関連するイベントとして計算科学イノベーションキャンプを「イベント」に掲載しました。

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

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

計算科学アライアンスは国際シンポジウムRECS2018を開催します。(9/20 – 9/21)