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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
サマーセミナー2022 (8/22-24)

 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8月22日(月)〜24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 2022年8月22日(月)- 24日(水)または 2022年8月22日(月)- 23日(火)
(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 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:2022年7月22日まで
問い合わせ先 サマーセミナー2022実行委員会
ss2208[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、8/22 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. 実装の脆弱性を利用して強力な暗号を解読してみよう!
  2. 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: オンライン+対面
    開催期間: 2日間
    定員: 4
    受入条件: Pythonによるプログラム経験があること。
    資料:
  3. スマホでARアプリを作ってみよう
  4. 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。現地で参加される人は、HoloLens 2をはじめとする様々なハードウェアを使っていただくこともできますのでご相談ください。
    開催方法: オンライン+対面
    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
  5. 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
  6. 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(M5StickC)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」の基礎的な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、M5StickC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。M5StickC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
    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
  7. 深層学習で霧画像を鮮明化してみよう!
  8. 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+対面
    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:
  9. 二分決定グラフを用いたネットワーク信頼性評価
  10. 研究室名: 大規模システム管理研究室
    概要: ネットワークのリンクが確率的に故障するとき、指定された2ノード間で正しく通信が行える確率をネットワーク信頼性といいます。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が、その計算はNP困難であり、素朴な方法では数十リンク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リンク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かつ高速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。
    開催方法: オンライン+対面
    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: セミナースライド
  11. 5G通信基盤を支えるNFVネットワークの自動最適制御
  12. 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.
    開催方法: オンライン+対面
    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:
  13. 技術をもって芸術に挑む
  14. 研究室名: 数理情報学研究室
    概要: 「技術」は、英語で "art" という単語で表されることがあり、同じく "art" と訳される「芸術」とは切っても切れない関係にあると言える。実際に、非常に多くの技術が芸術に用いられ、その発展に貢献してきた。そして、深層学習もその例に漏れず、芸術への応用が現在も盛んに試みられている。本テーマでは、深層学習による画像変換技術について学び、絵画の画風変換への応用を試みる。また、絵画呈示時の認知、視線行動、脳活動のモデル化や、音楽呈示時の情動的影響評価のための心拍変動分析など、芸術に対する我々の様々な技術的アプローチについても紹介する。
    開催方法: オンライン+対面
    開催期間: 2日間
    定員: 6
    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:
  15. 公共交通ビッグデータの可視化と分析
  16. 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
    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が望ましい(スキルに応じて取組内容のレベルは調整します)
    資料: セミナースライド
  17. HoloLensを使用したAR体験
  18. 研究室名: インタラクティブメディア設計学研究室
    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。
    開催方法: オンライン+対面
    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。日本国外への機器郵送は非対応。
    資料:
  19. 【文理不問】次世代ソフトウェア業界を支えるノーコード開発の体験!〜AI・ビッグデータ・RPAの活用まで理解できる〜
  20. 研究室名: ソフトウェア設計学研究室
    概要: デジタル社会の急速な発展に伴い、より効率良く・高速にWebアプリやソフトウェアを開発する必要性が高まってきました。従来のソフトウェア開発では常識であったプログラミングは、柔軟なソフトウェアを開発できる一方で、開発工数や時間を要してしまうことが課題でした。しかし、近年ではノーコード開発と呼ばれる新たなソフトウェア開発手法が注目を浴びており、多くの民間企業でも急速に導入・利用が始まっています。ノーコード開発は、ソースコードの記述が不要なため、エンジニアでなくてもWebサービスの開発が可能であることから世界的に注目されています。本講座では、次世代のデジタル社会を支えるノーコード開発技術(Microsoft Power Automate もしくは Power BI)を体験して、ここでしか見られない新たな可能性について追求していきます。
    開催方法: オンライン+対面
    開催期間: 2日間
    定員: 5
    受入条件: ・ソフトウェア開発に興味があること
    ・AI・ビッグデータの活用について興味があること
    ・ノーコード開発を経験したことがある、もしくは講座開始までに必ず事前学習できる時間がある人
    資料:
  21. モダン・ソフトウェア開発運用(DevOps)への招待:今日から使えるソフトウェアエンジニアリング技術
  22. 研究室名: ソフトウェア設計学研究室
    概要: AgileやDevOpsに代表されるように,近年のソフトウェア開発では継続的にシステムの価値を高める取り組みが行われています.本セミナーでは,DevOpsで利用される様々なモダン開発支援ツールを用いて,コーディングからテスト・リリースまで,一連のソフトウェア開発を行います.具体的には,ビルド(Bazel/Gradle/Maven),リグレッションテスト(JUnit/PyUnit),コードレビュー(Pull Request),Continuous Integration/Delivery (GitHub Action/Travis CI),運用(Docker/Kubernetes)などを順に演習していく予定です.また,研究課題になり得る,モダンソフトウェア開発方法でも解決できていない問題についても解説していきます.
    開催方法: オンライン+対面
    開催期間: 2日間
    定員: 5
    受入条件: オブジェクト指向言語プログラミング知識・経験があること(JavaやPython等)
    資料:
  23. ロボット制御のための機械学習・強化学習
  24. 研究室名: ロボットラーニング研究室
    概要: 機械学習・強化学習によってロボットはデータから賢く動く方法を学習することができます.実習は,ロボット制御に向けた機械学習・強化学習を実際に利用し,課題解決に挑戦します.学習の仕組みとロボット制御への利用方法を学びます.
    開催方法: オンライン+対面
    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の経験があることが望ましい
    資料:
  25. 医用画像解析の最先端
  26. 研究室名: 生体医用画像研究室
    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
    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
  27. 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
  28. 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
    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:
  29. 100台の小型ロボットを協調させよう
  30. 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
    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:

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