カテゴリー別アーカイブ: 未分類

Industrial Case Study on Time Series Analysis of Metrics Changes Based on GQM Models accepted for IWESEP 2019

Kiyoshi Honda, Hironori Washizaki, Yoshiaki Fukazawa, Masahiro Taga and Akira Matsuzaki, “Industrial Case Study on Time Series Analysis of Metrics Changes Based on GQM Models,” The 10th International Workshop on Empirical Software Engineering in Practice (IWESEP 2019), Tokyo, Japan, on December 13-14, 2019.

Categorizing and visualizing issue tickets to better understand the features implemented in existing software systems accepted for IWESEP 2019

Ryo Ishizuka, Hironori Washizaki, Yoshiaki Fukazawa, Shinobu Saito and Saori Ouji, “Categorizing and visualizing issue tickets to better understand the features implemented in existing software systems,” The 10th International Workshop on Empirical Software Engineering in Practice (IWESEP 2019), Tokyo, Japan, on December 13-14, 2019.

Studying Software Engineering Patterns for Designing Machine Learning Systems accepted for IWESEP 2019

Hironori Washizaki, Hiromu Uchida, Foutse Khomh and Yann-Gaël Guéhéneuc, “Studying Software Engineering Patterns for Designing Machine Learning Systems,” The 10th International Workshop on Empirical Software Engineering in Practice (IWESEP 2019), Tokyo, Japan, on December 13-14, 2019.

Machine-learning (ML) techniques have become popular in the recent years. ML techniques rely on mathematics and on software engineering. Researchers and practitioners studying best practices for designing ML application systems and software to address the software complexity and quality of ML techniques. Such design practices are often formalized as architecture patterns and design patterns by encapsulating reusable solutions to commonly occurring problems within given contexts. However, to the best of our knowledge, there has been no work collecting, classifying, and discussing these software-engineering (SE) design patterns for ML techniques systematically. Thus, we set out to collect good/bad SE design patterns for ML techniques to provide developers with a comprehensive and ordered classification of such patterns. We report here preliminary results of a systematic-literature review (SLR) of good/bad design patterns for ML.

スマートエスイーコンソーシアムにて金沢4日間IoT実習完了

スマートエスイーコンソーシアムにてJAIST・石川県庁・ISICOと連携し金沢4日間IoT実習完了。最終的に製造現場における機械学習と組み合わせたIoTサービスプロトタイピングをユーザ中心・アジャイル開発プロセスにて実現。講師側としても驚くような実適用に繋がる良い成果に各チーム仕上がりました。

スマートエスイー2019年度修了式・シンポジウムを開催 2019年10月29日

スマートエスイー2019年度修了式・シンポジウムを盛大に開催。コマツCTO岩本様からIoT・AIの貴重なご講演ならびに激励を頂戴。多くのご参加有難うございました！2期生の皆さん、修了おめでとうございます。ますますのご活躍を祈っています。コンソーシアム等で引き続きよろしくお願いします。

Technologist’s magazineテクノロジストマガジン最新号にて注目の大学研究室として取り上げていただきました。

Technologist’s magazineテクノロジストマガジン最新号にて注目の大学研究室として取り上げていただきました。Software Engineering for Business and SocietyやSWEBOK等体系化、機械学習とソフトウェア工学の組み合わせ、スマートエスイーなど言及。ぜひご覧ください。

社会人教育プログラム スマートエスイー修了式・シンポジウム 2019年10月29日開催

社会人教育プログラム スマートエスイー修了式・シンポジウム10月29日開催。無料。コマツCTO岩本様から講演「データが繋ぐGEMBA お客様を基点とするビジネスエコシステム」を頂戴。IoT や AI その他とビジネス応用に関する修了制作成果発表あり。ぜひご参加ください。

【参加募集】
2019年度スマートエスイー修了式・シンポジウム 10月29日

【参加募集】2019年度スマートエスイー正規履修　修了式・シンポジウム

社会人教育プログラム enPiT-Pro スマートエスイーでは
2期生の修了を記念してシンポジウムを10月29日に開催いたします。
コマツ 専務執行役員 CTO の岩本氏による招待講演「データが繋ぐ
GEMBA – お客様を基点とするビジネスエコシステム -」やスマート
エスイー修了制作優秀生による IoT や AI その他の最先端ICT技術と
ビジネス応用に関するプレゼンテーション、全修了制作のポスター
発表がございます。参加費無料です。ぜひご参加ください。

日時：10月29日（火）15:00-18:00（懇親会 同日　18:10-20:00）
会場：早稲田大学27号館小野梓記念館地下2階　小野記念講堂
（東京メトロ 東西線 早稲田駅 徒歩5分）
https://www.waseda.jp/culture/access/
参加費：無料（懇親会は実費相当3000円程度を予定しております）
参加申込み：https://smartse.jp/information/2019/0930134806/

プログラム（開場：14:30）
15:00-15:05 　挨拶
須賀 晃一（早稲田大学 副総長）

15:05-15:10 　修了証授与式

15:10-15:40　AI＆IoT時代の社会人教育:
enPiT-Proスマートエスイーの成果報告および今後の展望
鷲崎弘宜（早稲田大学 / 国立情報学研究所 / システム情報
/ エクスモーション）

15:40-16:25 招待講演：「データが繋ぐGEMBA　
– お客様を基点とするビジネスエコシステム -」
岩本 祐一（コマツ 専務執行役員 CTO）

16:25-16:35 　休憩

16:35-17:05 　スマートエスイー修了生 修了制作優秀賞受賞者による発表

17:05-17:45 　修了生ポスター発表
各修了生が IoT や AI その他の最先端 ICT 技術とビジネス応用に関する
修了制作の成果をポスター発表します。ぜひご覧ください。

17:45-17:50 　終了挨拶

18:10- 　懇親
（実費相当3000円程度を予定しております）

主催：文部科学省社会人教育事業 enPiT-Pro スマートエスイー
　（代表校：早稲田大学、連携校： 茨城大学、群馬大学、東京学芸大学、
　東京工業大学、大阪大学、九州大学、北陸先端科学技術大学院大学、
　奈良先端科学技術大学院大学、工学院大学、東京工科大学、
　東洋大学、鶴見大学、国立情報学研究所）
共催：早稲田大学理工学術院総合研究所最先端ICT基盤研究所
協賛・後援（予定、依頼中含む）
　NPO法人トップエスイー教育センター
　情報処理学会ソフトウェア工学研究会
　日本ソフトウェア科学会ソフトウェア工学の基礎研究会
　日本ソフトウェア科学会機械学習工学研究会
　電子情報通信学会ソフトウェアサイエンス研究会
　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
　IEEE Computer Society Tokyo/Japan Joint Chapter

鷲崎教授がSQiP2019にて講演: SQuBOK v3にみる不確実なDX時代の確実な品質技術に向けて- AI＆機械学習、アジャイル&DevOps&オープンソース開発を中心に –

鷲崎弘宜, “SQuBOK v3にみる不確実なDX時代の確実な品質技術に向けて – AI＆機械学習、アジャイル&DevOps&オープンソース開発を中心に -“, ソフトウェア品質シンポジウム2019, 東京, 2019年9月12日

https://www.slideshare.net/hironoriwashizaki/squbok-v3dx-aidevops