2009年8月10日(月)から12日(水)にかけて、NAISTの受験を考えている方(入試に関する詳しい情報はこちら)や大学院生活がどのようなものか興味・関心をもっている方を対象としたセミナーを開催します。本学の最新設備を使った実験や、充実した講師陣と直接触れあう実習などを通じて研究活動に参加し、得られた成果をまとめるまでを体験できます。来年以降の進路に悩んでいる、就職・進学が決まっているけど本当にそれでよいのか悩んでいる方もいらっしゃると思います。どのような進路に進むにしても、いま日本で最も優れた研究環境のひとつを体験しておいて損はありません。この機会にぜひ、NAISTの設備、環境、そして人間に触れてみてください。専門分野などは問いません。部屋数に限りがあります)・交通費はご負担願います。LSIの高速化と製造プロセスの微細化に伴い、遅延故障テストの重要性が高まっています。skewed-load)によるテスト品質の違いについて学習します。方法について学習します。実際のスイッチ・ルータ等の機材を用いて、ケーブル作りから小規模なネットワークの構築・トラブル再現および対処までを行う。日本語対応の検索エンジンを自作します。信号処理技術を使って音声や音から情報を抽出する方法、音声・音を変換したり合成したりする方法を学ぶ。テーマの中から参加者が希望する題材に基づいて行う。ARToolKitは誰でも簡単にARアプリケーションの実装を行うことができるC言語用のライブラリです。既成の検索エンジンではなく、自分専用のカスタマイズされた検索エンジンの作成を通して、検索エンジンで使われる情報検索技術の基本を修得し、その応用について学びます。大手ソフトウェア開発企業で収集されたデータから、成功した開発プロジェクトはなぜ成功したのか,その要因を探し出します。Webサイトのユーザビリティは、従来、アンケートやインタビューなどの主観的かつ定性的なデータに基づいて評価されることが多かった。演習では、視線や脳波などの生体情報を用いてWebユーザビリティを定量的に評価する手法と共に、視線と脳波データを計測する方法について学びます。mixiを代表とするWebコミュニティ内での情報伝播の仕組みや中心的人物の役割を明らかにするための分析手法である社会ネットワーク分析について学びます。演習では、社会ネットワーク分析手法だけではなく、分析に必要となる各種技法(数千人規模のWebコミュニティからデータ抽出、大規模社会データのクリーニング、効果的に視覚化など)についても学びます。Googleでも活用され、ペアプログラミング(エクストリームプログラミングのプラクティスの1つ)の代替手段とされているコードレビューを実際に体験します。ソースコード読解の定石に従いながらソースコードを読むことによってバグをみつけます。プログラムの難易度を予測するための方法を理論と実践から学びます。USBカメラで撮影された映像にCGを合成することで、あたかも目の前に仮想物体があるように見える拡張現実感技術を題材として画像処理の実習を行います。具体的には、カメラで撮影した画像中から肌色領域を検出することで、手とCGの隠蔽関係(前後関係)を正しく再現します。実習内容について、より詳しくは視覚情報メディア講座のページ(http://yokoya.naist.jp/)をご覧下さい。ドライビングシミュレータを使って自身の運転行動データ(速度、アクセル・ブレーキ操作、視線移動、ビデオ映像など)を計測します。得られた運転行動データを詳細に解析し、運転行動の潜在的なリスクに対する危険度を定量的に評価します。運転行動の評価結果から、より安全な運転行動を行うための改善ポイントについて議論します。移動ロボットを制御するためには正確な自己位置の獲得が重要になります。自己位置推定にはデッドレコニングとスターレコニングがあり、お互いの短所を補うためにセンサフュージョンが行われます。本実習ではデッドレコニングとしてオドメトリ、スターレコニングとして赤外線距離センサを使った、センサフュージョンによる小型移動ロボットの自己位置推定実習を行います。touchを用いた開発を行い、センサデータを表示するアプリケーションを作成する。学内を始め、日本、アジアを中心に気象センサの設置を行っており、これらのセンサデータを対象とする。可能な範囲内で、参加学生の進度や興味に応じてビューアの拡張を行ったり、広域センサネットワークの仕組みの解説を行う。Objective-Cなどのオブジェクト指向言語の利用経験があることが望ましい。当日はObjective-Cで開発を進める。顕微鏡はミクロからナノメートルレベルで起こる生命現象を計測するツールとして広く用いられている。本課題では、3次元を観察できる2光子顕微鏡を用いて観察実験を行い、そのデータの3次元可視化することを通して3次元画像処理について実習する。シンプルな計算により複雑な非線形処理を実現するカーネル法を用いたデータ解析を体験する。性能の弱い、複数の機械を組み合わせて賢い機械を構成していくための機械学習手法(ブースティングや重み付き投票法)を用いてパターン識別を行う。タンパク質の配列データ、立体構造データを用いた様々な情報科学解析をLinuxマシンを用いて、フリーウエアおよび本講座で開発されたソフトを用いて行う。Topへ参加申込み申込み終了しました.Topへ大学へのアクセス本学へのアクセスページを参照してください。学内の研修者交流施設(無料)先着順にて受付いたします。部屋数に限りがあり、ご希望に添えない場合もございますがご了承下さい。(遠方の方の宿泊費の負担を減らしたいと思いますので、近隣の方のお申し込みはご遠慮願います。受験生の皆さんに本研究科を良く知っていただくために他にも様々なイベントを企画しています。詳しくは、受験生のためのイベントカレンダーを参照してください。Topへ昨年度のサマーブートキャンプサマーブートキャンプ2008。