☆☆☆Web配信セミナー☆☆☆
開催日時：2026年2月19日（木）13:00-16:00 （12:55受付開始）
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）
| ＜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. |
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．
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