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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
サマーセミナー2018 8/6-8

 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、2018年8月6日(月)〜8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。

過去のサマーセミナー参加者の声:

日時 2018年8月6日(月)- 7日(火)または 2018年8月6日(月)- 8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 先端科学技術研究科 情報科学領域 (〒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 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を記入して応募してください.
応募期間:2018年7月9日まで
問い合わせ先 サマーセミナー2018実行委員会
ss1808[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: 数年後、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、非ノイマン型コンピュータの知識がなければ計算量の増加に追随することはできません。今後有望視されている、FPGAコンピューティング、アプロキシメイトアナログコンピュータ、シストリックアレイ型コンピュータの3つを題材に、非ノイマン型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
    定員: 4
    受入条件: プログラミング経験があること
  3. 故障に負けないアルゴリズムを設計しよう
  4. 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
    定員: 3
    受入条件: 特になし
  5. 分子ロボットに適したアルゴリズムを設計しよう
  6. 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、低性能なロボットでも動作するシンプルな協調アルゴリズムが必要となります。本セミナーでは、グループ分けなどのタスクを実現するための、シンプルな協調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: 特になし
  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
    定員: 2
    受入条件: 特に無し
  9. ウェアラブルデバイスのみを用いた体幹トレーニングの種目認識
  10. 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: 近年,老化防止や運動不足の解消などに効果を発揮する運動として,体幹トレーニングが注目されています.体幹トレーニングは自分の体重のみの負荷量で簡単に行うことのできるエクササイス?として認識されており, 体幹筋を中心とした全身の筋肉を鍛えることか?て?きる実用的なトレーニンク?手法として知られています.我々の研究室では,いつでもどこでも,隙間時間に体幹トレーニングを行うことができるよう支援する新しいシステムの開発を行っています.本セミナーでは,その中でも特に,複数のウェアラブルデバイスから得られる加速度情報などから,現在行っている体幹トレーニングの種目を推定するシステムの開発に挑戦します.具体的には,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あり,機械学習の基礎など必要な知識を幅広く学習できます.
    開催期間: 3日間
    定員: 3
    受入条件:
  11. 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
  12. 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
    定員: 3
    受入条件: 特になし
  13. シミュレーション: 理論と実践
  14. 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
    定員: 3
    受入条件: C / C++/Javaプログラミングの経験
  15. プログラミングを手伝ってくれるボットの開発
  16. 研究室名: ソフトウェア工学研究室
    概要: ソフトウェア工学研究室では,プログラミングにおいてタイプミスや安易なコピー&ペーストの混入を指摘したり,利用できる部品を推薦したりといった支援活動を自動的に行うボットを開発しています.本セミナーでは,開発者が作成しているプログラムの内容を理解するためのプログラム解析技術を学習し,改善してくれるボットの設計,開発を体験してもらいます.
    開催期間: 2日間
    定員: 4
    受入条件: プログラミングの経験があること
  17. 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
  18. 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い,Pythonでの大規模データ分析・可視化・機械学習に取り組みます.著名な12のプログラミング言語(JavaScript, R, Ruby, Pythonなど)のライブラリエコシステムデータを分析します.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
    定員: 5
    受入条件: プログラミングの経験があること
  19. ブロックチェーンベースのソフトウェア開発入門
  20. 研究室名: ソフトウェア工学研究室
    概要: Ethereumのテストネット上でいくつかのスマートコントラクトの開発とデブロイを体験することで新しいソフトウェア開発パラダイムを学びます.
    開催期間: 2日間
    定員: 3
    受入条件: プログラミングの経験があること
  21. 深層学習によるソフトウェアプロファイラからのリアルタイム異常検知
  22. 研究室名: ソフトウェア工学研究室
    概要: ソフトウェア工学研究室で開発したリアルタイムソフトウェアプロファイラを用いてパフォーマンスバグの自動検出に取り組みます.膨大なソフトウェア実行データを学習することで異常を見つけます.
    開催期間: 2日間
    定員: 2
    受入条件: GANや深層学習のプログラミング経験があること
  23. 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?
  24. 研究室名: ソフトウェア設計学研究室
    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
    定員: 3
    受入条件: プログラミング経験があること
  25. クラウドのための仮想ネットワークプログラミング
  26. 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 Networking)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
    定員: 3
    受入条件: 特にないが,Rubyの経験があると好ましい.
  27. マルウェア動的解析実習 ?箱庭構築から計測、分析、フォレンジック、可視化まで?
  28. 研究室名: サイバーレジリエンス構成学研究室
    概要: 本テーマでは実際にマルウェアを動作させ、多角的な分析・考察を実践的に行ってもらいます。例えば、箱庭の構築(SDNを活用した閉鎖実験ネットワーク環境やハニーポット環境など)やマルウェア通信の計測・解析、マルウェアの挙動分析、フォレンジック、マルウェア被害や挙動などの可視化を含む非常に幅広い内容の中から、個人の興味範囲に応じた実習内容を決め、希望に応じて初心者向けから本格的な内容まで取り組むことができます。時間の許す限り、心いくまで味わってください。
    開催期間: 2日間
    定員: 5
    受入条件: マルウェアに対する基礎知識、コマンドライン操作の経験があること
  29. 実装の脆弱性を利用して強力な暗号を解読してみよう!
  30. 研究室名: 情報セキュリティ工学研究室
    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: 3
    受入条件: C言語による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: 2日間
    定員: 2
    受入条件: 特になし
  33. 誤差1cmの測位!RTK-GPSシステムの構築
  34. 研究室名: 情報基盤システム学研究室
    概要: GPS受信機で単独測位をすると誤差は一般的に数m程度発生します。RTK(Real-Time Kinematic)と呼ばれる測位手法では基準局との距離が近い等、条件が良いと数cmの精度が得られます。奈良先端大の学内に設置された基準局の補正情報を受け取って、RTK測位システムを実際に構築して、1cm誤差の測位を体験しましょう。
    開催期間: 2日間
    定員: 2
    受入条件: 特になし
  35. 統計的機械学習の脳波への応用
  36. 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
    定員: 2
    受入条件: 初心者歓迎
  37. ニューラルネットによる機械翻訳
  38. 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
    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
  39. Q学習を用いた対話システム戦略の学習
  40. 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
    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
  41. 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
  42. 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
    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
  43. 実験で学ぶワイヤレス給電技術
  44. 研究室名: ネットワークシステム学研究室
    概要: 本セミナーでは、実験を通じてワイヤレス給電システムの仕組みを理解することを目的とする。本セミナーご参加の方にはまず給電システムを自作していただき、その後、アンテナ面積、伝送距離等システム設計上の高速条件の下でいかに電力伝送効率を向上できるかをチャレンジしていただく。
    開催期間: 3日間
    定員: 2
    受入条件:
  45. ソフトウェア無線で学ぶワイヤレス通信のしくみ
  46. 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、ソフトウェア無線を用いて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
    定員: 2
    受入条件: 基礎的なプログラミング能力
  47. ビデオシースルーHMDで視覚拡張の世界を体感しよう
  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: 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
    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. テレイグジスタンスシステムを制作してみよう
  50. 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
    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
  51. 深層学習が拡張現実感と出会ったら
  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: 本演習では、深層学習が拡張現実感(AR)やユーザインタフェース研究に対して、どのように貢献できるのかについて考えます。1日目の演習では、深層学習の基礎およびUnityを用いたARアプリケーションの作成方法について学びます。2日目は、実際にMicrosoft HoloLens用の深層学習を用いたARアプリケーションの作成を行います。
    開催期間: 2日間
    定員: 6
    受入条件: PythonおよびUnityの経験があることが望ましいが必須では無い
  53. 光の陰影から物体の立体的な形を推定しよう
  54. 研究室名: 光メディアインタフェース研究室
    概要: 光の当て方を変えると,物体の形に応じて陰影(光の明るさや影)が変化します.これはつまり,光の当て方を変えるだけで,物体の形の情報を観察できることを意味しています.本セミナーでは,この陰影の変化から物体の形を推定する照度差ステレオ法について学び,実際に物体の3次元形状の復元に取り組みます.
    開催期間: 2日間
    定員: 3
    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
  55. 分光カメラを使って見えない情報を見てみよう
  56. 研究室名: 光メディアインタフェース研究室
    概要: 光は多くの色に分解することができます.光が物体で反射するとき,それぞれの色は物体の材質の特徴を反映して異なる強さで反射します.本セミナーでは,物体からの反射光を分光カメラを用いて波長ごとに分解することで,人の目には見えない物体の情報を可視化することを学びます.
    開催期間: 2日間
    定員: 3
    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
  57. 頑固者はだれ?レジリエント合意制御系の開発
  58. 研究室名: 知能システム制御研究室
    概要: 社会生活では自分の意見を押し通すだけではなく、他人に合わせて協調していくことも大切ですね。このようなマルチエージェントの協調は情報科学でも研究されています。この実習では、自分の意見を変えない頑固者がいても大丈夫(レジリエント)な分散合意制御システムの設計と実装を行います。
    開催期間: 2日間
    定員: 5
    受入条件: 特になし
  59. 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
  60. 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
    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.
  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
    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. Raspberry Piを用いたIoTアプリの開発
  64. 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
    定員: 3
    受入条件: CまたはPythonによるプログラミング経験があること
  65. ソースコードを読む時の脳のコードを読み解く
  66. 研究室名: 数理情報学研究室ソフトウェア工学研究室
    概要: 本セミナーでは機械学習や脳活動計測の原理について学び,脳活動計測データからその計測対象者が読んでいたソースコードの内容の推定(デコーディング)を行う.
    開催期間: 2日間
    定員: 6
    受入条件: 特になし
  67. 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―
  68. 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
    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
  69. MRIおよび超音波画像装置を用いた筋骨格解析
  70. 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
    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
  71. Data Mining Techniques
  72. 研究室名: 計算システムズ生物学研究室
    概要: In the present era, almost every branch of science and technology has become data intensive requiring algorithms for data analysis and techniques for data visualizations. Under this program we will introduce clustering algorithms applicable to multivariate data such as principal component analysis (PCA) and hierarchical clustering, techniques of how to convert multivariate data into networks, network visualization and network clustering. So get modern skills for handling Big Data.
    開催期間: 2日間
    定員: 3
    受入条件: Elementary knowledge of computer programming
  73. ディープラーニングを用いた生体医用データの解析
  74. 研究室名: 計算システムズ生物学研究室
    概要: 近年、デジタル化された医用画像やウェアラブルデバイスなどの医療機器で獲得した生体医用データが急速に増加するにつれ、健康状況をより詳細的に把握するのためにコンピューターによるデータ解析の補助を利用して診断の精度や速度を上げることが、これらの医用データの価値を高めるために必要になってきている。本セミナーでは、最先端のディープラーニング技術の基本を学び、医用画像や生体時系列信号などの解析に応用する方法を体験する。
    開催期間: 3日間
    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
  75. ロボットアプリケーションのための視覚とAI
  76. 研究室名: ロボティクス研究室
    概要: このセミナーではロボットビジョンと機械学習技術を使って、画像から物体を認識します。このような技術はロボットが日常生活環境で作業をするのに必要になります。
    開催期間: 2日間
    定員: 4
    受入条件: プログラミング経験があること

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。

大学へのアクセス

本学へのアクセスページを参考にしてください。

宿泊施設の案内

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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。

「特別警報とは」
特別警報が発表された地域は数十年に一度しかないような非常に危険な状況にあります。居住地 や通学経路において、特別警報が発令された場合は、周囲の状況や市町村から発表される避難指示・ 避難警告などの情報に留意し、ただちに命を守る行動をとってください。

過去のスプリング/サマーセミナー