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計算科学アライアンス 2019年3月修了者の修了証申請について

今年度3月に学部を卒業又は大学院を修了(博士課程満期退学を含む)する学生で、当アライアンスの教育コースの修了要件を満たした者に対し、希望者に修了証を交付しております。修了証発行をご希望の方は、各自下記所定の申請を行って下さい。なお、次回の修了証発行は2019年8月から9月にかけてを予定しています。

PCoMS「平成30年度博士人材スキルアップ研修」

『伝わる』プレゼンスキル&ビジネスマナー講習

計算物質科学人材育成コンソーシアム(PCoMS)「イノベーション創出人材育成プログラム」の一環として、プロの講師をお招きし、自身の研究について専門外の方にも平易に伝え、アピールするためのプレゼンテーションスキルおよび、社会人として必要不可欠な基本ルール・ビジネスマナーを講義、実習を交えながら習得するイベントが、2019年2月4日に開催されます。このイベントには、東京大学計算科学アライアンスが協賛しています。

イベントの詳細、及び、申し込みはwebサイト: http://pcoms.issp.u-tokyo.ac.jp/events/eventsfolder/skillup2019からお願いします。定員20名で、申し込みは先着順、 1/29 正午までです。

Computational Science Alliance Summer School 2018 —Machine Learning and Computational Science (English version)

Thanks to recent development of computer science and computational science, machine learning has impacted not only on data science, but also on physics, chemistry, and materials science. The computational science alliance holds a summer school on machine learning, Computational Science Alliance Summer School 2018—Machine Learning and Computational Science, to seize the opportunity.
From usage of GPGPU that has attracted much attention as a hardware for machine learning, an standard optimization scheme in machine learning, Bayesian optimization, to cutting-edge application of machine learning based on Boltzmann machine, let’s enjoy the lectures and exercise on machine learning.

Lectures and lecturers
0. “How to use supercomputer”
1. GPU computing by OpenACC and CUDA
Lecturer: Masaharu Matsumoto (Department of Computer Science)
2. Bayesian optimization
Lecturer: Ryo Tamura (Graduate School of Frontier Sciences)
3. Bolzmann machine and many-body problems
Lecturer: Yusuke Nomura (Department of Applied Physics)
4. Group work: Let’s solve your problems by machine learning

Schedule and Venue
Start: August 22th, 2018, Close: August 24th, 2018
Exercise room, B1F of Fukutake Hall, Hongo campus (to be confirmed)
*The summer school is surely held in Hongo campus.

Application guide

Deadline: August 10th

計算科学アライアンス サマースクール2018-機械学習と計算科学-(日本語案内)

近年、機械学習が、計算機の急速な発展を背景として、情報科学のみならず物理学や化学、材料科学を含む広汎な科学分野へ普及し始めています。このような現状を背景として、計算科学アライアンスでは、東京大学の学部生、大学院生、および若手研究者にむけて、『機械学習と計算科学』と題してサマースクールを開催します。
機械学習向けのハードウェアとしても注目を集めているGPGPUの活用法に始まり、ベイズ統計に基づく学習手法として広く用いられているベイズ最適化、そして機械学習の計算科学への最先端の応用までを、実際の計算を通して体験しましょう。

講義内容と講師
0. スーパーコンピュータの使い方
1. OpenACC・CUDAによるGPUコンピューティング
講師: 松本正晴(情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻)
2. ベイズ最適化
講師: 田村 亮 (新領域創成科学研究科メディカル情報生命専攻)
3. ボルツマン機械と多体問題
講師: 野村 悠祐 (工学系研究科物理工学専攻)
4. グループワーク: 機械学習を使って問題を解いてみる
(講師あるいは参加者が用意した課題に機械学習を適用する)

開催期間・会場
開催日時: 2018年8月22 (水)〜8月24 (金)
福武ホール地下1階実習室
(本郷キャンパス内の別の場所へ変更する場合があります)

申し込み方法 (7/31改訂)

締め切り: 8月10日