学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		工・博前
時間割コード
Registration Code		2833377
科目区分【日本語】
Course Category
専門科目
科目区分【英語】
Course Category
Specialized Courses
科目名　【日本語】
Course Title		材料化学セミナー1A
科目名　【英語】
Course Title		Seminars on Materials Chemistry 1A
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
担当教員　【日本語】
Instructor		旭 良司 ○
担当教員　【英語】
Instructor		ASAHI Ryoji ○
単位数
Credits		2
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		春集中 その他 その他
Intensive(Spring) Other Other
授業形態
Course style		セミナ－
Seminar
学科・専攻【日本語】
Department / Program
化学システム工学専攻
学科・専攻【英語】
Department / Program
Department of Chemical Systems Engineering
必修・選択【日本語】
Required / Selected
必修・選択【英語】
Required / Selected


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
物質科学と機械学習を用いた研究課題をする上で、その基礎となる固体物理学やプログラミング技術を習得する必要がある。本講義では、以下ことができるようになることを目標とする。
１．具体的な材料に対して、その物性を固体物理の基礎によって理解することができる。
２．機械学習プログラミングによって、様々なデータの解析や、マテリアルズインフォマティクスに応用することができる。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
In order to conduct research projects using material science and machine learning, it is necessary to master the underlying disciplines and programming techniques. In this lecture, we aim to enable the students to do the following.
1. Understand the physical properties of specific materials based on the fundamentals of solid state physics.
2. To be able to use machine learning programming to analyze various data and apply it to materials informatics.
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN))
物質科学と機械学習を用いた研究課題をする上で、その基礎となる固体物理学やプログラミング技術を習得する必要がある。本講義では、以下ことができるようになることを目標とする。
１．具体的な材料に対して、その物性を固体物理の基礎によって理解することができる。
２．機械学習プログラミングによって、様々なデータの解析や、マテリアルズインフォマティクスに応用することができる。
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
In order to conduct research projects using material science and machine learning, it is necessary to master the underlying disciplines and programming techniques. In this lecture, we aim to enable the students to do the following.
1. Understand the physical properties of specific materials based on the fundamentals of solid state physics.
2. To be able to use machine learning programming to analyze various data and apply it to materials informatics.
バックグラウンドとなる科目【日本語】
Prerequisite Subjects
マテリアル固体物理、物理化学、理論計算材料学
バックグラウンドとなる科目【英語】
Prerequisite Subjects
Solid state physics, chemistry, computational science
授業の内容【日本語】
Course Content
1. 固体物理
・結晶構造
・格子振動と熱力学特性
・エネルギーバンド
・半導体の物理
・光学特性
・誘電体特性
・超伝導
・磁性
・表面物性
・欠陥
２．機械学習プログラミング
・データ前処理
・次元圧縮
・分類問題（ロジスティック回帰、SVM、決定木）
・アンサンブル学習
・回帰分析
・クラスタ分析
・ニューラルネットワーク（CNN、RNN、GAN）
・強化学習
授業の内容【英語】
Course Content
１．Solid State Physics
・Crystal structure
・Lattice vibration and thermodynamic properties
・Energy bands
・Physics of semiconductors
・Optical properties
・Dielectric properties
・Superconductivity
・Magnetic properties
・Surface properties
・Defects
２．Machine learning programming
・Data preprocessing
・Dimensional compression
・Classification problems (logistic regression, SVM, decision tree)
・Ensemble learning
・Regression analysis
・Cluster analysis
・Neural networks (CNN, RNN, GAN)
・Reinforcement learning
成績評価の方法と基準【日本語】
Course Evaluation Method and Criteria
各講義での口頭発表（50%）と、それに対する質疑応答（50%）により目標達成度を評価する。
発表内容、実習内容ついて正しく理解していることを合格基準とする。
成績評価の方法と基準【英語】
Course Evaluation Method and Criteria
Based on the oral presentation (50%) and the question-and-answer session (50%) in each lecture.
Understanding the details of what you learn and simulate is needed.
履修条件・注意事項【日本語】
Course Prerequisites / Notes
履修条件は要さない。
履修条件・注意事項【英語】
Course Prerequisites / Notes
no course prerequisites is required
教科書【日本語】
Textbook
必要に応じて紹介
教科書【英語】
Textbook
TBA
参考書【日本語】
Reference Book
必要に応じて紹介
参考書【英語】
Reference Book
TBA
授業時間外学習の指示【日本語】
Self-directed Learning Outside Course Hours
授業時間外学習の指示【英語】
Self-directed Learning Outside Course Hours
使用言語【英語】
Language used
使用言語【日本語】
Language used
授業開講形態等【日本語】
Lecture format, etc.
授業開講形態等【英語】
Lecture format, etc.
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置【日本語】
Additional measures for remote class (on-demand class)
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置【英語】
Additional measures for remote class (on-demand class)