インターンシップ参加希望の方は，概要説明会に出席して下さい．
対面(情報棟5階546号室) & Zoomのハイブリッド
Zoom参加希望者は kubota@hiroshima-cu.ac.jp へ連絡をお願いします。折り返し参加情報をお知らせします。
出席者：インターンシップ受講希望者、各テーマ担当教員
希望のテーマをこの場で決定します。できれば、第2ターン中の各テーマの実施日時もこの場で決定して下さい。各教員の説明を受けてから決めたい学生は、この後13:35から、詳しい説明を受けることもできます。
各テーマについてもう少し詳しい説明を行います。条件が整えば、初回のインターンシップを開始してもかまいません。
場所：対面 または リモートのハイブリッド
対面の場合、546号室が混雑しないように、必要があれば場所を移動して下さい。
出席者：インターンシップ受講希望者、各テーマ担当教員、アーキテクチャ研究室学生
注：概要説明会欠席者にもメールで連絡して、テーマ、実施日時などを相談します。
対面(情報棟5階546号室) & Zoomのハイブリッド
Zoom参加希望者は kubota@hiroshima-cu.ac.jp へ連絡をお願いします。折り返し参加情報をお知らせします。
出席者：インターンシップ受講希望者、各テーマ担当教員
希望のテーマをこの場で決定します。できれば、第1ターン中の各テーマの実施日時もこの場で決定して下さい。各教員の説明を受けてから決めたい学生は、この後13:35から、詳しい説明を受けることもできます。
各テーマについてもう少し詳しい説明を行います。条件が整えば、初回のインターンシップを開始してもかまいません。
場所：対面 または リモートのハイブリッド
対面の場合、546号室が混雑しないように、必要があれば場所を移動して下さい。
出席者：インターンシップ受講希望者、各テーマ担当教員、アーキテクチャ研究室学生
注：概要説明会欠席者にもメールで連絡して、テーマ、実施日時などを相談します。
このテーマでは3年生前期のコンピュータアーキテクチャⅡの講義で勉強したプロセッサを実際に設計してみる演習です．演習ではC言語で論理回路の内容を記述することができるHLS（High Level Synthesis）ツールというものを使用します（そのためVerilog-HDLが分からなくても大丈夫です）．この演習では，加算器などの簡単な論理回路の記述方法から始まり，ALU, レジスタファイル，プロセッサと徐々にステップアップしながら記述方法の学習を進めることができますので，コンピュータアーキテクチャⅡを受講していないけど，論理回路設計に興味がある人でも歓迎します．
コンピュータ・アーキテクチャの授業の教科書「ディジタル回路設計とコンピュータアーキテクチャ 第2版」にSystem Verilogのコードが掲載されているプロセッサを，実際にFPGAボード上で動かしてみます．余裕がある人は，プロセッサ以外の周辺回路を追加したシステムの構築や，ソフトウェアの開発環境の整備にも挑戦してみて下さい．
本格的にSystem Verilogなどハードウェア記述言語でプロセッサの設計を行ってみたい人
メーカ(Xilinx)が提供するプロセッサIPを使い，比較的簡単な方法で，部品を組み合わせるようにして，FPGAボード上で実際に動作するシステムを設計します．また，メーカ提供のソフトウェア開発環境(SDK)を使って，作成したシステムのための組み込みプログラミングを行います．余裕がある人は，周辺回路の追加やOSの稼働にも挑戦してみてください．高位合成ツールを使いC言語で追加部品を作ることもできます．
提供されているツールを使い，比較的簡単な方法で，システム構築をしたり，組み込みプログラミングをしてみたい人
このテーマでは研究室の学生と一緒に話し合いながら，行列乗算のプログラムを高速化するという目標に向かって挑戦する テーマとなっています．このテーマの特徴は，本研究室の研究テーマの1つでも「高速化」の実現方法について， 研究室で実際にやられているのと同じように学ぶ事ができることです．
コンピュータの計算結果はいつも正しいと思いますか？ 数値計算に関しては，残念ながら，コンピュータが「変な」計算結果をはじき出すように見える場面が多々あります．その理由は，コンピュータが有限の世界のものだから．「実数」を扱う計算はコンピュータにはそもそも無理で，C言語のfloat型などを用いる計算は実際は近似計算に過ぎないのです．そうすると気になるのは，「コンピュータはどの程度正確に計算してくれるのか」．コンピュータが計算ミスをする様子（ほんとはしない）を眺めて，誤差がどの程度のものなのか，誤差を減らすにはどうすればいいのか，考えてみましょう．
コンピュータで科学的・数学的な問題を解くことに興味がある人．
プログラムが正しく動くことを保証することは非常に重要です．例えば，数値の列を昇順に並べ換えるプログラムを作ったならば，どんな入力に対しても昇順に並べ替えてくれるようになっていなければ困ります．このテーマでは，「証明支援システム」の助けを借りてプログラムの性質を保証する，ということを体験します．
プログラムの性質の証明に興味を持っている人．証明支援系や関数型言語など，新しいものをパズル感覚で楽しめる人．
プログラミングには様々なスタイルがあります．このテーマでは，おそらくみなさんがあまり触れたことのないであろう考え方に基づくプログラミングを体験してもらいたいと思っています．例えば，関数型言語の一つであるHaskellを使うと，教科書に載ってそうな数式をいくつか書いただけでプログラムが出来上がります．また，「無限」の大きさのデータを手軽に扱うこともできます．プログラミングはもう十分と思っている人も，苦手だと思い込んでいる人も，新鮮な体験ができると思います．
プログラミングについて何らかの思いを持っている人なら誰でも．
機械学習の入門書「ゼロから作るDeep Learning」とその続編である「ゼロから作るDeep Learning (2) - 自然言語処理編」を使って演習を行います．この演習ではプログラミング言語pythonを使って，簡単な手書き文字認識や自然言語(英文)処理のプログラムを作成してみます．この演習を通して，機械学習の実問題への適用法，学習や推論に必要となるコンピュータ上での長時間の処理の高速化などを学びます．
人工知能，機械学習，ニューラルネットワーク，Deep Learning（深層学習）などの技術，pythonを用いたプログラミング，プログラムの実行の高速化などに興味がある人を対象とします．
従来のコンピュータよりも高速な処理ができる量子コンピュータの実現に期待が集まっています．組合せ最適化問題に特化したD-Waveなどの量子アニーリングマシンも手軽に利用可能になってきました．この演習では，これらの広い意味での量子コンピュータを実際に利用して，量子コンピュータ向けのアルゴリズムや従来のコンピュータとの違いなどを学びます．
量子コンピュータなど，次世代のコンピュータに興味がある人を対象とします．この演習では，量子力学などの物理学の知識は必ずしも必要とはしません．