効率化するアプローチです。従来は経験や試行錯誤に頼っていた材料開発を、データに基づく“科学的な予測と設計”へと進める方法論です。
＜講義内容＞
実際に論文に掲載された蓄電池材料（無機固体）に関するデータを用いて、基本的な機械学習の手順を学習します。実習は、あらかじめ指定のソフトウェアーをインストールした個人PCを使用します。主な講習内容は下記の通りです。情報学の知識・経験が少ない学生を対象にした初級的な内容です。
★今回はコーディングスキルを目的としたものではなく、出来合いのスクリプトを使ったデモが中心です。
★２０２５年度１２月について 材料インフォ講習会 Day1, Day2はオンデマンド資料により実施します。動画(Youtube配信）と資料（PDFやjupyter notebook資料を参照してください。＜従来のオンライン形式の講習会は実施しません＞
★ 年間予定への[Link]
＜ハンズオンを希望する参加者＞
事前に下記のプログラムをダウンロード、インストールしてください。（既にインストール済の方は新たにインストールする必要ありません）
・JMP（無料試用版 １か月間使用可能）
・Anaconda3 (その中にあるJupyter-notebook, Jupyter-lab を使います)
インストールガイド：仕様がよく変わるので、最新の情報・解説を検索して調べてください。たくさんの解説サイト・動画サイトが見つかります（注：記事作成日がなるべく最新のものを選んでください）） Anaconda のパッケージの一つであるJupyter Notebookが起動することを確認してください。
参考１：今回使用したpythonのライブラリなど（python 3.10を主に使用）
参考２：いくつかのJupyter-notebookファイルについてはGoogle Colabで操作できるようにしました。（要 google アカウント) 動作保証はできません。質問等もご遠慮ください。
本コンテンツの公開期間は現時点では未定ですが、著者の都合により予告なく公開を停止する場合があります。
本セミナーで提供される情報を使用することにより生じるいかなる損害についても、主催者は一切の責任を負いません。
資料に間違いなどありましたら、フィードバックをいただけると幸いです（すぐに修正対応できるかは保証いたしかねます）。 また、質問等の個別対応も難しいため、今後開催されるオンラインセミナー等で質問していただけると幸いです。（Day3-5）
連絡先： masanobu<at>nitech.ac.jp <at>を@に置き換えてください。