New! ＜演習で学ぶ＞生成AI時代のR&D：つまずかないAI活用とコーディング

セミナー趣旨

  生成AIの導入は，研究開発のプロセスと技術戦略に大きな変革をもたらしつつある．特に大規模言語モデル（LLM）の進歩により，アルゴリズム実装，コード生成，デバッグ，リファクタリングといった作業が高速化し，研究者やエンジニアの生産性とR&D全体の進め方に質的変化が生じている．しかし，実際の現場では，必要な情報の整理不足や前提知識の不一致，説明の粒度のミスマッチ，誤った推測に基づくコード生成，長い指示や複雑な処理に対する破綻など，LLM特有の課題が依然として見られる． 
　本講演では，近年の研究動向を踏まえて整理した実践的アプローチを紹介する．COTによる問題分解，ICLによる条件付け，Test time computingの推論精度の向上，複数LLMの使い分けなど，LLMの特性に基づく方法を中心に，研究開発におけるコーディングを安定して進めるための具体的ポイントを示す．これらの手法を適切に用いることで，生成AIを活用したつまずかない研究開発を習得することを目標とする．

セミナープログラム

　1　導入
　　1.1　背景と目的
　　1.2　AIが研究開発にもたらす変化
　　1.3　つまずきの構造とAI活用の意義

　2　LLMの基礎
　　2.1　AIとLLMの概要
　　2.2　LLMの仕組みとスケーリング
　　2.3　トークン，コンテキスト，COT，ICL，Reasoning

　3　AIコーディングのテクニック
　　3.1　COTとICLの使い方
　　3.2　言語変換としてLLMを使う基本原理
　　3.3　サンプルコード・仕様書を使った実装手順
　　3.4　複数LLMの使い分けとモデル特性
　　3.5　実行環境と効率的な開発フロー点

　4　実例と応用
　　4.1　ICP実装例
　　4.2　pycolmapを用いたSfMの実装例
　　4.3　AIの限界事例

　5　AI時代に求められるスキル
　　5.1　コード読解力と仕様化能力
　　5.2　AIとの協働に必要な姿勢
　　5.3　まとめと今後の展望

セミナー講師

内山英昭（うちやまひであき）　氏　 　　　
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　サイバネティクス・リアリティ工学研究室（CAREラボ）
准教授（博士（工学））  
＜略歴、等＞ 　
   2006年3月　慶應義塾大学　理工学部　情報工学科　卒業
　2007年9月　慶應義塾大学大学院　開放環境科学専攻　修士課程　修了
　2010年9月　慶應義塾大学大学院　開放環境科学専攻　博士課程　修了
　2010年10月−2012年6月 フランス国立情報学自動制御研究所 博士研究員
　2012年7月−2014年3月　株式会社東芝　研究開発センター
　2014年4月　九州大学大学院　システム情報科学研究院　助教
　2018年4月　九州大学　附属図書館　准教授
　2021年4月　現職

　拡張現実感のためのコンピュータビジョン技術の研究に従事．2012年より3年間，拡張現実感に関する国際会議International Symposium on Mixed and Augmented Reality(ISMAR)の論文選定委員を歴任．2015年のISMAR及び2016年のVR学会で開催されたvisual SLAMの性能を競うトラッキングコンペティションを運営．visual SLAMのオープンソースのライブラリであるATAM(Abecedary Tracking and Mapping)を開発[1]．拡張現実感に用いられる位置合わせ技術に関する本[2]や解説論文[3]を執筆．

[1] https://github.com/CVfAR/ATAM
[2] AR(拡張現実)技術の基礎・発展・実践 (設計技術シリーズ)，科学情報出版（第一章担当）
[3] E.Marchand, H.Uchiyama and F. Spindler, “Pose Estimation for Augmented Reality: A Hands-On Survey,” IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol.22, pp.2633-2651, 2016.

セミナー受講料

お1人様受講の場合 　53,900円[税込]／1名 　　　　　
1口でお申込の場合　 66,000円[税込]／1口（3名まで受講可能）

受講について

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