2020年度 マテリアルインフォマティクス特論 (4074)
科目区分 |
専門科目 |
教職科目 |
理科 |
単位数 |
1 |
選択・必修・自由 |
選択 |
授業形態 |
講義 |
主な使用言語 |
日本語 |
開講時期 |
各クラスを参照
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履修登録システム |
各クラスを参照 |
履修登録期間 |
各クラスを参照 |
履修取消期限 |
各クラスを参照 |
教育プログラム別の履修区分
プログラム名 |
IS |
CB |
BS |
BN |
MS |
CP |
DS |
履修区分 |
△ |
△ |
△ |
○ |
○ |
□ |
□ |
コア科目 |
- |
- |
- |
- |
- |
C |
C |
履修方法 |
・修士論文研究又は特別課題研究を履修する場合は、基盤科目及び専門科目から12単位以上履修すること。 ・課題研究を履修する場合は、基盤科目及び専門科目から14単位以上履修すること。 ・コア科目の履修方法については、入学年次の教育課程表の(2)履修方法を参照すること。
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授業科目概要
担当責任教員 |
各クラス担当責任教員 |
担当教員 |
各クラス担当教員 |
教育目的/学修到達目標 |
マテリアルインフォマティクスに関する課題と専門知識を身に着けさせ、先端材料開発研究の現場で活用されつつある機械学習や網羅的解析の原理と実際を理解させることを目標とする。 |
授業概要/指導方針 |
マテリアルインフォマティクスの基礎となる計算化学の基盤を教授し、さらにデータ駆動型材料探索および機械学習による研究支援の方法論と現状を講義する。 座学を基本とする。 |
クラス情報
クラス名 |
担当教員 |
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A |
畑中美穂、宮尾知幸 |
詳細 |
B |
本年度不開講 |
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授業計画
[1限目 9:20-10:50] [2限目 11:00-12:30] [3限目 13:30-15:00] [4限目 15:10-16:40] [5限目 16:50-18:20] [6限目 18:30-20:00]
回数 |
日付 [時間] |
担当教員 |
テーマ |
内容 |
1 |
A:6/4 [4] |
各クラスを参照 |
各クラスを参照 |
各クラスを参照 |
2 |
A:6/4 [5] |
各クラスを参照 |
各クラスを参照 |
各クラスを参照 |
3 |
A:6/18 [5] |
各クラスを参照 |
各クラスを参照 |
各クラスを参照 |
4 |
A:6/25 [4] |
各クラスを参照 |
各クラスを参照 |
各クラスを参照 |
5 |
A:6/25 [5] |
各クラスを参照 |
各クラスを参照 |
各クラスを参照 |
6 |
A:7/2 [4] |
各クラスを参照 |
各クラスを参照 |
各クラスを参照 |
7 |
A:7/16 [4] |
各クラスを参照 |
各クラスを参照 |
各クラスを参照 |
8 |
A:7/30 [4] |
各クラスを参照 |
各クラスを参照 |
各クラスを参照 |
テキスト・参考書
テキスト |
特になし。(授業中に配布する資料を用いる。) |
参考書 |
・"An Introduction to Chemoinformatics”, A.R. Leach, V.J. Gillet, Springer ・"Introduction to Computational Chemistry", F. Jensen, Wiley
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その他
履修条件 |
特になし |
オフィスアワー |
E-mailで連絡の上、日時を決める。(E-mail (宮尾): miyao@dsc.naist.jp ) |
成績評価の方法と基準 |
・5段階(秀・優・良・可・不可)で評価する。 ・演習と試験により評価する。ただし、試験65%、演習課題25%、授業への参加度10%とする。 ・マテリアルインフォマティクスの基本概念の理解、専門知識の習得を基準とする。
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関連科目 |
特になし |
関連学位 |
工学、理学、バイオサイエンス |
注意事項 |
特になし |
授業関連URL
配布資料