カテゴリー: イベント

セミナー概要

タイトル： 自動化とスキルトランスファーを考慮した情報システムの構築と運用

日時： 2022年3月5日(土)
13:00-18:00（受付開始: 12:30）

会場： オンライン(Zoom)

情報システムが社会インフラとなった現在では、そのサービス品質の重要性が高まっています。情報システムの設計や構成要素である個々のソフトウェアの品質はもとより、情報システムを意図したとおりに組み上げる構築の品質やサービスを提供し続ける運用の品質も重要となっています。その一方で、経験やスキルを有したシニアエンジニアは不足しており、自動化による工数削減やエンジニアの教育に組織で取り組まないと、事業継続性が脅かされる状況となっています。

NIIクラウド運用チームが2014年から実践している情報システムの構築・運用手法「LC4RI（Literate Computing for Reproducible Infrastructure、再構築可能なインフラのための文芸的コンピューティング）」は、適度な自動化やスキルトランスファーを織り込んだ業務フローを実現します。「LC4RI」は、運用対象となる情報システムの変化に追従してメンテナンスが必要な自動化をどう扱うのか、シニアエンジニアが障害対応した際の手順をチーム内でどう共有するのか、といった問題に対応できます。

本セミナでは、「LC4RI」を使った情報システムの構築と運用を体験し、構築・運用の自動化やスキルトランスファーについてどう考えるべきかを解説します。講師はさまざまなプロジェクトにおいてLC4RIを実践し、コンサルティングも行っており、受講者の疑問や悩みについてもお答えします。

「LC4RI」の体験にあたっては、インターネット接続とwebブラウザを使用します。受講時に利用される端末で、ChromeやFirefox、Edge（Chromiumベース）の最新版の何れかで、インターネットにアクセスできるようにご準備ください。受講時に利用される端末のOSについては特に指定しません。

本セミナの受講を検討される際には、

CEDEC2019「Jupyter Notebook が変える、あなたのチームの運用作業」 https://cedil.cesa.or.jp/cedil_sessions/view/2018

Software Design 2020年5月号「Jupyter Notebook で解決するインフラ管理の手順書づくり：LC4RI―再構築可能なインフラのための文芸的コンピューティングのすすめ」

などをご参照ください。

受講対象：

以下の3点は必須となります。

・情報システムの構築・運用にエンジニアとして関わった経験がある

・Linuxをインストールしwebサーバを構築できる程度の知識がある

・現場チームの業務フローの改善に興味と権限がある

合わせて以下の知識や経験があると理解しやすくなります。

・Pythonの読み書きができる ・AWSでEC2やS3を使った経験もしくは他のクラウドサービスで同程度の経験がある

講師：

• 長久 勝（ライフマティックス株式会社 ライフサイエンス事業部 リードエンジニア・主任研究員）

ゲームや映像配信などコンテンツ業界を中心にソフトウェア開発や情報システム構築・運用に従事した後、国立情報学研究所にてクラウド基盤構築・運用に従事。情報システムの構築・運用手法「LC4RI」の関連研究で情報処理学会2019年度山下記念研究賞。現職では官民の研究所を顧客としたライフサイエンス分野の情報システム関連業務に従事。ゲーム開発者コミュニティではNPO法人IGDA日本SIG4NG正世話人も務める。 https://researchmap.jp/mnagaku

定員： 40名(先着順)
※定員に達し次第，申し込みを締め切らせていただきます。 最少催行人数を5名とします。

受講料：39,000円（消費税込み）

参加申込方法： 参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。 ZoomのURLはセミナー開始前に改めてご連絡させて頂きます。 https://ws.formzu.net/fgen/S64477897/

※PCは必須です。各自ご用意いただく形となります。

主催： NPO法人 トップエスイー教育センター
共催：早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所
協賛：enPiT-Pro スマートエスイー、スマートエスイーコンソーシアム

お問合せ窓口： セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください

セミナー概要

タイトル： 機械学習を用いたAIソフトウェアの品質マネジメント

日時： 2022年1月29日(土)
13:00-18:00（受付開始: 12:30）

会場： オンライン(Zoom)

概要： 機械学習技術、特に深層学習技術の進化により、AI（人工知能）の産業応用に向けた取り組みが盛んに行われています。しかし、機械学習を用いてシステムを構築した場合、訓練データから自動抽出したルールに従ってシステムが動作するため、品質保証に関し新たな考え方が必要となります。また、人と社会の営みにより深く踏み込むシステムが実現され、「説明可能性」や「公平性」など、「品質」として考えることが従来よりも大きく広がっています。

本セミナーでは、従来ソフトウェアの品質に携わってきた方々を対象とし、機械学習を用いたAIソフトウェアの品質に対する課題とアプローチ、最新の状況について紹介します。機械学習技術の基本を評価・品質の観点から概観しつつ、品質や契約に関するガイドラインを俯瞰することで、整理・確立が進んでいるデータやモデルの評価に対する考え方を把握します。新たな品質の観点である説明可能性や公平性についても、技術や問題の事例を通して議論します。

注：Pythonを用いた体験を行いますが、簡単なものにとどめるため、事前知識は不要です。ただし、一般のプログラミングに関する知識があると、体験内容に関する理解が深まります。この中でGoogle Colaboratoryを使用します。Googleアカウントをご準備ください。以下Webサイトにアクセスし、指示にあるように「コードの左側にある実行ボタンをクリックする」ことでプログラムコードの実行が可能であることをご確認ください。 https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb

講師：石川 冬樹(国立情報学研究所　准教授)

定員： 40名(先着順)
※定員に達し次第，申し込みを締め切らせていただきます。 最少催行人数を5名とします。

受講料：39,000円（消費税込み）

参加申込方法： 参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。 ZoomのURLはセミナー開始前に改めてご連絡させて頂きます。 https://ws.formzu.net/fgen/S63115481/

※PCは必須です。各自ご用意いただく形となります。

主催： NPO法人 トップエスイー教育センター
共催：早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所
協賛：enPiT-Pro スマートエスイー、スマートエスイーコンソーシアム

お問合せ窓口： セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください