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研究会・連携セミナー

2024.4.25

物理屋のための機械学習講義　第9回
講師: 瀧　雅人（立教大学）
講演題目: 機械学習入門
リンク：https://akio-tomiya.github.io/lectures4mlphys/
2024.03.11

計算物理春の学校2024
リンク：https://compphysspringschool2024.github.io/homepage2024/
2023.12.04

物理屋のための機械学習講義　第6回
講師: 今泉　允聡（東京大学）
講演題目: 深層学習理論（仮）
リンク：https://akio-tomiya.github.io/lectures4mlphys/
2023.11.21

物理屋のための機械学習講義　第5回
講師: 森村　哲郎（株式会社サイバーエージェント）
講演題目: 強化学習の数理からRLHFまで
リンク：https://akio-tomiya.github.io/lectures4mlphys/
2023.07.10-12

数学と物理におけるJuliaの活用　場所:(ハイブリッド)九州大学伊都キャンパス
リンク：https://akio-tomiya.github.io/julia_imi_workshop2023/
2023.06.29

物理屋のための機械学習講義　第4回
講師: 堀江正信 (株式会社RICOS)
講演題目: 対称性のある機械学習による物理現象の解析
リンク：https://akio-tomiya.github.io/lectures4mlphys/
2023.06.01

第51回 DLAP (Deep Learning and Physics) オンラインセミナー
発表者: 田中章詞 (RIKEN AIP/iTHEMS)
発表題目:近年の深層学習について
リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第51回
2023.05.17

Exploring GPT’s Influence on Natural Science and Mathematics
リンク：https://akio-tomiya.github.io/gpt_for_science/
2023.05.09

物理屋のための機械学習講義　第3回
講師: 村田仁樹 (埼玉工業大学)
講演題目: 機械学習の基礎および物理との関係性について
リンク：https://akio-tomiya.github.io/lectures4mlphys/
2023.04.27

第50回 DLAP (Deep Learning and Physics) オンラインセミナー
発表者: 永井佑紀 (国立研究開発法人日本原子力研究開発機構　システム計算科学センター)
発表題目:機械学習分子シミュレーションを用いた、準結晶における高次元性の解析
リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第50回
2023.03.13

計算物理春の学校2023
リンク：https://hohno0223.github.io/comp_phys_spring_school2023/
2023.01.26

物理屋のための機械学習講義　第2回
講師: 佐野崇 (東洋大)
講演題目: 確率的グラフィカルモデルにおける変分近似法
リンク：https://akio-tomiya.github.io/lectures4mlphys/
2023.01.26

第49回 DLAP (Deep Learning and Physics) オンラインセミナー
発表者: 坂田綾香 (統計数理研究所)
発表題目:近似確率伝搬法による一般化線形モデルの予測誤差表現について
リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第49回
2023.01.19

第48回 DLAP (Deep Learning and Physics) オンラインセミナー
発表者: 道下佳寛 (理研 CEMS)
発表題目:機械学習を援用した適切なフレームの探索
リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第48回
2023.01.12

物理屋のための機械学習講義　第1回
講師: 田中章詞 (理研AIP)
講演題目: 最適輸送理論入門
リンク：https://akio-tomiya.github.io/lectures4mlphys/
2022.12.22

第47回 DLAP (Deep Learning and Physics) オンラインセミナー
発表者: 神野隆介 (東大ビッグバン宇宙国際研究センター)
発表題目:Machine Learning Post-Minkowskian Integrals
リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第47回
2022.12.08

第46回 DLAP (Deep Learning and Physics) オンラインセミナー
発表者: 村尾美緒 (東大理)
発表題目:完全量子学習: 未知ユニタリ変換の比較アルゴリズムと逆変換化アルゴリズム
リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第46回
2022.11.10

第45回 DLAP (Deep Learning and Physics) オンラインセミナー
発表者: Marcel Rodekamp (IAS, Julich and Julich, Forschungszentrum and Bonn U., HISKP)
発表題目:Mitigating the Hubbard Sign Problem. A Novel Application of Machine Learning
リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第45回
2022.10.27

第44回 DLAP (Deep Learning and Physics) オンラインセミナー
発表者: 船井正太郎 (株式会社アラヤ)
発表題目:機械学習が抽出する特徴とイジング模型の相転移点
リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第44回
2022.09.15

第43回 DLAP (Deep Learning and Physics) オンラインセミナー
発表者: 石川勲 (愛媛大学)
発表題目:可逆ニューラルネットのSobolev空間における普遍性について
リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第43回
2022.06.23

第42回 DLAP (Deep Learning and Physics) オンラインセミナー
発表者: 富谷昭夫 (IPUT Osaka)
発表題目: Finite temperature and density gauge theory with classical-quantum hybrid algorithm
リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第42回
2022.06.09

第41回 DLAP (Deep Learning and Physics) オンラインセミナー
発表者: 園田翔 (理研AIP)
発表題目:一般空間上の積分表現ニューラルネットとリッジレット変換
リンク：https://cometscome.github.io/DLAP2020/#第41回

領域会議・国際シンポジウム

2023.11.13

International conference on MACHINE LEARNING PHYSICS
リンク：https://mlphys.scphys.kyoto-u.ac.jp/ic_mlphys/
2023.09.25-28

領域会議
2022.09.04

キックオフ領域会議
リンク：領域会議プログラムとzoom接続先情報

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