慶応大学は「基礎科学チュートリアル」という講義シリーズをはじめているそうです。その一つとして、材料科学の機械学習についての講習会を次のように行っており、第一回が先日実施されたようです。https://www.kll.keio.ac.jp/ktm/pre/500/
リンクをご覧になるとわかるように、機械学習を材料科学に応用する方法を講義と実習をつかって紹介する企画です。最初に講義プラス演習があり、Google Colaboratoryをつかって実習する様子がみられます。YouTube動画では資料のリンクがないようなのでお話になりますが、機械学習をまったく知らないひとでも動画をみたあとは、感じがわかるようになるよい入門動画になっていると思います。一度ご覧ください。中級編は数日後に開催されるようで、無料ですので興味のあるかたは登録されると実習ができると思います。
以下は初級編のYouTubeの動画についていた説明の引用になります。
「Pre- KEIO TECHNO-MALL 2023（第1回）「基礎科学チュートリアル： すぐできるマテリアルズ・インフォマティクス ～材料×機械学習の融合～」Day1
2023年10月24日（火）に開催しました。
KEIO TECHNO-MALL 2023（第24回慶應科学技術展）の開催に先立つプレイベント1回目のアーカイブです。
概要：材料の情報（分子種や合成条件など）を入力することで、材料の性質を出力する「モデル」が出来れば、未実験の材料の性質の予測―つまりコンピュータ内でのハイスループットスクリーニングーが可能になります。このような材料に関する「モデル」を機械学習を用いて作成し、材料の発掘や設計に活かす研究分野をマテリアルズ・インフォマティクス（MI）と言います。本チュートリアルでは、化学系・材料系の研究者を対象に、機械学習の基礎から材料化学への適用法について、講義と演習を通して概説しました。本動画はDay1（初級編）の様子です。実際にMIを活用した材料開発を推進している先生からもご講演をいただきました。」
https://youtu.be/KxnKXBeWSjY?si=JZgmLxTfUK4BPOsh
よい講義というのは、その講義をきいたあと展望がひらけてその講義テーマを独学できるようになるものだと、私は思っています。この動画もそうしたよい講義だと思います。