IEEE Computer Sociery
[C-16] Kansai Chapter

IEEE Computer SocietyKansai Chapter

Activity
会員サービスの一環として企画・実施している技術講演会の内容について掲載しています．
Award
IEEE 関西支部に属する学生会員ならびに大学，企業等に勤務する若手会員を対象とする，IEEE Computer Society Kansai Chapter Young Author Award について掲載しています．
About Us
お問い合わせ先，及び現在，過去の役員について掲載しています．

お知らせ

京都グリーンラボ/ムーンショット目標６：課題「スケーラブルな高集積量子誤り訂正システムの開発」キックオフシンポジウムを共催致します．

日時
2022年11月18日（金）
13:00–17:45
会場
京都工芸繊維大学 60周年記念館 1F記念ホール（ハイブリッド開催）
606-0966 京都府 京都市 左京区 松ヶ崎正田町19
共催

IEEE Kansai Section Young Professionals Affinity Group (IEEE 関西 YP) 主催 「博士課程のキャリアについて語る会」 を共催致します．

日時
2022年10月9日（日）

9:45–12:30 TOWERS in Kansai

13:30–17:30 博士課程のキャリアについて語る会

会場
大阪工業大学 梅田キャンパス（ハイブリッド開催）
657-8501 大阪府 大阪市 北区 茶屋町1-45
詳細

TOWERS in Kansai

このワークショップの目的は「若手研究者どうしの交流を通じ，多様な考え方に触れ幅広い分野に仲間を持つ」ことであり， 東京支部で開催されている IEEE Transdisciplinary-Oriented Workshop for Emerging Researchers (TOWERS) のリレー企画として初めて実施されます．

参加費
無料
参加対象
若手研究者（学生，若手教員，社会人など）
Web site
https://young-researchers.net/towers19th_lp/

博士課程のキャリアについて語る会

本イベントでは，講演やグループディスカッションを通じて，学生をはじめとする博士後期課程に興味のある方々がキャリアについて考える場を提供します． 現役の博士後期課程の学生，および博士学位取得後に大学や企業に就職された方々をお招きし， 博士後期課程のキャリアに対して感じていた期待や不安，実際に進学して得たもの， 在学中に最大の利益を得るための行動等についてご講演いただきます．本年度はオンサイトとオンラインのハイブリッド開催で実施いたします．

講演者
  • 山口 隼平（大阪大学 D1）「博士後期課程への進学について」
  • 白井 僚（京都大学 助教） 「博士後期課程修了後、アカデミックポジションに就職するキャリアについて」
  • 浦井 一（大同大学 教授、元日立製作所） 「博士後期課程修了後、企業やアカデミックポジションに就職するキャリアについて」
参加費
無料
共催

2022年 IEEE Computer Society Kansai Chapter 第１回技術講演会をオンライン開催致しました．

講演会

この度，IEEE CS Kansai Chapter が協賛します国際会議を下記要領で開催致します． この機会に是非ご参加ください．

International Conference on Artificial Intelligence and Education (ICAIE 2022)

サイト
https://icaie.jimdofree.com/
日時
2022年10月8日（土）〜2022年10月10日（月）
会場
神戸大学 六甲台第2キャンパス 情報基盤センター（ハイブリッド開催）
657-8501 兵庫県 神戸市 灘区 六甲台町1-1
開催概要
We welcome contributions that will help advance visions, technologies, theories, applications and practices to be much better support AI development and educational purposes. The scope of ICAIE 2022 includes the following topics but is be limited to:
  • AI and machine learning for visual contents
  • Active learning
  • Educational big data and data sciences
  • Cognition of visual concepts and computer vision
  • Learning behavior analysis
  • Educational data mining
  • Editing, composition and enhancement of visual elements
  • Computer-supported collaborative learning
  • Image and video editing
  • E-learning authoring tools
  • Recognition and understanding for visual perception
  • Social networks, social media and social learning
  • Digital education and online learning
  • Game-based Learning
  • Learning management system
  • Mobile learning
  • Technology-enhanced language learning
  • Visualization and learning analytics
協賛

LSIとシステムのワークショップに協賛いたしました．

日時
2022年5月9日（月）〜2022年5月10日（火）
会場
東京大学 武田先端知ビル 武田ホール（ハイブリッド開催）
113-0032 東京都 文京区 弥生2丁目11-16
協賛