学科分け説明会

本日は学科分け説明会でした.

学門1では,安藤准教授と山本准教授が説明しました.学門3では白鳥教授と塚田准教授が説明しました.また,12-105の説明会場に多数お越しいただきありがとうございました.1年生の皆さんの学科選択の一助になれば幸いです.

説明会場の展示の写真をいくつか紹介します.


2017年度矢上賞

物理情報工学科2005年卒業の水野雄介氏(ライフイズテック株式会社CEO)が,オンラインプログラミング教育サービスの開発・運営など様々な教育サービスを通じた社会貢献により受賞されました.矢上賞授与式典ならびに記念講演会が開催されました.


特別講義のお知らせ(10/14より全6回): Heat Transfer and Fluid Dynamics (Prof. Frédéric Gillot)

講義名: Heat Transfer and Fluid Dynamics (対象:学部生, 大学院生)
講師: Prof. Frédéric Gillot, Ecole Centrale de Lyon, France, 慶應義塾 海外特別招聘准教授
Abstract: Main purpose for this group of lectures is to provide students with strong knowledge on heat transfer phenomenon for their research. First lecture will
mainly deal with the general heat transfer problem. Second lecture will focus on conduction problems. Next two lectures will deal with convection problem. We will need fluid mechanics for that, which will be introduced and extend to fluid dynamics in the 6th lectures. The fifth lecture will present heat transfer through thermal radiation.

連絡先: 白鳥
E-mail: shiratori@appi.keio.ac.jp

Six lectures topics (水曜日、土曜日の2限 10:45-12:15AM on Wed. & Sat.)
1st – Oct. 14th:(14-DR2) Heat transfer general problem
2nd – Oct. 18th:(14-DR2) Conduction
3rd – Oct. 21st:(14-3,64) Fluid mechanics and convection part 1
4th – Oct. 25Th:(14-DR2) Convection part 2
5th – Oct. 28Th:(14-DR3) Thermal radiation heat transfer
6th – Nov. 1st:(14-DR2) Computational fluid dynamics

奮ってご参加ください.


足立研セミナー@8/7(月) 15:30-17:00: 「NASA太陽系探査の最前線と,人工知能が果たす役割」

講演者: 小野 雅裕 博士(NASA JPL)
講演日時: 2017年8月7日(月) 15:30~17:00
講演場所: 創想館2階セミナールーム3(14-203)
講演概要:
トークの前半では,JPL が中心になって行われている NASA の太陽系探査の過去・現在・未来についてお話しします。後半では,僕が行っている人工知能の宇宙探査機への応用についてお話しします。火星ローバーの自律化,Resilient Spacecraft Executive,ディープ・ラーニングを用いた火星の地形分類,Enceladus Vent Explorer などがトピックに含まれます。
著者略歴:現在 NASA Jet Propulsion Laboratory (JPL) にて Research Technologist として勤務。Mars 2020 Roverの自動運転アルゴリズムの開発の他,宇宙探査機の自律化についての研究を行う。2005年東京大学航空宇宙工学科卒。2007年マサチューセッツ工科大学航空宇宙工学科修士。2012年同博士および技術政策プログラム修士。2012年慶應義塾大学物理情報工学科助教。2013年より現職。2016年よりミーちゃんのパパ。大阪生まれ,東京育ち,阪神ファン。

足立研セミナー: 「NASA太陽系探査の最前線と,人工知能が果たす役割」
より転載

連絡先: 足立 E-mail: adachi@appi.keio.ac.jp


物質探索・設計セミナー@7/6(木) 3限

相吉先生による
一連の特別講義の4回目(最終回)を周知いたします.

題目: 「システム最適化」としての今流行(はやり)の”AI” 第4回
畳込みニューラルネットワークの本質と今流行りの「人工知能」に対する疑問と期待

講師: 相吉英太郎
(大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 統計数理研究所客員教授, 本学名誉教授)

場所: 慶應義塾大学 矢上キャンパス 12棟106号室
時間: 13:00-14:30 (隔週木曜日 3限)

内容
i. 畳込みニューラルネットワーク(CNN)の原理と理解
ii. サポートベクターマシン(SVM)の原理とニューラルネットワーク(NN)との関係
iii. 今流行りの「人工知能(AI)」に対する評価と指針

対象: 大学生, 大学院生, 他学科の方や, 途中参加の方も歓迎致します.
連絡先: 神原陽一
*特にiiiの内容では, 現在の流行りに対して明解な評価を行なっていただく予定です.


物質探索・設計セミナー@6/15(木) 3限 休講のお知らせ

6/15(木)休講のお知らせ

「システム最適化」としての今流行(はやり)の”AI”(隔週講義)
の題目にて行われている相吉英太郎 名誉教授/情報・システム研究機構 統計数理研究所 客員教授による特別講義ですが

第3回 (6月15日) 話題の”Deep learning”, “Auto Encorder”, “畳込みニューラルネットワーク”の原理
は休講となりました.

第3回 話題の”Deep learning”, “Auto Encorder”, “畳込みニューラルネットワーク”の原理
第4回 学習したビッグデータの取り扱い方-ビッグデータシステム最適化-
は 6/29(水) 3限, 7/6(水) 3限(補講日)にて行われる予定です.

今後の詳細は学科HP, 又は学科掲示板にて周知いたします. (神原)


2017年度 理工学部 教授・准教授就任講演「光を操る高分子」(二瓶栄輔 准教授)

2017年度 理工学部 教授・准教授就任講演「光を操る高分子」(二瓶栄輔)

二瓶栄輔 准教授による
「光を操る高分子」
と題した講演が行われます.

期日: 6月16日(金)
時間: 15:30-15:50
場所: 矢上キャンパス 創想館 地下2階 マルチメディアルーム

奮ってご参加ください.


第10-13回 物質探索・設計セミナーのお知らせ (講師: 相吉英太郎名誉教授)

ここ10年で実験系の材料研究者が計算機シミュレーションを多用する機会は格段に増加しました.
現在行われている分子動力学計算, 密度汎関数理論, データ科学, 推計学と実験を併用した材料科学は
「Materials informatics」と総称されています.

計算機のアウトプットに含まれる情報は膨大な量です.
その情報の抜き出しを機械学習によって行うことが
Hot Topicsとなっております.

しかしながら, その算術については,
私のような材料研究者は不案内であり, 苦手なことが多いと思います.

このような知識のギャップを埋めるために
相吉英太郎先生をお招きし現在の機械学習の裏側に存在するシステム最適化で
「出来ること」,「出来ないこと」を「フランク」に講義いただく予定です.(神原)

連絡先: 神原陽一 E-mail: kamihara_yoichi@keio.jp
題目:「システム最適化」としての今流行(はやり)の”AI”
講師: 相吉英太郎
(大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 統計数理研究所 客員教授, 本学名誉教授)
場所: 慶應義塾大学 矢上キャンパス 12棟106号室
時間: 13:00-14:30 (隔週木曜日 3限)
第1回 (5月18日) AIの歴史と学習問題の定式化
第2回 (6月01日) 階層型ニューラルネットワークとサポートベクターマシンの学習原理
第3回 (6月15日) 話題の”Deep learning”, “Auto Encorder”, “畳込みニューラルネットワーク”の原理
第4回 (6月29日) 学習したビッグデータの取り扱い方-ビッグデータシステム最適化-
第5回 (7月06日) *補講の必要が生じたときの予備日*
対象: 大学生, 大学院生, 他学科の方や, 途中参加の方も歓迎致します.

連絡先: 神原陽一 E-mail: kamihara_yoichi@keio.jp


Dept. Applied Physics and Physico-Informatics