……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
・光コンピューティングの最前線：光と電気、それぞれの技術が何を目指しているのか
・電気アクセラレータ、光回路：最新の研究をお届けします
・シリコンフォトニクス・光電融合のトレンドにおいて、知っておきたい視座を得よう
講師
九州大学 システム情報科学研究院 准教授 博士（工学）川上 哲志 氏
講師紹介
九州大学大学院システム情報科学研究院 准教授。九州大学大学院情報知能工学専攻博士課程修了．博士（工学）．Bosch GmbHでの勤務を経て，2019年より九州大学に着任．専門はコンピュータシステムアーキテクチャ，低電力システム設計，AIアクセラレータ，および光・超伝導デバイスを用いた次世代計算機基盤の研究．特に，ポストムーア時代における新奇デバイスを活用した計算アーキテクチャの研究に注力し，電気・光・超伝導・量子技術など分野を融合した新たな計算パラダイムを提案している．
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2025年9月10日(水) 13:00-16:30 ＊途中、小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 45,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき34,100円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 50,600円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円
＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。
●録音・録画行為は固くお断りいたします。
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配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。
●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止いたします。
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
オンラインセミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）
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→音声が聞こえない場合の対処例
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
（iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります）
→見逃し視聴について、 こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」
＜見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細＞
セミナーポイント
○講師より／本セミナーのポイント
本セミナーでは，光コンピューティングの最前線をわかりやすく解説します．電気的な計算機アーキテクチャの基礎から丁寧に紐解きつつ，それらと対比するかたちで光コンピューティングの原理と特徴を明らかにします．計算機の基本概念に立ち返りながら，光と電気，それぞれの技術が目指すアーキテクチャ設計の方向性や思想を包括的に理解できます．計算機アーキテクチャの初学者や光コンピューティングに関心をもつ方にとって最適な導入となる内容です．
○本セミナーで得られる主な知識・情報・ノウハウ
・計算機アーキテクチャの基礎知識：汎用計算機と専用化計算機の狙い
・光コンピューティングの基礎知識：計算原理
・近年の光コンピューティングシステムの動向と最新研究
・光コンピューティングの利害得失と今後の課題・可能性
セミナー内容
1. 光コンピューティングの変遷と応用可能性
1.1 過去の光コンピューティングの歴史を知る
1.2 光コンピューティングの利点を定性的に整理する
1.3 光コンピューティングの応用可能性を考える
2. コンピュータ・アーキテクチャの基礎
2.1 汎用コンピュータの仕組みを知る
2.2 汎用コンピュータの高性能化の仕組みと歴史を知る
2.3 専用計算機の狙いと意義を知る
3. ニューラルネットワークの基礎
3.1 ニューラルネットワークの仕組み
3.2 ニューラルネットワークは何でもできるのか？
4. ニューラルネットワーク向け電気アクセラレータ
4.1 電気回路の専用化の狙い
4.2 最新の研究紹介：設計戦略
4.2.1 Hard-Wired Architecture
4.2.2 PE Array Architecture
4.2.3 Off chip Access Optimizations
4.2.4 Scaling precision
4.2.5 Leveraging sparsity
5. ニューラルネットワーク向け電気アクセラレータ
5.1 光回路での演算の仕組み
5.2 最新研究紹介
5.3 今後の光コンピューティングのあるべき姿の探求
＜質疑応答＞
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