サイバーレジリエンス構成学
(B3-1) データ信頼の探求
Cyber Resilience
(B3-1) Exploring data trust
課題 ID
B3-1
担当教員・研究室・グループ
サイバーレジリエンス構成学
課題名
データ信頼の探求
実習の概要
サイバースペースで扱われるデータに対して、データ内容の本質的な信頼を提供するための仕組みを探求する。
実習日程の概要
Q2-Q4
秋入学学生の受入れの可否
Yes
使用する主な装置、ソフトウェアなど
Linux, embedded system, etc.
教科書、参考書
特になし
受け入れ可能人数
2
希望者が受け入れ可能人数を越えた場合の選択基準
自研究室を優先
特記事項

Project ID
B3-1
Instructor, laboratory, or group
Cyber Resilience
Project title
Exploring data trust
Overview of the project
Participants explore how to provide an essential trust on data contents exchanged in cyberspace.
Schedule
Q2-Q4
Acceptable for student from October
Yes
Equipment or software to be used
Linux, embedded system, etc.
Text, reference
None
Maximum number of participants
2
Selection criterion in case of overflow
Students in cyber resilience lab have priority
Notes
ソーシャル・コンピューティング
(A4-1) ソーシャル・コンピューティング入門
Social Computing
(A4-1) Social computing - Basic
課題 ID
A4-1
担当教員・研究室・グループ
ソーシャル・コンピューティング
課題名
ソーシャル・コンピューティング入門
実習の概要
ソーシャル・コンピューティングに関する論文を調査し,研究テーマのデザイン,必要なデータの取得,処理や分析を中心とした一連の基礎技術を習得する.
実習日程の概要
II-IV 期の間の15 時間
秋入学学生の受入れの可否
Yes
使用する主な装置、ソフトウェアなど
Python
教科書、参考書
適宜資料を指示する
受け入れ可能人数
4
希望者が受け入れ可能人数を越えた場合の選択基準
自研究室を優先
特記事項
Pythonでのプログラミング能力が必要

Project ID
A4-1
Instructor, laboratory, or group
Social Computing
Project title
Social computing - Basic
Overview of the project
The objective of this project is to acquire basic knowledge and skills for social computing tasks by investigating literature such as research design, data crawling, data processing, data analysis, etc.
Schedule
15 hours during Quarters II-IV
Acceptable for student from October
Yes
Equipment or software to be used
Python
Text, reference
Will be provided as necessary.
Maximum number of participants
4
Selection criterion in case of overflow
Students in Social Computing Lab. are prioritized.
Notes
Python programming skills are required.
ソーシャル・コンピューティング
(A4-2) ソーシャル・コンピューティング応用
Social Computing
(A4-2) Social computing - Advanced
課題 ID
A4-2
担当教員・研究室・グループ
ソーシャル・コンピューティング
課題名
ソーシャル・コンピューティング応用
実習の概要
最新のトップカンファレンスや論文誌で発表されたソーシャル・コンピューティングに関する研究の調査を行い,関連技術に関する理解を深める.また,ソーシャルメディアデータを用いたタスクを設計し,システムの実装・評価を行う.
実習日程の概要
II-IV 期の間の 15 時間
秋入学学生の受入れの可否
Yes
使用する主な装置、ソフトウェアなど
Python
教科書、参考書
適宜資料を指示する
受け入れ可能人数
4
希望者が受け入れ可能人数を越えた場合の選択基準
自研究室を優先
特記事項
Pythonでのプログラミング能力が必要

Project ID
A4-2
Instructor, laboratory, or group
Social Computing
Project title
Social computing - Advanced
Overview of the project
The objective of this project is to acquire advanced knowledge and skills for social computing tasks by surveying papers presented in recent top conferences and those published in journals. The participants will design a task and implement and evaluate systems for the task.
Schedule
15 hours during Quarters II-IV
Acceptable for student from October
Yes
Equipment or software to be used
Python
Text, reference
Will be provided as necessary.
Maximum number of participants
4
Selection criterion in case of overflow
Students in Social Computing Lab. are prioritized.
Notes
Python programming skills are required.
ソフトウェア設計学
(B6-1) ソフトウェア開発演習
Software Design and Analysis
(B6-1) Exercise in Practical Software Development
課題 ID
B6-1
担当教員・研究室・グループ
ソフトウェア設計学
課題名
ソフトウェア開発演習
実習の概要
本演習では、単なるプログラミングスキルの向上ではなく、一定の規模と機能を備えたアプリケーションソフトウェアを複数人のチームにより開発することで、ソフトウェア開発プロセスの上流から下流まですべてを体験するとともに、プロジェクト管理についても体験することを目的とする。
実習日程の概要
IV期
秋入学学生の受入れの可否
Yes
使用する主な装置、ソフトウェアなど
個人常用端末等のノートパソコン
教科書、参考書
教科書は指定しない。必要に応じて資料を配布する。
受け入れ可能人数
5
希望者が受け入れ可能人数を越えた場合の選択基準
面接により選考する。
特記事項

Project ID
B6-1
Instructor, laboratory, or group
Software Design and Analysis
Project title
Exercise in Practical Software Development
Overview of the project
The goal of this exercise course is not only to develop programming skills but also to gain experience in the software development process, from high-level design to detailed implementation, and to acquire project management skills through a team-based project targeting a medium-scale, functional application.
Schedule
4th quarter
Acceptable for student from October
Yes
Equipment or software to be used
ITC's laptops
Text, reference
No texts but materials will be distributed as needed.
Maximum number of participants
5
Selection criterion in case of overflow
Selection will be made through interviews.
Notes
ディペンダブルシステム学
(A7-1) ディペンダブルシステム学先端技術調査
Dependable System
(A7-1) Investigation of state-of-the-art research in dependability
課題 ID
A7-1
担当教員・研究室・グループ
ディペンダブルシステム学
課題名
ディペンダブルシステム学先端技術調査
実習の概要
自律移動ロボット群、自己安定分散システム、集積回路の信頼性など、ディペンダビリティ関連研究の最先端技術に関する論文調査を行い、各人が発表を行い参加者で議論することで理解を深める。
実習日程の概要
II - III 期で15時間実施
秋入学学生の受入れの可否
Yes
使用する主な装置、ソフトウェアなど
ノートPC
教科書、参考書
特になし
受け入れ可能人数
1
希望者が受け入れ可能人数を越えた場合の選択基準
面談にて決定
特記事項

Project ID
A7-1
Instructor, laboratory, or group
Dependable System
Project title
Investigation of state-of-the-art research in dependability
Overview of the project
Participants read papers on state-of-the-art technologies in dependability including autonomous mobile robot swarms, self-stabilizing distributed systems, and integrated circuit reliability, and deepen understanding through presentations by each person and discussion among participants.
Schedule
15 hours in Semesters II & III
Acceptable for student from October
Yes
Equipment or software to be used
Note PC
Text, reference
Nothing
Maximum number of participants
1
Selection criterion in case of overflow
Interview
Notes
ディペンダブルシステム学
(A7-2) ディペンダブルシステム学先端技術実践
Dependable System
(A7-2) Implementation of state-of-the-art research in dependability
課題 ID
A7-2
担当教員・研究室・グループ
ディペンダブルシステム学
課題名
ディペンダブルシステム学先端技術実践
実習の概要
自律移動ロボット群、自己安定分散システム、集積回路の信頼性など、ディペンダビリティ関連研究の最先端技術を実装して評価することで、実装技術の習得、および、技術の評価手法を学ぶ。
実習日程の概要
III - IV 期で15時間実施
秋入学学生の受入れの可否
Yes
使用する主な装置、ソフトウェアなど
課題により異なる。自律移動ロボット (Kilobot) を利用可。
教科書、参考書
課題により異なる。
受け入れ可能人数
1
希望者が受け入れ可能人数を越えた場合の選択基準
面談にて決定
特記事項

Project ID
A7-2
Instructor, laboratory, or group
Dependable System
Project title
Implementation of state-of-the-art research in dependability
Overview of the project
Participants implement and evaluate state-of-the-art technologies in dependability including autonomous mobile robot swarms, self-stabilizing distributed systems, and integrated circuit reliability, and learn implementation skills and evaluation methods.
Schedule
15 hours in Semesters III & IV
Acceptable for student from October
Yes
Equipment or software to be used
Depends on the project. Kilibots are available.
Text, reference
Depends on the project.
Maximum number of participants
1
Selection criterion in case of overflow
Interview
Notes
ネットワークシステム学
(A8-1) 無線伝送入門
Network Systems
(A8-1) Wireless transmission - Basic
課題 ID
A8-1
担当教員・研究室・グループ
ネットワークシステム学
課題名
無線伝送入門
実習の概要
無線伝送技術に関する研究テーマを設定し, テキストや論文を用いた学習を通じて信号処理や評価法を中心とした一連の基礎技術を習得する.
実習日程の概要
2期-4期
秋入学学生の受入れの可否
Yes
使用する主な装置、ソフトウェアなど
PC, matlab, python
教科書、参考書
Goldsmith, A. (2005). Wireless communications. Cambridge university press.
受け入れ可能人数
3
希望者が受け入れ可能人数を越えた場合の選択基準
自研究室優先
特記事項

Project ID
A8-1
Instructor, laboratory, or group
Network Systems
Project title
Wireless transmission - Basic
Overview of the project
The objective is to set study theme on wireless/wired communication technique. The participants learn basic skill of the signal processing technique and related evaluation method through reading journal papers and text.
Schedule
2nd to 4th Semesters
Acceptable for student from October
Yes
Equipment or software to be used
PC, matlab, python
Text, reference
Goldsmith, A. (2005). Wireless communications. Cambridge university press.
Maximum number of participants
3
Selection criterion in case of overflow
Students in Network Systems Lab. are prioritized.
Notes
ネットワークシステム学
(A8-2) 無線通信技術の応用
Network Systems
(A8-2) Wireless communication - Advanced
課題 ID
A8-2
担当教員・研究室・グループ
ネットワークシステム学
課題名
無線通信技術の応用
実習の概要
ディジタル無線通信の計算機シミュレーションを実装する。 変復調方式、フェージングチャネル、OFDM、空間フィルタリングの 構成法を習得する。
実習日程の概要
2期-4期
秋入学学生の受入れの可否
Yes
使用する主な装置、ソフトウェアなど
PC, matlab, python
教科書、参考書
Goldsmith, A. (2005). Wireless communications. Cambridge university press.
受け入れ可能人数
3
希望者が受け入れ可能人数を越えた場合の選択基準
自研究室優先
特記事項

Project ID
A8-2
Instructor, laboratory, or group
Network Systems
Project title
Wireless communication - Advanced
Overview of the project
This course gives a computer simulation method for a wireless communication. The participant develops programming skill for implementing digital modulation, fading channel, OFDM, spatial filtering techniques.
Schedule
2nd to 4th Semester
Acceptable for student from October
Yes
Equipment or software to be used
PC, matlab, python
Text, reference
Goldsmith, A. (2005). Wireless communications. Cambridge university press.
Maximum number of participants
3
Selection criterion in case of overflow
Student who is a member of the Network Systems Lab. are prioritized.
Notes
ヒューマンAIインタラクション
(A9-1) ヒューマンAIインタラクション入門
Human-AI Interaction
(A9-1) Human AI Interaction - Basic
課題 ID
A9-1
担当教員・研究室・グループ
ヒューマンAIインタラクション
課題名
ヒューマンAIインタラクション入門
実習の概要
ヒューマンAIインタラクションの基盤技術を習得するため, 次のようなタスクに取り組む: 音声言語処理、自然言語処理、ヒューマンマシンインタラクションなど.
実習日程の概要
II-IV期の間の15時間
秋入学学生の受入れの可否
Yes
使用する主な装置、ソフトウェアなど
タスクに応じて指示 (Python、など)
教科書、参考書
適宜資料を指示する
受け入れ可能人数
2
希望者が受け入れ可能人数を越えた場合の選択基準
ヒューマンAIインタラクション研究室を優先
特記事項
プログラミング能力が必要

Project ID
A9-1
Instructor, laboratory, or group
Human-AI Interaction
Project title
Human AI Interaction - Basic
Overview of the project
The objective of this project is to learn fundamental techniques in human-AI interaction by performing common tasks such as spoken language processing, natural language processing, and human-machine interaction.
Schedule
15 hours during Quarters II-IV
Acceptable for student from October
Yes
Equipment or software to be used
It is task dependent (Python, etc)
Text, reference
Will be provided as necessary.
Maximum number of participants
2
Selection criterion in case of overflow
Students in Human AI Interaction Lab. are prioritized.
Notes
Programming skills are required.
ヒューマンAIインタラクション
(A9-2) ヒューマンAIインタラクション応用
Human-AI Interaction
(A9-2) Human AI Interaction - Advanced
課題 ID
A9-2
担当教員・研究室・グループ
ヒューマンAIインタラクション
課題名
ヒューマンAIインタラクション応用
実習の概要
最新のトップカンファレンスや論文誌で発表されたヒューマンAIインタラクションに関する研究の調査を行い,関連技術に関する理解を深める.また,音声、テキスト、または画像データを用いたタスクを設計し,システムの実装・評価を行う.
実習日程の概要
II-IV期の間の15時間
秋入学学生の受入れの可否
Yes
使用する主な装置、ソフトウェアなど
タスクに応じて指示 (Python、など)
教科書、参考書
適宜資料を指示する
受け入れ可能人数
2
希望者が受け入れ可能人数を越えた場合の選択基準
ヒューマンAIインタラクション研究室を優先
特記事項
プログラミング能力が必要

Project ID
A9-2
Instructor, laboratory, or group
Human-AI Interaction
Project title
Human AI Interaction - Advanced
Overview of the project
The objective of this project is to investigate advanced research on human-AI interaction published in the latest top conferences and journals to deepen our understanding of related technologies. In addition, we will design tasks using audio, text, or image data, and implement and evaluate the system.
Schedule
15 hours during Quarters II-IV
Acceptable for student from October
Yes
Equipment or software to be used
It is task dependent (Python, etc)
Text, reference
Will be provided as necessary.
Maximum number of participants
2
Selection criterion in case of overflow
Students in Human AI Interaction Lab. are prioritized.
Notes
Programming skills are required.
ユビキタスコンピューティングシステム
(B11-1) 主観カメラを用いた行動意図認識
Ubiquitous Computing Systems
(B11-1) Activity intention recognition using ego-centric camera
課題 ID
B11-1
担当教員・研究室・グループ
ユビキタスコンピューティングシステム
課題名
主観カメラを用いた行動意図認識
実習の概要
主観カメラ映像を用いて,行動者の行動認識および行動意図認識の実現を目指す.
実習日程の概要
夏~冬にかけて実施
秋入学学生の受入れの可否
Yes
使用する主な装置、ソフトウェアなど
Pytorch, OpenCV, etc,
教科書、参考書
なし
受け入れ可能人数
2
希望者が受け入れ可能人数を越えた場合の選択基準
面談の上決定
特記事項

Project ID
B11-1
Instructor, laboratory, or group
Ubiquitous Computing Systems
Project title
Activity intention recognition using ego-centric camera
Overview of the project
This project aims to realize the recognition of actors' activities and activity intentions using ego-centric camera images.
Schedule
Conducted from summer to winter.
Acceptable for student from October
Yes
Equipment or software to be used
Pytorch, OpenCV, etc,
Text, reference
Nothing
Maximum number of participants
2
Selection criterion in case of overflow
Interview
Notes
計算行動神経科学
(A13-2) 脳・行動数理モデル演習
Computational Behavioral Neuroscience
(A13-2) Exercises in computational modeling of brain and behavior
課題 ID
A13-2
担当教員・研究室・グループ
計算行動神経科学
課題名
脳・行動数理モデル演習
実習の概要
本プロジェクトでは、数理モデルに基づく行動分析に用いる基礎的な知識・技術についての演習を行う。脳や行動の数理モデルの候補として用いられる強化学習とベイズ推定の問題についてプログラミング演習を行う。
実習日程の概要
II-IV 期の間の15 時間
秋入学学生の受入れの可否
Yes
使用する主な装置、ソフトウェアなど
テーマに応じて指示します
教科書、参考書
資料を配布します
受け入れ可能人数
2
希望者が受け入れ可能人数を越えた場合の選択基準
自研究室を優先
特記事項
Python, Matlabでのプログラミング経験が望ましい。当研究室が提供する「脳・行動数理モデル入門」を受けていることが望ましい。

Project ID
A13-2
Instructor, laboratory, or group
Computational Behavioral Neuroscience
Project title
Exercises in computational modeling of brain and behavior
Overview of the project
This project will provide exercises on basic knowledge and techniques used for behavior analysis based on computational models. Programming exercises will be conducted on reinforcement learning and Bayesian estimation problems.
Schedule
15 hours between II-IV terms
Acceptable for student from October
Yes
Equipment or software to be used
Instructions will be given according to the theme
Text, reference
Materials will be distributed
Maximum number of participants
2
Selection criterion in case of overflow
Preference given to own lab.
Notes
Programming experience in Python, Matlab is desirable. It is desirable to have taken “Introduction to computational modeling of brain and behavior” offered by our lab.
自然言語処理学
(A14-1) 自然言語処理に関する基盤技術
Natural Language Processing
(A14-1) Fundamental Techniques in Natural Language Processing
課題 ID
A14-1
担当教員・研究室・グループ
自然言語処理学
課題名
自然言語処理に関する基盤技術
実習の概要
自然言語処理の基盤技術を習得するため, 次のようなタスクに取り組む: 構文解析、文書解析、情報抽出、要約、機械翻訳など
実習日程の概要
II-IV 期の間の15 時間
秋入学学生の受入れの可否
Yes
使用する主な装置、ソフトウェアなど
タスクに応じて指示
教科書、参考書
Daniel Jurafsky and James H. Martin. Speech and Language Processing https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/
受け入れ可能人数
4
希望者が受け入れ可能人数を越えた場合の選択基準
面談の上、希望テーマと希望の強さにより決定
特記事項

Project ID
A14-1
Instructor, laboratory, or group
Natural Language Processing
Project title
Fundamental Techniques in Natural Language Processing
Overview of the project
Participants learn basic techniques in natural language processing by running popular tasks such as syntactic parsing, document analysis, information extraction, summarization and machine translation.
Schedule
15 hours during Quarters II, III, and IV
Acceptable for student from October
Yes
Equipment or software to be used
It is task dependent. Instruction will be provided during the project work.
Text, reference
Daniel Jurafsky and James H. Martin. Speech and Language Processing https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/
Maximum number of participants
4
Selection criterion in case of overflow
By interview. It is determined by your enthusiasm on the assigned topic.
Notes
自然言語処理学
(A14-2) 自然言語処理に関する応用技術
Natural Language Processing
(A14-2) Applications of Natural Language Processing
課題 ID
A14-2
担当教員・研究室・グループ
自然言語処理学
課題名
自然言語処理に関する応用技術
実習の概要
自然言語処理の応用技術を習得するために、次のようなタスクに取り組む: 文書処理、知識獲得、知識グラフ構築など (ただし、これらに限らない)
実習日程の概要
II-IV 期の間の 15 時間
秋入学学生の受入れの可否
Yes
使用する主な装置、ソフトウェアなど
タスクに応じて指示
教科書、参考書
Daniel Jurafsky and James H. Martin. Speech and Language Processing https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/
受け入れ可能人数
4
希望者が受け入れ可能人数を越えた場合の選択基準
面談の上、希望テーマと希望の強さにより決定
特記事項

Project ID
A14-2
Instructor, laboratory, or group
Natural Language Processing
Project title
Applications of Natural Language Processing
Overview of the project
Participants tackle various application tasks in natural language processing, including (but not limited to): document processing, knowledge extraction, and knowledge graph construction.
Schedule
15 hours during Quarters II, III, and IV
Acceptable for student from October
Yes
Equipment or software to be used
It is task dependent. Instruction will be provided during the project work.
Text, reference
Daniel Jurafsky and James H. Martin. Speech and Language Processing https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/
Maximum number of participants
4
Selection criterion in case of overflow
By interview. It is determined by your enthusiasm on the assigned topic.
Notes
生体医用画像
(A18-1) 生体医用画像解析技術に関する研究開発
Imaging-based Computational Biomedicine
(A18-1) Development of tools for biomedical image processing
課題 ID
A18-1
担当教員・研究室・グループ
生体医用画像
課題名
生体医用画像解析技術に関する研究開発
実習の概要
生体医用画像解析の基盤技術の構築に向けて以下のようなタスクに取り組む:統計学習、時系列医用画像解析、マルチスケール画像解析、大規模医用画像データベース構築、骨格筋構造・動態解析
実習日程の概要
2期~4期
秋入学学生の受入れの可否
Yes
使用する主な装置、ソフトウェアなど
PC、コンピュータグラフィックスや医用画像を扱うライブラリ
教科書、参考書
資料を配布する
受け入れ可能人数
2
希望者が受け入れ可能人数を越えた場合の選択基準
面接を実施
特記事項
C/C++言語, Python, Matlabでのプログラミング経験が望ましい

Project ID
A18-1
Instructor, laboratory, or group
Imaging-based Computational Biomedicine
Project title
Development of tools for biomedical image processing
Overview of the project
This project develops tools for biomedical image processing that covers various topics including deep learning, time-series medical image processing, multi-scale image analysis, large-scale medical image database, musculoskeletal anatomical, and functional analysis
Schedule
2nd to 4th terms
Acceptable for student from October
Yes
Equipment or software to be used
PC, software libraries for computer graphics and medical images
Text, reference
Handouts are provided
Maximum number of participants
2
Selection criterion in case of overflow
Interview
Notes
C/C++, Python, Matlab programming skill is preferable
生体医用画像
(A18-2) 深層学習を用いた生体医用画像解析に関する研究開発
Imaging-based Computational Biomedicine
(A18-2) Deep-learning based biomedical image analysis
課題 ID
A18-2
担当教員・研究室・グループ
生体医用画像
課題名
深層学習を用いた生体医用画像解析に関する研究開発
実習の概要
研究室で保有するアノテーション付き生体医用画像データベースと深層学習を用いて画像セグメンテーション、レジストレーション、画像再構成といった生体医用画像処理の基盤技術を習得・開発する。
実習日程の概要
2期~4期
秋入学学生の受入れの可否
Yes
使用する主な装置、ソフトウェアなど
PC、コンピュータグラフィックスや医用画像を扱うライブラリ
教科書、参考書
資料を配布する
受け入れ可能人数
2
希望者が受け入れ可能人数を越えた場合の選択基準
面接を実施
特記事項
C/C++言語, Python, Matlabでのプログラミング経験が望ましい

Project ID
A18-2
Instructor, laboratory, or group
Imaging-based Computational Biomedicine
Project title
Deep-learning based biomedical image analysis
Overview of the project
The participants learn deep learning and develop basic tools in biomedical image analysis such as image segmentation, registration, and reconstruction. The project uses annotated image database provided by the lab and deep learning as a core tool for understanding the data.
Schedule
2nd to 4th terms
Acceptable for student from October
Yes
Equipment or software to be used
PC, software libraries for computer graphics and medical images
Text, reference
Handouts are provided
Maximum number of participants
2
Selection criterion in case of overflow
Interview
Notes
C/C++, Python, Matlab programming skill is preferable