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奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
スプリングセミナー2018 2/26-28

 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科では、2018年2月26日(月)〜28日(水)に、NAISTの受験を真剣に考えている大学生以上 (高専4年以上、社会人も含む)を対象としたセミナーを開催します。 セミナーでの実習を通じて、最新の研究設備を使用でき、本学の先輩や先生と直接意見交換をすることが出来る貴重な機会となっています。

日時 2018年2月26日(月)- 27日(火)または 2018年2月26日(月)- 28日(水) (各テーマにより開催期間が異なるのでご注意ください)
場所 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 (〒630-0192 奈良県生駒市高山町8916-5)
応募資格 大学生以上であること (高専4年以上、社会人も含む)。 性別、年齢、国籍、現在の専門分野などは問いません。
受験を考えていない方は いつでも見学会をご活用ください。
定員 テーマ毎の定員を確認してください。
応募者が多い場合は、各テーマにおいて選考いたします。
費用 参加費無料。ただし本学への交通費、および宿泊費は各自で負担してください。
応募方法 参加申し込みフォームからお申し込みください.
応募期間:2018年1月26日まで
問い合わせ先 スプリングセミナー2018実行委員会
ss1802[at]is.naist.jp

更新情報

スケジュール

テーマ一覧

  1. 非ノイマンコンピュータのプログラミング体験
  2. 研究室名: コンピューティング・アーキテクチャ研究室
    概要: CMOS半導体の微細化終焉とともに、従来型のノイマン型コンピュータ(CPUもGPUも)は性能向上が止まると言われています。今後、急速な性能向上が見込まれる非ノイマン型コンピュータである、アプロキシメイトアナログコンピュータと、シストリックアレイ型コンピュータを題材に、プログラミングの実際と走行を体験します。
    開催期間: 3日間 2/26(月) ~ 2/28(水)
    定員: 4
    受入条件: プログラミング経験があること
  3. ググっても出てこないDeep Learning爆速プラットフォーム
  4. 研究室名: コンピューティング・アーキテクチャ研究室
    概要: 機械学習が幅広い応用で流行しています。機械学習の一つであるディープラーニング向けに様々なアクセラレータが提案されていますが、高速な実行を実現するにはその仕組みを理解し、それに適したコンピューターを作り上げる必要があります。このセミナーではディープラーニングを最新GPU(GTX1080TiOCx4)を含む様々なコンピュータで実行して爆速に実行するための方法を考えます。
    開催期間: 2日間 2/26(月) ~ 2/27(火)
    定員: 4
    受入条件: プログラミングの経験があること
  5. 若手研究者になろう!IoIセンサー向け無線通信機の開発
  6. 研究室名: コンピューティング・アーキテクチャ研究室
    概要: スマートヘルスケアシスを開発するには、温度、心拍数などを測定し、データをサーバに無線送信する大量のセンサーが必要です。本セミナーでは、電磁波やLED光などを用いた、IoTセンサー向け無線通信の仕組みを学びます。
    開催期間: 2日間 2/26(月) ~ 2/27(火)
    定員: 5
    受入条件:
  7. 同じFPGAなのに性能が違う!?
  8. 研究室名: ディペンダブルシステム学研究室
    概要: FPGAは、設計者が自由に構成を変更できるハードウェアで、近年、ビッグデータや金融取引から機械学習アクセラレータまで応用範囲が拡大し注目を集めています。このセミナーでは、2つのFPGAを提供します。両者は、同じ製品であるにもかかわらず、回路性能に大きな差が出ています。これらのFPGA上でリングオシレータを設計してもらい、実測とシミュレーションから、これらの性能差の原因を考察してもらいます。
    開催期間: 2日間 2/26(月) ~ 2/27(火)
    定員: 2
    受入条件: 特に無し
  9. 故障に負けないアルゴリズムを設計しよう
  10. 研究室名: ディペンダブルシステム学研究室
    概要: インターネットをはじめとして、世の中のほとんどのシステムは、多数のコンピュータが協力して動作する分散システムです。そのようなシステムでは、一部のコンピュータが故障することは避けられません。本セミナーでは、システム内に多少の故障が発生しても安心して使えるようなアルゴリズムの設計を体験してもらいます。
    開催期間: 2日間 2/26(月) ~ 2/27(火)
    定員: 3
    受入条件: 特になし。
  11. 分子ロボットのためのアルゴリズムを設計しよう
  12. 研究室名: ディペンダブルシステム学研究室
    概要: 近年、DNAを用いたセンサー、アクチュエータ、演算回路などが実現されており、それらを組み合わせた分子サイズのロボット(分子ロボット)の開発が進んでいます。分子ロボットに普通のロボットの性能は期待できないため、その制御には従来と異なるアルゴリズムが必要となります。本セミナーでは、多数の分子ロボットが協調して計算を行なうようなアルゴリズムの設計を体験してもらいます。
    開催期間: 2日間 2/26(月) ~ 2/27(火)
    定員: 3
    受入条件: 特になし。
  13. 自動ライフログ収集システムの開発
  14. 研究室名: ユビキタスコンピューティングシステム研究室
    概要: 我々の研究室では,実際のケアセンターと協力して,高齢者の自動ライフログ収集システムの開発を行っています.高齢者のライフログを収集することは,非常に重要です.そのため,今回は,自動ライフログ収集システムの一部分の開発を実際に体験してもらいます.具体的には,システム開発から始まり,データ収集,分析,評価までの一連のプロセスを体験してもらう予定です.
    開催期間: 3日間 2/26(月) ~ 2/28(水)
    定員: 3
    受入条件: なし
  15. スマートウォッチを使った家電操作システムの開発
  16. 研究室名: ユビキタスコンピューティングシステム研究室
    概要: 本セミナーでは,スマートウォッチに対して発した命令を認識し,認識結果に基づいてスマートハウス内に設置されたエアコンや照明といったデバイスを操作するアプリケーションを開発してもらいます.受講者は,AndroidおよびAndroid Wearアプリ開発の基礎を学べるほか,実際のスマートホームにおいて開発したシステムが動作する様子を確認できます.
    開催期間: 2日間 2/26(月) ~ 2/27(火)
    定員: 2
    受入条件: 簡単なものでも構わないので,プログラム経験があること
  17. モバイルエージェントによる並列分散学習システムの構築
  18. 研究室名: モバイルコンピューティング研究室
    概要: モバイルエージェントは、ネットワークに接続されたコンピュータ間を移動しながら処理を実行するプログラムです。また、機械学習が近年注目されており、本実習では開発プラットフォームやライブラリを用いて、モバイルエージェントによる並列分散学習システムを構築します。システムの構築にはRaspberry Piなども用い、モバイルエージェントによる学習やネットワーク経由での動作・移動の様子を確認します。
    開催期間: 3日間 2/26(月) ~ 2/28(水)
    定員: 3
    受入条件: 特になし
  19. シミュレーション: 理論と実践
  20. 研究室名: モバイルコンピューティング研究室
    概要: このプロジェクトの目標は、カスタマシミュレータを開発する能力を有すること。プロジェクトは、シミュレーション理論を学習し(確率理論、確率変数の生成と離散イベントシミュレーション手法)、シミュレーションのプログラミングを実践する。
    開催期間: 2日間 2/26(月) ~ 2/27(火)
    定員: 4
    受入条件: C / C++/Javaプログラミングの経験
  21. プログラムの原材料表示
  22. 研究室名: ソフトウェア工学研究室
    概要: 新しいプログラムを作るとき、一からすべてを作り出すのではなく、教科書や Web ページ、自分や他の誰かが作った過去のプログラムなどから部品となる要素を集めてくることが一般的です。 プログラムが何から作られているかが分かると、そのプログラムの主な機能や性能、潜在的なバグの有無などをプログラムを直接読むことなく推測できる可能性があります。 本セミナーでは、プログラムのコピーを検出する技術をベースに、与えられたプログラムが何から作られたのか、その原材料を推定するシステムの開発に取り組みます。受講者は、プログラミング言語の解析やプログラムに対するパターンマイニングなど、ソフトウェア開発データを取り扱う方法を学ぶことができます。
    開催期間: 3日間 2/26(月) ~ 2/28(水)
    定員: 3
    受入条件: プログラミング経験があること
  23. ソフトウェアをつくるボットの開発 ~未来のソフトウェア自動開発に向けて~
  24. 研究室名: ソフトウェア工学研究室
    概要: AIや機械学習の技術が進歩し,様々な作業が自動化されています.ソフトウェア開発も例外ではありません. これまでは開発者と利用者がコミュニケーションをとりながら要求,実装を繰り返すことでソフトウェアを開発してきました.しかし,このコミュニケーションに機械が介入することで,ソフトウェア開発の自動化を実現することができます.本セミナーでは,SiriやLineBotに使われるボットの技術を活用し,開発者とボット,利用者とボット,将来的にはボットとボットがコミュニケーションすることでソフトウェア自動開発を実現するシステムの開発に挑戦します.受講者は,ソフトウェア開発をはじめ,ボットの開発の基礎を学ぶことができます.
    開催期間: 2日間 2/26(月) ~ 2/27(火)
    定員: 5
    受入条件: プログラミング経験があることが望ましい.ソフトウェア開発の経験がなくても問題ない.
  25. Jupyter Notebookでソフトウェア開発データを対象としたデータサイエンス
  26. 研究室名: ソフトウェア工学研究室
    概要: 「Jupyter Notebook」というプログラム実行環境を使ったデータ分析・可視化・機械学習に取り組みます。実際のソフトウェア開発データから有用な知見を発掘しましょう。
    開催期間: 2日間 2/26(月) ~ 2/27(火)
    定員: 3
    受入条件: プログラミング経験があることが望ましい
  27. クラウドのための仮想ネットワークプログラミング
  28. 研究室名: ソフトウェア設計学研究室
    概要: クラウドデータセンタなどで注目が集まりつつある仮想ネットワークプログラミングに関して実習を行います.仮想計算機技術の発達により大きく発展したクラウドですが,次の段階としては,計算機だけではなくネットワークの仮想化が要求されており,SDN (Software Defined Network)によるプログラマブルネットワークが注目されています.本実習ではSDNの代表として注目されているOpenFlow技術通して,仮想ネットワークのプログラミングを実施します.
    開催期間: 2日間 2/26(月) ~ 2/27(火)
    定員: 3
    受入条件: 簡単なものでも構わないので,プログラム経験があること.Rubyの経験があると好ましい.
  29. プログラムの診断体験 〜ツールを使ってプログラムから悪い部分を見つけよう〜
  30. 研究室名: ソフトウェア設計学研究室
    概要: 概要: プログラムからバグを発見したり、良くない構造を持つ部分を発見したりするために、プログラムを自動的に解析する技術やツールの研究が行われています。本テーマでは、それらツールを使ってMozilla FirefoxやGoogle Chrome等のブラウザのソースコードを解析します。また、希望する方は、皆さんが持参したソースコードの解析を行うことができます。学部の演習や趣味で作成した小規模なものも歓迎です。 簡単なものでも構わないので、プログラム経験があること
    開催期間: 2日間 2/26(月) ~ 2/27(火)
    定員: 3
    受入条件: 簡単なもので構わないのでプログラミング経験があること
  31. 災害時に活躍するメッシュネットワークをRaspberry Piで構築
  32. 研究室名: 情報基盤システム学研究室
    概要: 災害時に通信インフラが利用できなくなった時に、メッシュネットワーク(あるいはアドホックネットワーク)をその場で構築する手法が考えられます。通信インフラが壊滅した時に、衛星通信回線を確保できた状態で、そこから半径約500mの範囲で活動する防災関係者にWi-Fiによるインターネット接続性を提供するシナリオを設定し、Raspberry Piを用いたネットワーク構築演習を行います。
    開催期間: 3日間 2/26(月) ~ 2/28(水)
    定員: 3
    受入条件: 特になし
  33. Q学習を用いた対話システム戦略の学習
  34. 研究室名: 知能コミュニケーション研究室
    概要: 強化学習の学習アルゴリズムであるQ学習を学び、これを用いて対話システムが意思決定を行う際の対話戦略の学習を行う。
    開催期間: 2日間 2/26(月) ~ 2/27(火)
    定員: 3
    受入条件: Pythonを用いた基本的なプログラミングができること
  35. ニューラルネットによる機械翻訳
  36. 研究室名: 知能コミュニケーション研究室
    概要: 近年急速に発展しているニューラルネットによる機械翻訳の基礎を学び、 簡単な実験を通じてその可能性を体験していただきます。
    開催期間: 2日間 2/26(月) ~ 2/27(火)
    定員: 2
    受入条件: PythonによるプログラミングとUnixコマンドラインUI使用の経験
  37. 統計的機械学習の脳波への応用
  38. 研究室名: 知能コミュニケーション研究室
    概要: 脳波データの計測・解析方法を体験してもらいます。加えて、統計的機械学習による脳波からの精神・心理状態判定までの一連の流れを学んでもらいます。
    開催期間: 2日間 2/26(月) ~ 2/27(火)
    定員: 2
    受入条件: 初心者歓迎
  39. ディープラーニングを用いた自動音声認識システムによる人間の発話理解
  40. 研究室名: 知能コミュニケーション研究室
    概要: 自動的に話し言葉を認識できるシステムを作りましょう。 基本的な技術から始めて,「マシンから見ると人間の音声は?」 ということや「音声認識の課題は何?」といった最近の動向を学びます。 人間の音声を理解できるディープラーニングを用いた音声認識システムを一緒に作ります。
    開催期間: 2日間 2/26(月) ~ 2/27(火)
    定員: 2
    受入条件: PythonによるプログラミングとUnixコマンドラインUI使用の経験
  41. コンピュータ・シミュレーションで学ぶワイヤレス通信
  42. 研究室名: ネットワークシステム学研究室
    概要: 本セミナは、計算機シミュレーションを用いてディジタルワイヤレス通信システムを構築し、OFDM (Orthogonal frequency division multiplex) などの変復調のしくみ、マルチパス通信路、誤り率解析を通じてワイヤレス通信のしくみを学びます。
    開催期間: 3日間 2/26(月) ~ 2/28(水)
    定員: 3
    受入条件:
  43. ビデオシースルーHMDで視覚拡張の世界を体感しよう
  44. 研究室名: サイバネティクス・リアリティ工学研究室
    概要: 近年、科学技術の力で人間の能力をパワーアップする人間拡張という研究分野が盛んになっています。本実習ではその入門として、ステレオカメラの映像を加工してHMDを通して見ることで、周囲の見え方が様々に変化する視覚拡張システムを制作します。どのように便利な見え方、あるいは楽しい見え方をするかはあなたのアイデア次第です。
    開催期間: 3日間 2/26(月) ~ 2/28(水)
    定員: 2
    受入条件: CまたはC++によるプログラミング経験があることが望ましい
  45. テレイグジスタンスシステムを制作してみよう
  46. 研究室名: サイバネティクス・リアリティ工学研究室
    概要: 遠く離れた場所にあるロボットやシステムをネットを介して遠隔操作し、何らかの作業を行うことをテレイグジスタンスといいます。本実習ではその入門として、カメラを搭載した遠隔操作可能なロボットに様々な機能や役割を追加したテレイグジスタンスシステムを制作します。最終的に、遠隔作業用・遠隔コミュニケーション向けテレイグジスタンスになるかはあなたのアイデア次第です。
    開催期間: 3日間 2/26(月) ~ 2/28(水)
    定員: 2
    受入条件: CまたはC++によるプログラミング経験があることが望ましい
  47. 隠消現実感(Diminished Reality)入門
  48. 研究室名: サイバネティクス・リアリティ工学研究室
    概要: 動画像から不要な物体をリアルタイムで視覚的に消去する隠消現実感(Diminished Reality: DR)の基本的な手法を実装します。今回は、拡張現実感で用いられるARマーカを消去対象とします。視覚的に不要なARマーカを画面上から消去しつつ、拡張現実感技術により仮想物体を合成することで、ARマーカが見えないARゲームや家具配置シミュレーションを体験します。
    開催期間: 2日間 2/26(月) ~ 2/27(火)
    定員: 2
    受入条件: CまたはC++によるプログラミング経験があることが望ましい
  49. 拡張現実感を実現するためには?ビジョンベースの位置合わせについて理解しよう
  50. 研究室名: インタラクティブメディア設計学研究室
    概要: 現実環境に対してCGなどを位置合わせして合成し提示することが可能な拡張現実感技術は、様々なスマートフォンアプリケーションやエンターテインメント分野において利用されており、身近なものになっている。本セミナーでは、これらの拡張現実感を実現するために必須である位置合わせ技術について、実装を通して学んでもらいます。
    開催期間: 2日間 2/26(月) ~ 2/27(火)
    定員: 5
    受入条件: C++の経験があることが望ましい。
  51. Microsoft HoloLensを用いた拡張現実感入門
  52. 研究室名: インタラクティブメディア設計学研究室
    概要: 拡張現実感(AR)技術を用いることで、実世界に対してコンピュータで生成されたCGなどが合成された世界を体験することが可能になります。本セミナーでは、Microsoft HoloLensを用いたARアプリケーションの開発について取り組んでもらいます。本セミナー終了後、Microsoft HoloLens用の独自のARアプリケーションの開発を自身で作成できるようになることを目標とします。
    開催期間: 2日間 2/26(月) ~ 2/27(火)
    定員: 5
    受入条件: ・C#を用いたプログラミングの経験があること. ・Unityを用いたプログラミングの経験があること.
  53. フォトリアリスティックコンピュータグラフィクスを作ろう〜光学特性の計測を通じた写実的なコンピュータグラフィクスの生成法
  54. 研究室名: 光メディアインタフェース研究室
    概要: 最近の映画やゲームで見られるコンピュータグラフィクスによる映像は、技術の進歩に伴い、まるで実写と見分けが付かなくなってきています. このような映像のことをフォトリアリスティック(写実的)なコンピュータグラフィクスと呼びます. この写実性を実現するには、コンピュータグラフィクスで描こうとする物体の光学特性を、コンピュータビジョン技術を駆使して獲得する必要があります. このテーマでは、本物らしさ獲得するためのコンピュータビジョン技術と、本物らしさを実現するコンピュータグラフィクス技術に関して、実験を通じて学び、体験してもらいます.
    開催期間: 2日間 2/26(月) ~ 2/27(火)
    定員: 4
    受入条件: C/C++でのプログラミング経験があることが望ましい
  55. 生物に学ぶ人工知能とロボット制御
  56. 研究室名: 知能システム制御研究室
    概要: 今話題の人工知能やロボットですが,生物に倣っている面が多々あります.そういった生物の巧みさ・柔軟さに学んだ手法を学習します.実習では,人工知能の1つである強化学習を使ったロボット運動制御に挑戦します.このセミナーを通じて,生物の凄さ・ロボットの可能性を肌で感じてもらいます.
    開催期間: 2日間 2/26(月) ~ 2/27(火)
    定員: 4
    受入条件: プログラミング経験があることが望ましい
  57. 地理ビッグデータ利活用: リスク予測型自動避難誘導,地理的リスク分析
  58. 研究室名: 大規模システム管理研究室
    概要: 地震によって道路が閉塞する確率や平常時の道路需要など,道路ネットワークに関する地理ビッグデータの整備が進められています. こうした地理ビッグデータが,避難誘導方式や地理的リスク分析にどのように利活用できるかを実習を通して体験してもらいます.
    開催期間: 2日間 2/26(月) ~ 2/27(火)
    定員: 3
    受入条件: JavaまたはPythonの経験があることが望ましい.
  59. Raspberry Piを用いたIoTアプリの開発
  60. 研究室名: 大規模システム管理研究室
    概要: モノのインターネット(IoT)は,インターネットを介して様々なモノ(人,センサー,スマホなど)同士の情報交換を可能にし、e-ヘルスやスマートホームなど幅広い重要なアプリケーションの基本的なアーキテクチャになっています。本実習では、Raspberry Piと温度や湿度などの様々のセンサーを用いて、簡単なIoTアプリを作成します。
    開催期間: 2日間 2/26(月) ~ 2/27(火)
    定員: 3
    受入条件: プログラミング経験があること
  61. 大規模グラフの数え上げ
  62. 研究室名: 大規模システム管理研究室
    概要: 大きさ100のグラフにおいて、2点間の(最短経路とは限らない)パスの本数は 10の100乗を超えることがあります。本実習では、大規模グラフを圧縮して 表現するデータ構造を用いて、莫大な数のグラフを扱うアルゴリズムと プログラムを作成します。
    開催期間: 2日間 2/26(月) ~ 2/27(火)
    定員: 3
    受入条件: C++ 言語または python によるプログラミング経験があること
  63. 深層学習による医用画像認識・生成 ―基礎から最新技術まで―
  64. 研究室名: 生体医用画像研究室
    概要: 本セミナーでは、画像認識・生成のための深層学習の基礎手法であるConvolutional Neural Network (CNN)や最新手法のGenerative Adversarial Network (GAN)などを使って、医用画像解析を行います。特に、CT画像やMRI画像から全自動で解剖学的な特徴点を抽出するアルゴリズムや、MRI画像からCT画像を生成するアルゴリズムを実装し、関連する技術やプログラミングツールの実践的理解を深めます。
    開催期間: 3日間 2/26(月) ~ 2/28(水)
    定員: 3
    受入条件: プログラミング経験があることが望ましい
  65. MRIおよび超音波画像装置を用いた筋骨格解析
  66. 研究室名: 生体医用画像研究室
    概要: 本セミナーでは、本学に新しく導入された、立位撮影可能なMRI装置およびモーションキャプチャーにより三次元再構成が可能な超音波画像装置を使って筋肉や骨格の構造やその動きを解析します。参加者はMRIや超音波の撮像原理や操作方法を勉強し、実際に撮影を行い、得られた画像から解析を行う一連の操作を体験してもらいます。
    開催期間: 3日間 2/26(月) ~ 2/28(水)
    定員: 3
    受入条件: プログラミング経験があることが望ましい
  67. 細胞の制御システム、代謝システムのデータ解析とモデル化の実践
  68. 研究室名: 計算システムズ生物学研究室
    概要: 細胞の運命決定(細胞増殖と細胞分化)を制御している分子システムを計測データからモデル化するシステム同定の方法を学び、細胞がどのようにして自らの運命決定を制御しているのかをシステマティックな観点から理解する。 または、細胞の代謝物質濃度の変動と遺伝子発現のデータなどから、細胞内の遺伝子機能のネットワークを分析するための統計解析の手法を学び、細胞がどのように環境に応答しているか、そのダイナミクスを理解する。
    開催期間: 3日間 2/26(月) ~ 2/28(水)
    定員: 3
    受入条件: 簡単なプログラミング経験があることが望ましい

研究室見学

研修を受ける研究室以外の研究室を見学したい場合には、研修を受ける研究室の担当者と予め相談の上、 いつでも見学会というシステムを利用してください。

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1. 交通機関運休の場合
大規模な災害、事故等の発生により、通学路線のうち「近鉄電車(けいはんな線、奈良線、京都線)」あるいは「奈良交通バス(学研北生駒駅、学園前駅、高の原駅路線)」が運休した場合、その日のセミナーは中止とします。 なお、運休が解除された場合の取扱いは次表のとおりです。
2. 気象警報発令の場合
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運休及び警報解除時刻授業の取扱い
午前7時以前に解除された場合全日セミナー実施
午前10時以前に解除された場合午後セミナー実施
午前10時を経過しても解除されない場合全日セミナー中止

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