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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開催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2023 （8/21-23）

　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、2023年8月21日（月）〜23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 2023年8月21日（月）- 23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 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 参加無料。ただし、参加に必要となる諸費は各自でご負担ください。
現地参加の場合：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。
オンライン参加の場合：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。
応募方法 >>>> 配属先の確認
問い合わせ先 サマーセミナー2023実行委員会
ss2308[at]is.naist.jp

更新情報

集合場所

現地参加：情報科学棟1階エーアイ大講義室
オンライン参加：各テーマ担当者から接続先の連絡があります。
　　（8/21 オンライン入試説明会については別途接続先をお知らせします。）

スケジュール

テーマ一覧

  1. 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
    2. 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，コードレビュー（Pull Request），リグレッションテスト(JUnit/PyUnit)，Continuous Integration/Delivery (GitHub Action)，品質測定（SonarQube），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．なお，演習の進み具合により，上記項目を全て実習できない可能性がございますのでご了承下さい．
    開催方法： 現地開催
    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・基本的なプログラミングができること
    資料：
  2. 実装の脆弱性を利用して強力な暗号を解読してみよう！
    3. 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。 本実習は8/22,8/23で実施いたします。
    開催方法： 現地開催
    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。
    資料：
  3. 生体信号を読み取ってユーザの状態を認識しよう
    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： 筋電センサ、皮膚コンダクタンスセンサ、心拍数センサなどを用いてユーザの身体的あるいは心理的な状態を認識するシステムを作ろう。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、他の参加者とともに、自身の興味やスキルに合わせてシステムの改良を行います。3日目にはシステムを完成させ、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。絶対に勝てないじゃんけんシステムを作りましょう。
    開催方法： 現地開催
    開催期間： 3日間
    定員： 5
    受入条件：
    資料：
  4. Pseudo-haptics（触錯覚）を実装・体験してみよう
    5. 研究室名： サイバネティクス・リアリティ工学研究室
    概要： Pseudo-haptics技術とは、主に見た目（視覚）や音（聴覚）の情報によって、力や質感（触覚）の知覚を操作する技術です。例えば皆さんも、ゲームの中で、自身の操作するキャラクタの動きが遅くなったときに「重たい」という感覚を覚えたことがあるかもしれません。本プログラムでは、Pseudo-hapticsの原理を理解し、そこから新たなPseudo-haptics技術のアイデアをインストラクタと一緒に考え、Unityというツールを使ってそのアイデアを実装します。1日目はPseudo-haptics技術に関する簡単なレクチャーを行った後、Unityの簡単な使い方や、Pseudo-haptics技術のサンプルプログラムの動作確認、アイデア出しなどを行います。2日目は、自分のオリジナルなPseudo-haptics技術のアイデアを、インストラクタと相談しながら実装していきます。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の前でプレゼンをします。ゲームやVRにおける触覚体験、認知科学や心理学、錯覚などに興味がある方はぜひご参加ください！
    開催方法： 現地開催
    開催期間： 3日間
    定員： 5
    受入条件：
    資料：
  5. スマホでARアプリを作ってみよう
    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： 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： 現地開催
    開催期間： 3日間
    定員： 5
    受入条件：
    資料：
  6. 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
    7. 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。演習では、機械学習の基礎から実習形式で学ぶことで、自身で機械学習モデルを一から組み立てることが可能なスキルを身につけてもらい、その技術をネットワーク解析に応用した演習に取り組んでもらいます。
    開催方法： ハイブリッド開催（オンラインもしくは現地参加を選択可）
    開催期間： 2日間
    定員： 5
    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：
  7. イーロンマスクの衛星ネットワークStarlinkを徹底解剖！
    8. 研究室名： 情報基盤システム学研究室
    概要： 世の中には様々な無線通信インフラがありますが、Starlinkは一体どんな特性のネットワークなのでしょうか？Starlinkはじめ色んなネットワーク上で実際に通信してみて、他のネットワークとの違いを体験します。
    開催方法： 現地開催
    開催期間： 2日間
    定員： 5
    受入条件： 特になし
    資料：外部リンク
  8. AIを介することでヒトは動物をよりよく理解できるのか？
    9. 研究室名： 数理情報学研究室
    概要： 動物の行動や情動についてよりよく理解するために今日においても研究が盛んになされている。さらなる動物研究の進展のために、より大規模に自動的な計測がなされていくと考えられる。いずれヒトによってすべての計測データを確認することには限界が生じるであろう。そのため、実際に動物の行動を機械学習・AIによって分析する試みも多数なされるようになっている。しかし、実際にはモデルに対する学習事例を準備するためのアノテーションも、作業者に大きな負担となっている。これはヒトに対して超大規模な学習事例を用いることで機械学習・人工知能の適用が成功してきたという状況と乖離しており、動物のデータに対して機械学習・AIを適用する上で小さからぬ問題となっている。 本テーマでは、画像・映像中の動物の行動・情動状態推定技術について学習し、その適用を行う。その一環として、アノテーションコストを削減するための技術である転移学習や few/zero-shot learning についても紹介し、それらの動物データへの適用可能性について検証する。 また、心拍変動情報からのイヌの情動状態推定や他種の動物の行動分析など、動物の行動・情動、ヒトとのインタラクションの評価に関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： ハイブリッド開催（オンラインもしくは現地参加を選択可）
    開催期間： 3日間
    定員： 9
    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：外部リンク
  9. RISC-VのVerilogを3日で書いてFPGAで動かす方法
    10. 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： アーキテクチャを理解し、シミュレータを書き、Verilogを書いて、printf()を含むCプログラムをFPGAで動かすまでの、着実開発黄金ルートを3日で体験。
    開催方法： 現地開催
    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
    資料：外部リンク
  10. ネットワークセキュリティのための高速かつ高度なカーネルネットワーキングの実装
    11. 研究室名： 大規模システム管理研究室
    概要： extended Berkeley Packet Filter (eBPF) や eXpress Data Path (XDP) はLinuxのカーネル上に任意のプログラムを注入することで高速なデータパスを実現できる． その結果，従来のユーザ空間でパケットを処理する方法と異なり，カーネル空間上でパケットを高速かつ軽量に処理できることが知られている． しかしながら，eBPFやXDPには浮動小数点演算の禁止や最大スタック領域の上限といった様々な制約が存在する． このような制約は機械学習などの高度なプログラムをカーネル上で展開することを難しくしている． 本テーマでは，eBPFやXDPによるパケット処理手法を学習するとともに，カーネル上で機械学習を搭載した高度なパケット処理による侵入検知システム（Intrusion Detection System: IDS）を実装し，次世代通信基盤を支える高度なカーネルネットワーキングの理解を深める． # キーワード: extended Berkeley Packet Filter (eBPF), eXpress Data Path (XDP), 機械学習, ネットワークセキュリティ, 侵入検知システム（Intrusion Detection System: IDS）
    開催方法： オンライン開催
    開催期間： 2日間
    定員： 3
    受入条件： C言語と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：外部リンク
  11. ロボットに行動を学習させてみよう
    12. 研究室名： ロボットラーニング研究室
    概要： 深層学習に代表される機械学習はデータから有益な情報を取り出すことができます．本セミナーは，ロボットが実際に取得したデータに機械学習を適用することで課題の解決に挑戦します．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： 現地開催
    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：
  12. 深層学習で霧画像を鮮明化してみよう！
    13. 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： ハイブリッド開催（オンラインもしくは現地参加を選択可）
    開催期間： 2日間
    定員： 5
    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. 二分決定グラフを用いたネットワーク信頼性評価
    14. 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： ハイブリッド開催（オンラインもしくは現地参加を選択可）
    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：外部リンク
  14. 100台の小型ロボットを協調させよう
    15. 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。ロボット間の協調動作において現れる特有の問題やその解決方法の一部を、実機での実習を通じて学びます。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： ハイブリッド開催（オンラインもしくは現地参加を選択可）
    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
    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