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過去の講習会・イベント

2020年度は以下の講習会・イベントを開催いたしました。
ご参加いただきありがとうございました。

FrontISTR講習会 北大グラン・シャリオを用いたハンズオン(2021年3月17日開催)

下記の要領にてFrontISTR講習会を開催します。
本ハンズオンセミナーでは、並列有限要素解析ソフトウェアFrontISTRの機能解説、インストール方法、例題計算とその精度検証、複数コアを用いた並列計算とその性能の評価を行います。セミナーの参加者が、並列有限要 素解析ソフトウェアの実行手順を理解し、それを並列計算機環境で実行する技術を身に付けるだけでなく、得られた解に対する信頼性を確認できるようになることを目的とします。
本ハンズオンセミナーでは、北大のスパコンへリモートアクセスをします。
奮ってご参加ください。

  • 【 日時 】2021年3月17日(水)10:00-17:00
  • 【 方法 】ビデオ会議システム Zoomを使用したオンライン講習会
  • 【受講資格】・FrontISTRを用いた並列構造解析に興味のある方。
    ・HPCIのユーザの方、HPCIを利用する予定がある、または利用を検討している方
    ・北海道大学の Grand Chariot のユーザの方、北海道大学の Grand Chariot を利用予定がある、または利用を検討している方
  • 【 参加費 】無料。ただしお申し込みにはFrontISTR.comでのユーザ登録(無料)が必要です。
  • 【 定員 】10名程度(先着順)
  • 【申込方法】下記のWebサイトにて詳細をご確認の上、お申込みください。
    https://www.frontistr.com/event/?id=41
    お申込み後、FrontISTR Commons事務局から追加情報のアンケートを送信いたします。アンケートへの返信をもって参加が確定となりますのでご注意ください。
  • 【申込締切】3月4日(木)(定員に達し次第、締め切らせていただきます)
  • 【内容詳細】偏微分方程式(PDE)と数値シミュレーションをテーマに数値シミュレーション技術の概要からCOMSOL Multiphysics®のコンセプト、活用例、シミュレーションアプリの紹介までを、操作デモを織り交ぜながら学んでいただけます。まだCAEに触れたことのない方やこれからCOMSOL Multiphysics®を使われる方まで幅広くご受講いただけます。
  • 【お問い合わせ先】FrontISTR研究会事務局 一般社団法人FrontISTR Commons
    東京都文京区弥生二丁目11番16号 東京大学大学院工学系研究科総合研究機構内
    office [at] frontistr.org
  • 【主催・共催】主 催:一般社団法人 FrontISTR Commons
    共 催:北海道大学 情報基盤センター、一般財団法人 高度情報科学技術研究機構

Mathematica 合同オンラインセミナー4回シリーズ(GoToWebinarを利用)

下記の要領にてMathematica合同オンラインセミナーが開催されます。奮ってご参加ください。

  • 【 日時 】(1) イブニングセミナー: 下記 各火曜日の 17:00-18:00
    1) 2020年10月13日, 2) 10月20日, 3) 10月27日, 4) 11月10日
    (2) ランチタイムセミナー: 下記各 水 曜日の 12:00-13:00
    1) 2020年10月14日, 2) 10月21日, 3) 10月28日, 4) 11月11日
  • 【受講資格】北大に所属する学生・教職員
  • 【 参加費 】無料
  • 【申込方法】下記申込み専用サイトよりお申込みください。
    本学のメールアドレスでのご登録をお願いします。
    (1) ランチタイムセミナー:
    お申込み https://wolfr.am/PiVwNkSa
    (2) イブニングセミナー:
    お申込み https://wolfr.am/PiVxxgtq
    ・イブニングセミナーとランチタイムセミナーは同内容です。
    ・すべてのセッションに参加されなくても結構です。ご興味のある回だけの参加も可です。
    ・各セッションに質疑応答も含みます。
  • 【内容詳細】以下の4セッションを1シリーズとして実施します。
    1) はじめてMathematicaを使う方向け
    2) Mathematica基礎編
    (数式・数値処理の基礎から,グラフ描画,簡単なアニメーション作成)
    3) Mathematica応用編
    (常・偏微分方程式の求解から,データ解析,簡単な機械学習)
    4) Wolfram言語による機械学習
    (すぐに実行可能な教師あり・なし機械学習,ニューラルネットワーク
    のカスタマイズ,訓練法など)