Precautions
The method of all themes is subject to change to Online due to the state of emergency.
Division of Information Science, NAIST
Spring Seminar
Feb. 28 (Mon.)–Mar. 2 (Wed.), 2022
Spring Seminar 2022 will be held on the Division of Information Science, NAIST, from February 28 through March 2. You can experience the cutting-edge research on Information Science during this Spring Seminar.
We are looking forward to your application!
| Date |
Feb. 28–Mar. 1, 2022 (2 days course), or Feb. 28–Mar. 2 (3 days course), 2022
(Depend on the topics) |
| Venue |
Depending on topic, you can either:
- Stay at home and connect to the online system designated by the theme lecturers (Online case)
- Come to Division of Information Science, NAIST, Takayama 8916-5, Ikoma, Nara 630-0192, Japan (Online-Offline hybrid)
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| Intended audience |
Education higher than undergraduate including non-academic applicants who are planning to become IS students.
If you are not a candidate, please apply the Lab tour |
| Capacity |
Depends on each theme (please check the table below).
If the number of applicants exceeds the capacity, a selection process will be done by the corresponding laboratory.
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| Admission fee |
FREE! However, we don't cover any travel or accommodation costs. We also don't issue any documents for applying visa etc. |
| Application form |
Please click the following "Apply Now" button and submit your application form.
Deadline: January 25, 2022
Deadline: Extended to January 31, 2022
Closed
Confirm your assignment
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| Contact us |
Spring Seminar Committee
ss2202[at]is.naist.jp |
- Feb. 28 Mon.
09:20 Registration (AI, Inc. Seminar Hall)
09:30 Introduction of NAIST and the entrance examination (AI, Inc. Seminar Hall and Online)
–17:00 Seminar (Lab. or Online)
- Mar. 1 Tus.
09:30–17:00 Seminar (Lab. or Online)
- Mar. 2 Wed. (only 3 days course)
09:30–17:00 Seminar (Lab. or Online)
- スマホでARアプリを作ってみよう
- 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
- Basics of CGRA and improvement for AI and general computing
| Laboratory: |
Computing Architecture |
| Method: |
Online + face-to-face |
| Summary: |
http://arch.naist.jp/Lectures/PBL1/20220216_CGRA_post.doc with no fee |
| Date: |
3 days |
| Capacity: |
4 |
| Qualification: |
Programming experience in C |
- Machine learning to detect malicious attacks in network traffic
| Laboratory: |
Software Design and Analysis Laboratory |
| Method: |
Online only |
| Summary: |
In this seminar, we will analyze a large amount of network packet datasets using machine learning models. We develop programs to detect cyber attacks using the machine learning models and evaluate the programs. |
| Date: |
2 days |
| Capacity: |
3 |
| Qualification: |
Experience in Python is preferred |
- Graphillionを用いた大規模ネットワークの信頼性評価
| Laboratory: |
Large-Scale Systems Management Laboratory |
| Method: |
Online + face-to-face |
| Summary: |
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。 |
| Date: |
2 days |
| Capacity: |
3 |
| Qualification: |
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！
| Laboratory: |
Information Security Engineering |
| Method: |
Online + face-to-face |
| Summary: |
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。 |
| Date: |
2 days |
| Capacity: |
6 |
| Qualification: |
Pythonによるプログラム経験があること。 |
- Analog/Digital Mixed Neuromorphic Approximate Computational Units
| Laboratory: |
Computing Architecture Lab |
| Method: |
Online + face-to-face |
| Summary: |
This seminar aims at developing novel computing architectures on the basis of single-wire-driving data representations. The students are expected to practice the knowledge and design methodology of approximate computing systems on the basis of a novel neuromorphic topology (known as “DiaNet”). |
| Date: |
2 days |
| Capacity: |
3 |
| Qualification: |
Who has the basic knowledge of integrated circuit design |
- HoloLensを使用したAR体験
| Laboratory: |
Interactive Media Design |
| Method: |
Online + face-to-face |
| Summary: |
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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| Date: |
3 days |
| Capacity: |
3 |
| Qualification: |
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 |
- Algorithm design toward 100 small robots
| Laboratory: |
Dependable System Laboratory |
| Method: |
Online + face-to-face |
| Summary: |
Most existing systems, such as the Internet, clouds, and IoTs, are distributed systems, which consist of many computers that can communicate with each other. In this seminar, we will learn algorithms for distributed systems by making 100 small robots (kilobots) collaborate. If the seminar is held only online, we will learn algorithms by simulation. |
| Date: |
2 days |
| Capacity: |
3 |
| Qualification: |
Programming experience |
- 車をハックしよう！
| Laboratory: |
Internet Architecture and Systems Laboratory |
| Method: |
Online + face-to-face |
| Summary: |
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。 |
| Date: |
2 days |
| Capacity: |
3 |
| Qualification: |
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。 |
- Deep learning meets Physics for Image defogging
| Laboratory: |
Optical Media Interface Laboratory |
| Method: |
Online + face-to-face |
| Summary: |
In recent years, deep learning approaches have achieved remarkable success in image processing. On the other hand, the performance of deep learning depends on the size and quality of training dataset. This seminar focuses on image defogging, and we evaluate the performance and limitation of deep learning through synthesizing foggy images with a physics-based model and training a deep neural network. |
| Date: |
2 days |
| Capacity: |
5 |
| Qualification: |
Programming experience in C/C++ or Python |
- 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
| Laboratory: |
Large-Scale Systems Management Laboratory |
| Method: |
Online + face-to-face |
| Summary: |
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。 |
| Date: |
2 days |
| Capacity: |
3 |
| Qualification: |
Programming experience in Python is preferred. |
- Cutting Edge Medical Image Analysis
| Laboratory: |
Imaging-based Computational Biomedicine Laboratory |
| Method: |
Online + face-to-face |
| Summary: |
This seminar provides an opportunity to learn advanced medical image analysis using large-scale medical image databases. The participants will perform image segmentation and deformable registration on CT or MR images for statistical analysis of human anatomy. The experiments with these essential tools help the participants cultivate their problem-solving skills in clinical image analysis or a broader range of medical research projects. |
| Date: |
3 days |
| Capacity: |
3 |
| Qualification: |
Programming experience is required. Familiarity with image processing and deep learning is preferable. |
- TEEとRustによるセキュアコーディング
| Laboratory: |
Laboratory for Cyber Resilience |
| Method: |
Online + face-to-face |
| Summary: |
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。 |
| Date: |
2 days |
| Capacity: |
5 |
| Qualification: |
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
| Laboratory: |
Laboratory for Cyber Resilience |
| Method: |
Online + face-to-face |
| Summary: |
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。 |
| Date: |
2 days |
| Capacity: |
5 |
| Qualification: |
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。 |
Lab tour
Please visit Lab Tour.
Please visit Access Map.
Please visit FAQ (in Japanese).
Handling of the Seminar when public transport services are suspended, etc.
1. Handling of the Seminar when public transport services are suspended
The Seminar will be cancelled when the services of the Kintetsu lines (Keihanna, Nara, and Kyoto) and/or Nara Kotsu Bus lines (routes serving Gakken Kita-Ikoma Sta., Gakuenmae Sta., and Takanohara Sta.) are suspended due to a major disaster, accident, etc. The table below shows the handling of the seminar when public transport services are restored.
2. Handling of the seminar when a weather warning is issued
The Seminar will be cancelled when an Emergency Warning and a storm(or snowstorm) warning is issued in Ikoma City, Nara City and the area including those cities. The table below shows the handling of the seminar when the warning is cancelled.
| Status at 7:00 a.m./10:00 a.m. | Handling of the seminar |
| Public transport services are restored and the warning is cancelled at or before 7:00 a.m. | The Seminar are held for the whole day |
| Public transport services are restored and the warning is cancelled at or before 10:00 a.m. | The Seminar are held in the afternoon |
| Public transport services remain suspended and the warning remains in effect after 10:00 a.m. | The Seminar are cancelled for the whole day |
Note: Information on the TV, Internet, etc. is used to check if public transport services are suspended/restored or a warning is issued/cancelled.
