実習」タグアーカイブ

講習形式:実習

【終了しました】第2弾【オンライン】キャリア開発のためのAI/機械学習~リテラシーの習得から課題への適用まで~

2020年11月18日 | Last modified: 2021年4月1日

AIとは?機械学習とは?といった基本的な概念から、AI/機械学習で何ができるのか、何をどう学ぶべきか、ツールは何を使うべきかといった内容まで、ハンズオン講習も含めて解説します。 初級から簡単な実践レベルまで短期間に学習す… 続きを読む »

【終了しました】【連絡事項あり・募集を締切りました】2020年度 兵庫県立大学主催 LAMMPS利用セミナー(基礎コース12月10日・応用コース12月11日)オンライン参加も可

2020年11月12日 | Last modified: 2021年4月1日

LAMMPS利用セミナー(オンライン可※要件後述) 基礎コース:LAMMPSの基礎的利用セミナー 12月10日(木) 応用コース:LAMMPSでの仮想実験セミナー 12月11日(金) 連絡 2020年12月11日更新1 … 続きを読む »

【終了しました】2020年度 LAMMPS講習会 基礎

2020年10月1日 | Last modified: 2021年4月1日

分子動力学法およびLAMMPSを用いた基礎的な計算について実習形式の講義を行います。 なお【東京開催】は2021年2月18日(木)、2月19日(金)開催予定です。 【開催概要】 主催 公益財団法人 計算科学振興財団(FO… 続きを読む »

【終了しました】2020年度 LAMMPS講習会 応用(有機物・ポリマー)

2020年10月1日 | Last modified: 2021年4月1日

LAMMPSを用いた等方系の物性の計算について実習形式の講義を行います。 なお【東京開催】は2021年2月18日(木)予定です。 【開催概要】 主催 公益財団法人 計算科学振興財団(FOCUS) 場所 高度計算科学研究支… 続きを読む »

【終了しました】2020年度 LAMMPS講習会 応用(界面・無機物)

2020年10月1日 | Last modified: 2022年4月12日

LAMMPSを用いた無機物系および界面系の計算について実習形式の講義を行います。 なお【東京開催】は、2021年2月19日(金)予定です。 【開催概要】 主催 公益財団法人 計算科学振興財団(FOCUS) 場所 高度計算… 続きを読む »

【終了しました】2020年度 Quantum ESPRESSO & OpenMX 利用講習会

2020年10月1日 | Last modified: 2022年4月12日

OpenMXおよびQuantum ESPRESSOを用いた第一原理計算について実習形式の講義を行います。 なお【東京開催】は、2021年2月17日(水)予定です。 【開催概要】 主催 公益財団法人 計算科学振興財団(FO… 続きを読む »

【終了しました】2020年度【東京開催2021/2/19】LAMMPS講習会 応用(界面・無機物)

2020年3月19日 | Last modified: 2021年4月1日

LAMMPSを用いた無機物系および界面系の計算について実習形式の講義を、【東京会場】にて行います。 【開催概要】 主催 公益財団法人 計算科学振興財団(FOCUS) 場所 【東京会場】【東京会場】株式会社クロスアビリティ… 続きを読む »

【終了しました】2020年度【東京開催2021/2/18】LAMMPS講習会 応用(有機物・ポリマー)

2020年3月19日 | Last modified: 2021年4月1日

LAMMPSを用いた等方系の物性の計算について実習形式の講義を、【東京会場】にて行います。 【開催概要】 主催 公益財団法人 計算科学振興財団(FOCUS) 場所 【東京会場】株式会社クロスアビリティ 会議室 東京都文京… 続きを読む »

【終了しました】20201年度【東京開催 2022/2/17】Quantum ESPRESSO & OpenMX 利用講習会

2020年3月19日 | Last modified: 2021年12月20日

OpenMXおよびQuantum ESPRESSOを用いた第一原理計算について実習形式の講義を【東京会場】にて行います。 【開催概要】 主催 公益財団法人 計算科学振興財団(FOCUS) 場所 【東京会場】株式会社クロス… 続きを読む »

【終了しました】2020年度 [PC実習あり] AI/機械学習講習会 中級:基礎編

2020年3月19日 | Last modified: 2021年4月1日

株式会社システム計画研究所著「Pythonによる機械学習入門」に基づき、基礎部分の内容の解説・実習を行います。 機械学習を実際に利活用するにあたり、その具体的手法である分類問題・回帰問題・クラスタリングについて、座学によ… 続きを読む »