注意事項
緊急事態宣言の発令等によりオンライン実施に変更される場合があります。
奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 情報科学領域
スプリングセミナー2022 2/28–3/2
奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 情報科学領域では、2022年2月28日（月）〜3月2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 |
2022年2月28日（月）〜3月1日（火）（2日間コース）または 2022年2月28日（月）〜3月2日（水）（3日間コース） （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 情報科学棟 （〒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。
募集締め切り後に集計し、応募者が多い場合は、各テーマにおいて選考いたします。
テーマの割り当てが決まり次第、メールで連絡します。
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| 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 |
以下の「今すぐ応募する」ボタンをクリックし、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：2022年1月25日まで
応募期間：2022年1月31日まで（延長しました）
募集は終了しました
配属先の確認
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| 問い合わせ先 |
スプリングセミナー2022実行委員会
ss2202[at]is.naist.jp |
- 2月28日（月）
09:20 集合・受付（エーアイ大講義室）
09:30 情報科学領域紹介、入試に関する説明会（エーアイ大講義室及びオンライン）
説明会終了後–17:00 実習（各研究室又はオンライン）
- 3月1日（火）
09:30–17:00 実習（各研究室又はオンライン）
- 3月2日（水）（3日間コースのみ）
09:30–17:00 実習（各研究室又はオンライン）
- スマホでARアプリを作ってみよう
| 研究室名： |
サイバネティクス・リアリティ工学研究室 |
| 開催方法： |
オンライン＋対面 |
| 概要： |
ポケモンGOやSNOWのようにカメラで現実環境を認識して映像を加工したり合成したりするARアプリを作りましょう。スマホのアプリ開発としてUnityとAR Foundationというツールを用いて、ノートパソコンで開発を行います（★オンラインを希望される場合でも、必要な機材は貸し出しますのでご安心ください★）。1日目は基本的な開発手順について学び、サンプルプログラムの動作を確認したり、アイデア出しを行います。2日目は自身の興味やスキルに合わせて、インストラクタと相談しながら物体認識や顔認識、ジェスチャ入力などにチャレンジしたり、自由にシステムを改良していきます。3日目はシステムを完成させて、インストラクタや研究室メンバーの前でプレゼンをします。部屋にバーチャルの花瓶や家具を置いてみたり、顔の年齢を変えてみたり、認識した物体を音声で知らせてみたり、いろんなアプリを考えてみてください。
https://carelab.info/ja/2021/12/11/spring-seminar-will-be-held-from-fab-28-to-mar-2-2022/ |
| 開催期間： |
3日間 |
| 定員： |
5 |
| 受入条件： |
|
- マイコンと機械学習を使って行動認識システムを作ろう
- CGRAの基礎と高性能化、AI学習および汎用計算への応用
| 研究室名： |
コンピューティング・アーキテクチャ |
| 開催方法： |
オンライン＋対面 |
| 概要： |
http://arch.naist.jp/Lectures/PBL1/20220216_CGRA_post.doc の無料体験 |
| 開催期間： |
3日間 |
| 定員： |
4 |
| 受入条件： |
C言語によるプログラミング経験があること。 |
- 機械学習でネットワークパケットを解析して不正な攻撃を検知しよう
| 研究室名： |
ソフトウェア設計学研究室 |
| 開催方法： |
オンラインのみ |
| 概要： |
本演習では機械学習を用いて膨大な量のネットワークパケットの解析を行います。そして、DDoS攻撃などネットワークの不正な攻撃を検知するプログラムを開発し、その動作の理解や評価を行います。 |
| 開催期間： |
2日間 |
| 定員： |
3 |
| 受入条件： |
Pythonによるプログラミング経験があると好ましい。 |
- Graphillionを用いた大規模ネットワークの信頼性評価
| 研究室名： |
大規模システム管理研究室 |
| 開催方法： |
オンライン＋対面 |
| 概要： |
ネットワーク信頼性は、ネットワークのサービスの質を評価する重要な指標です。ネットワーク信頼性を求める問題はNP困難であり、素朴な方法では数十ノード規模のネットワークでも厳密に計算することは難しいです。しかし実用上は、二分決定グラフ(BDD)と呼ばれるデータ構造を用いることで数百ノード規模のネットワークに対してもネットワーク信頼性を厳密に計算できることが知られています。本テーマでは、BDDを用いたネットワーク信頼性評価法について、PythonのライブラリGraphillionを用いて実践的に学習します。 |
| 開催期間： |
2日間 |
| 定員： |
3 |
| 受入条件： |
Pythonによるプログラミング経験があることが望ましい。 |
- 実装の脆弱性を利用して強力な暗号を解読してみよう！
| 研究室名： |
情報セキュリティ工学 |
| 開催方法： |
オンライン＋対面 |
| 概要： |
暗号モジュールの動作中に生じる消費電力や放射電磁波といった本来の入出力以外の情報（サイドチャネル情報）を観察することで秘密鍵を奪うサイドチャネル攻撃が新たな脅威として注目を集めています。本セミナーでは、暗号アルゴリズムをソフトウェア及びハードウェア実装し、暗号処理の動作中に生じるサイドチャネル情報を実際に計測し、それを用いて暗号を解読する手法について学ぶと共に、こうした攻撃に対抗するための対策手法についての基本概念を学びます。 |
| 開催期間： |
2日間 |
| 定員： |
6 |
| 受入条件： |
Pythonによるプログラム経験があること。 |
- アナログ・デジタル混載型ニューロモルフィック近似計算回路
| 研究室名： |
コンピューティング・アーキテクチャ研究室 |
| 開催方法： |
オンライン＋対面 |
| 概要： |
本課題では、一本のデータ線で多くの情報を表現する計算方式を創出し、次世代計算機構の候補としてアナログ近似演算回路を開発します。本研究室が独創の近似計算トポロジー「DiaNet」を使用して、超省面積近似演算機構のアナログ・デジタル混載型回路実装を体験し、理解を深める。 |
| 開催期間： |
2日間 |
| 定員： |
3 |
| 受入条件： |
集積回路設計に関する基礎知識があること。 |
- HoloLensを使用したAR体験
| 研究室名： |
インタラクティブメディア設計学 |
| 開催方法： |
オンライン＋対面 |
| 概要： |
Microsoft社の頭部装着型ディスプレイ、HoloLensを使用して、AR/(拡張現実感)システムの開発を行います。基礎の基礎から説明しますので、自信、経験が無い方でも大歓迎です。みなさんのアイデアで、面白いシステムを開発してみましょう。オンライン参加の場合でも、HoloLensとノートPCを事前に郵送し、貸し出しますので、ご自宅で最新のARとその開発を体験いただけます。
＃なお、複数人の同時オンライン実習は難しいため、オンライン参加の方は、同日中で時間をずらして、個別に実習を行う予定です。
＃日本国外への機器輸送は行えません。ご了承ください。
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| 開催期間： |
3日間 |
| 定員： |
3 |
| 受入条件： |
C/C++/C#によるプログラミング経験があることが望ましいが必須ではない。 |
- 100台の小型ロボットを協調させよう
| 研究室名： |
ディペンダブルシステム学研究室 |
| 開催方法： |
オンライン＋対面 |
| 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調動作する分散システムです。本セミナーでは、100台の小型ロボット（kilobot）を協調動作させることで、分散システムにおけるアルゴリズムの設計を体験してもらいます。オンラインのみの場合は、シミュレーションによって分散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 |
| 定員： |
3 |
| 受入条件： |
プログラミング経験があること。 |
- 車をハックしよう！
| 研究室名： |
情報基盤システム学研究室 |
| 開催方法： |
オンライン＋対面 |
| 概要： |
現在普及している自動車は複数のECU（車載コンピュータ）がCAN（車内ネットワーク）を通して様々な情報をやりとりして稼働しています。本セミナーではそのECU同士の通信を傍受しデータの意味を解析して、その内容を可視化したり、リモコンドア解除を遠隔から行ってみたりと、車をとことんハックします。 |
| 開催期間： |
2日間 |
| 定員： |
3 |
| 受入条件： |
オンラインの場合はWeb会議参加・SSHリモートログインができるインターネット回線とパソコン (Windows / Mac など) が使える環境が用意できること。 |
- 深層学習で霧画像を鮮明化してみよう！
| 研究室名： |
光メディアインタフェース研究室 |
| 開催方法： |
オンライン＋対面 |
| 概要： |
近年画像処理の分野では深層学習を用いたアプローチが大きな成果を上げています。一方で、深層学習がその性能を発揮するには十分な学習データが必要になります。本セミナーでは、霧画像を鮮明化することを題材とし、物理モデルを用いて合成した霧画像を深層学習の学習データとして用い、深層学習の有効性と限界について体験してもらいます。 |
| 開催期間： |
2日間 |
| 定員： |
5 |
| 受入条件： |
C/C++ または Python によるプログラミング経験があることが望ましい。 |
- 5G通信基盤を支えるネットワーク仮想化技術によるネットワーク自動最適化のための設計
| 研究室名： |
大規模システム管理研究室 |
| 開催方法： |
オンライン＋対面 |
| 概要： |
モバイルネットワークやインターネットなどの通信サービスは社会基盤となっており、私達は多種多様なサービスを享受できます。一方で、ネットワークに接続するデバイス数の増加や多様化するネットワークサービスに伴い、ネットワークは複雑化し、導入・運用コストが増大することが懸念されています。これらの要件を満たすために、ネットワーク機能仮想化（Network functions virtualization: NFV）を基盤としたネットワークの自動最適制御が大きく注目されています。NFVでは、専用機器で実現していたネットワーク機能を汎用機器上で仮想ネットワーク機能として実現することで、導入・運用コストを削減するとともに、ユーザの多様な要求に対してネットワークサービスを迅速かつ柔軟に展開可能なネットワークの設計を可能にします。任意のネットワークサービスは複数のネットワーク機能を連結したサービスチェインとして構成できます。本テーマでは、PythonやPulpなどを用いて、所望のユーザ要求に対するサービスチェインを実現する最適なサービスパスの設計を体験してもらいます。 |
| 開催期間： |
2日間 |
| 定員： |
3 |
| 受入条件： |
Pythonによるプログラミング経験があることが望ましい。 |
- 医用画像解析の最先端
| 研究室名： |
生体医用画像研究室 |
| 開催方法： |
オンライン＋対面 |
| 概要： |
本セミナーでは、大規模な医用画像データベースを用いて、医用画像処理の最先端を学びます。参加者は、深層学習を始めとする最新の画像処理手法を用いて、CTやMR画像からの臓器領域の認識や非剛体位置合わせを用いた統計解析を行い、臨床医療や医学研究で広く用いられる基礎技術を、実践的な問題を通して学びます。 |
| 開催期間： |
3日間 |
| 定員： |
3 |
| 受入条件： |
プログラミング経験が必要。画像処理・深層学習の基礎知識がある事が望ましい。 |
- TEEとRustによるセキュアコーディング
| 研究室名： |
サイバーレジリエンス構成学研究室 |
| 開催方法： |
オンライン＋対面 |
| 概要： |
intelやArmなどのCPUには、OSとは独立してクリティカルな処理が安全に実行できる機能であるTrusted Executional Environment（TEE）が含まれている。この機能により、OSの脆弱性突破による機密情報の漏洩や処理の改竄を防ぐことが期待できる。本セミナーでは、intel製CPUに搭載されているintel SGXと、安全性を重視して設計されたモダンなプログラミング言語Rustを用いることによる、セキュアコーディングを体験します。 |
| 開催期間： |
2日間 |
| 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。 |
- サイバー攻撃の特徴量解析
| 研究室名： |
サイバーレジリエンス構成学研究室 |
| 開催方法： |
オンライン＋対面 |
| 概要： |
本演習では、“セキュリティ×機械学習“に着目し、ブルートフォースアタックやSQLインジェクションといった攻撃の特徴を解析します。特徴を解析し、精度の高いモデルの作成に挑戦していただきます。機械学習とセキュリティの相関、及びデータセットに基づいた攻撃の特徴量抽出を学ぶことができます。
環境はGoogle Colaboratory (https://colab.research.google.com/?hl=ja)を使用します。 |
| 開催期間： |
2日間 |
| 定員： |
5 |
| 受入条件： |
pythonでのプログラミング経験があること。これに加えて、pandasや 機械学習プログラミングの経験があれば良いですが、必須ではありません。 |
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。
本学へのアクセスページを参考にしてください。
近隣のホテル(有料)は FAQのページにあります。予約は自身で行ってください。
交通機関運休及び気象警報発令の場合のセミナーの取扱いについて
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
奈良市・生駒市のいずれか又はこれらの市を含む地域に「暴風警報（又は暴風雪警報）」又は「特別警報」が発令された場合、その日のセミナーは中止とします。なお、同警報が解除された場合の取扱いは次表のとおりです。
| 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 |
（注）運休（運行）及び発令（解除）の確認は、テレビ・インターネット等の報道によります。
