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注意事項
緊急事態宣言が発令された都道府県に在住、あるいはそれらの地域を経由して 本学に来訪することになる学生については、オンラインでのセミナー受講のみお申込みいただけます。

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
サマーセミナー2021 8/10-12

　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、2021年8月10日（火）〜12日（木）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 2021年8月10日（火）- 12日（木）または 2021年8月11日（水）- 12日（木） （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 ご自宅などからテーマ担当者が指定するオンラインシステムに接続してもらいます。　（オンラインの場合）
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）　（対面の場合）
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、オンラインシステムに接続するためのコンピュータ環境構築、通信費は各自の負担となります。 更に、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 >>>> 配属先の確認
問い合わせ先 サマーセミナー2021実行委員会
ss2108[at]is.naist.jp

更新情報

集合場所

各テーマ担当者から接続先の連絡があります。ただし、8/11 開催予定のオンライン入試説明会を実施します。

スケジュール

テーマ一覧

  1. スマホでARアプリを作ってみよう
    2. 研究室名： サイバネティクス・リアリティ工学研究室
    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。
    開催方法： オンライン＋対面 Online + face-to-face
    開催期間： 3日間
    定員： 5
    受入条件： 特になし
    資料： セミナースライド
  2. 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
    3. 研究室名： サイバネティクス・リアリティ工学研究室
    概要： コンピュータやセンサの小型化が進み、生活の中へと多くのシステムが導入され、人々を支えています。システムでは、センサから人々の行動に関するデータが取得され、コンピュータがそのデータを分析しています。本実習では、マイコン（M5Stack）とセンサ（加速度、ジャイロなど）を用いて、「センシング→行動認識」の流れを体験してもらいます。どのような行動をどのような手法（機械学習など）により認識するかについてアイデアを出すところから始めていただき、実装するまでをチャレンジしていただきます。オンライン参加の場合、マイコンとして、M5Stack Grayを郵送しますので適宜オンラインで質問などを受け付けながら進めていく予定です。M5Stack Grayはセミナー終了後に大学へと返送いただきます。
    開催方法： オンライン＋対面 Online + face-to-face
    開催期間： 3日間
    定員： 5
    受入条件： 特になし
    資料： セミナースライド
  3. 脳型コンピュータ実現の難しさ体験入門
    4. 研究室名： ディペンダブルシステム学研究室
    概要： メモリスタは、ニューラルネットワークの積和大規模演算を１ステップで完了することができ、次世代の脳型コンピュータを実現するキーデバイスとして期待されています。一方で、安定的に製造できないため個体ごとに特性が大きくばらつき、高い汎化性能を持った脳型コンピュータの設計が難しいことが課題となっています。このセミナーでは、回路シミュレーションをとおして、特性ばらつきによるニューラルネットワーク汎化性能の低下を確認し、この解決策についての基本概念を学びます。
    開催方法： オンラインのみ Online only
    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
    資料：
  4. 次世代高性能計算基盤シストリックアレイを256倍理解する体験
    5. 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： CPUもGPUもオワコン。安全保障技術に指定されている第３世代シストリックアレイ の実機（IMAX2: 256コア10240命令毎サイクル実行）を使用して，教科書だけでは理解できない次世代高効率計算基盤の実践的知識を獲得する．付録として機械学習の超効率化手法も学ぶ。
    開催方法： オンライン＋対面 Online + face-to-face
    開催期間： 3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
    資料： セミナースライド
  5. 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の最適設計
    6. 研究室名： 大規模システム管理研究室
    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．このような課題に対処するために，ネットワーク機能仮想化 (Network functions virtualization: NFV) 技術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．
    開催方法： オンライン＋対面 Online + face-to-face
    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．
    資料：
  6. 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
    7. 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： 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。
    開催方法： オンライン＋対面 Online + face-to-face
    開催期間： 2日間
    定員： 2
    受入条件： 安全保障技術のため、本研究室以外の留学生は履修不可
    資料：
  7. 100台の小型ロボットを協調させよう
    8. 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。
    開催方法： オンライン＋対面 Online + face-to-face
    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
    資料： セミナースライド
  8. 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
    9. 研究室名： ソフトウェア設計学研究室
    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。
    開催方法： オンライン＋対面 Online + face-to-face
    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。
    資料：
  9. 深層学習で霧画像を鮮明化してみよう！
    10. 研究室名： 光メディアインタフェース研究室
    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．
    開催方法： オンラインのみ Online only
    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
    資料： セミナースライド
  10. AR/VR、HRIアイデアソン（グループディスカッションを通じたアイデアコンテスト）
    11. 研究室名： インタラクティブメディア設計学
    概要： AR/VR(拡張現実感/バーチャルリアリティ)とHRI(ヒューマンロボットインタラクション)に関する研究紹介やアイデアソンを行います。研究室で行われているAR/VR、HRIに関する最先端の研究を一気に知ることができるため、皆さんが、新たな研究を考え、提案する大きな手がかりとなると思います。AR/VR、HRIのことを学びたい人、近い将来これらの研究をしたい人はぜひご参加ください。１日目はAR、２日目はHRIをテーマとして、活用・技術アイデアに関してグループディスカッションを行う予定です。研究室の学生が皆さんのサポートをしてくれます。
    開催方法： オンラインのみ Online only
    開催期間： 2日間
    定員： 10
    受入条件： 特になし
    資料：
  11. 医用画像解析の最先端
    12. 研究室名： 生体医用画像研
    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。
    開催方法： オンライン＋対面 Online + face-to-face
    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。
    資料： セミナースライド
  12. 民生ワイヤレス機器による気象データ取得と処理
    13. 研究室名： ネットワークシステム学
    概要： 地球温暖化によってゲリラ豪雨は頻発化しており、災害規模は甚大化の傾向にあります。国内における気象観測網の発達によりゲリラ豪雨の観測は可能であるものの、地形由来の局所的気象変化はいまだ正確に予測できないとされています。このテーマでは、観測機器でない民生ワイヤレス機器を用いて気象推定情報を取得し、機械学習などによって種々の気象条件を降水に分類するための処理方法と評価方法を検討することを目的としています。
    開催方法： オンラインのみ Online only
    開催期間： 2日間
    定員： 3
    受入条件： 特になし, pythonを使います
    資料： セミナースライド
  13. 公共交通ビッグデータの可視化と分析
    14. 研究室名： 情報基盤システム学研究室
    概要： 共同研究先から0.5秒に1回リアルタイムに送信されている路線バスのセンサデータを可視化・分析します。センサデータはGPS、車両速度、エンジン回転数、燃料残量、加速度、磁気、ジャイロといった車両の情報に加えて、温度、湿度、大気圧といった環境情報も取得できます。データから実世界をイメージ、分析できるデータサイエンティストの第一歩を体験しましょう。
    開催方法： オンライン＋対面 Online + face-to-face
    開催期間： 2日間
    定員： 4
    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
    資料： セミナースライド
  14. コロナ時代のIoTセンシングシステムを作ろう
    15. 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： 新型コロナウイルス感染症の蔓延に伴って過度な接触や混雑を抑制することが重要視されています。しかし、環境の状況を定量的に知ることは難しく、三密予防を徹底することが主な対策となっているのが現状です。また、コロナ状況下では、人々の心身の健康状態を維持することが難しいことも問題となっています。そこで本実習では、マイコンやセンサを使って、大学教室・飲食店・交通機関など、様々な場所・状況における環境状況をセンシングするシステムの構築していただきます。また環境だけでなく、環境にいる人に対するセンシングに挑戦いただくのも大歓迎です。IoTやセンシング、機械学習などに興味がある方の応募をお待ちしています。
    開催方法： オンライン＋対面 Online + face-to-face
    開催期間：
    定員：
    受入条件： 特になし
    資料：
  15. 実装の脆弱性を利用して強力な暗号を解読してみよう！
    16. 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。
    開催方法： 対面のみ　face-to-face only
    開催期間： 2日間 (8/24-25)
    定員： 4
    受入条件： C言語 or pythonによるプログラミング経験があること、「いつでも体験入学」のページから申し込むこと
    資料： 「いつでも体験入学」
  16. 電波から機器内部の情報を取得してみよう！
    17. 研究室名： 情報セキュリティ工学研究室
    概要： 電子機器は電気を消費して動作するため、動作時に機器外部へと電磁波 が放射されます。放射される電磁波は機器内部の動作に依存しているため、機器 外部で取得した電磁波から機器内部の動作を推定できる可能性があります。本セ ミナーでは、ソフトウェアで制御可能なSoftware defined radio(SDR)を使用し て機器内部の情報取得を体験し、そのメカニズムと対策についての基本概念を学 びます。
    開催方法： 対面のみ　face-to-face only
    開催期間： 2日間 (8/26-27)
    定員： 4
    受入条件： C言語 or pythonによるプログラミング経験があること、「いつでも体験入学」のページから申し込むこと
    資料： 「いつでも体験入学」

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

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。

「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