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X-WR-CALDESC:セミナー:  IoT・機械学習応用ソフトウェアの
 設計とパターン
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SUMMARY:セミナー:  IoT・機械学習応用ソフトウェアの設計
 とパターン
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/78215
 5?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nスマートエ
 スイーセミナーシリーズ「ポスト・コロナ時代のソフ
 トウェアエンジニアリングを考える」\n第2回 IoT・機械
 学習応用ソフトウェアの設計とパターン\n2020年7月13日(
 月)19:00-21:00 オンライン\nあらゆる産業においてデジタ
 ルトランスフォーメーション（DX）がなし崩し的に進
 められようとするポスト・コロナ時代に、ソフトウェ
 アエンジニアリングのあり方も見直し、必要に応じて
 変えるときが来ています。本セミナーシリーズでは全5
 回にわたり、ソフトウェアの開発や運用において変わ
 らない本質と、変わりゆく新たな考え方や技術・プラ
 クティスを探ります。\n第2回は、DXの技術的原動力と
 なるIoT・機械学習応用の設計（第2回）を取り上げます
 。IoTおよび機械学習の社会応用が急速に進展すること
 に伴い、実務家や研究者においてそれらのソフトウェ
 アシステムの良い設計の指針の整理と共有が求められ
 ています。本セミナーでは、パターンを活用したアー
 キテクチャ設計評価の基本的な流れを解説したうえで
 、講演者らが調査により整理したIoTアーキテクチャ・
 デザインパターン（IEEE Internet of Things Journal\, SERP4IoT）
 および機械学習応用アーキテクチャ・デザインパター
 ン（一部 IWESEP、AsianPLoP）の体系を解説します。\nZoomオ
 ンライン開催・参加無料です。ぜひご参加ください。\
 n主催\n\nenPiT-Pro スマートエスイー\n\n協力・協賛\n\n日
 本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会(MLSE)\nJST未
 来社会 未来社会創造事業 機械学習を用いたシステム
 の高品質化・実用化を加速する”Engineerable AI”（eAI）\
 n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\n\n概要\n\n日時: 2020年7月13日（月）19:00-21:00\n場
 所: オンライン Zoom\n参加費: 無料\n講演者: 竹内広宜（
 武蔵大学）、鷲崎弘宜（早稲田大学）（eAIプロセス・
 パターンチーム）ほか\n参加申込: 本connpassページから
 お申し込みください\n\nプログラム\n19:00-19:30 ソフトウ
 ェアパターン概論およびパターンを活用したアーキテ
 クチャ設計\n鷲崎 弘宜 (早稲田大学 / NII / システム情
 報 / エクスモーション)\nパターンを活用したアーキテ
 クチャ設計評価の基本的な流れを解説します。\nIoT・
 機械学習応用システムは多種多様な技術、環境、サー
 ビスの組み合わせにより成り立つため、背景や根拠を
 含めてアーキ\nテクチャを明確に設計および進化の過
 程で評価し続けることが重要です。アーキテクチャパ
 ターンやデザインパターンは、Know-Why（根拠や制限）\,
  What（設計課題）\, How（解決策）を明確に言語化・文
 書化し、領域を超えて様々な利害関係者間で合意形成
 することに優れた方法です。本講演ではソフトウェア
 パターンの考え方を解説するとともに、パターンの活
 用により要求群に基づき段階的にアーキテクチャを設
 計する手法ADDおよびトレードオフ評価の手法ATAMを解説
 します。 \n19:30-19:45 IoTアーキテクチャ・デザインパタ
 ーン概観\n鷲崎 弘宜 (早稲田大学 / NII / システム情報 /
  エクスモーション)\n講演者らは学術文献および灰色文
 献の体系的調査により、代表的なIoT設計パターン群（I
 EEE Internet of Things Journal\, SERP4IoT）を特定し、抽象度や
 品質などの観点で分類整理しました。本講演ではその
 全体像や傾向および主要なパターンの幾つかを解説し
 ます。\n19:45-19:55 質疑\n19:55-20:10 機械学習応用アーキテ
 クチャ・デザインパターン概観\n鷲崎 弘宜 (早稲田大
 学 / NII / システム情報 / エクスモーション)\n講演者ら
 はJST未来社会”Engineerable AI”（eAI）プロジェクトにお
 いて、学術文献および灰色文献の体系的調査により、
 機械学習応用システムおよびソフトウェアの設計にお
 ける代表的な設計パターン群（一部 IWESEP、AsianPLoP）を
 特定し、整理を進めています。本講演ではその全体像
 を解説します。\n20:10-20:45 機械学習応用アーキテクチ
 ャ・デザインパターン 解説（予定）\n竹内広宜（武蔵
 大学）\n講演者らが調査により整理した機械学習応用
 アーキテクチャ・デザインパターン群のうちで主要な
 ものを解説します。\n20:45-21:00 質疑、アンケート調査
 のお願い\nシリーズ全体\n他の回の詳細については以下
 およびセミナーシリーズのページを参照ください。\n\n
 第1回 6月24日 社会やビジネスに新たな価値を生み出す
 ソフトウェア工学（話者: 鷲崎弘宜、平鍋健児、羽生
 田栄一、萩本順三、小林浩、谷口真也、濱井和夫、関
 満徳、井上健、佐藤治夫）\n第2回 7月13日 IoT・機械学
 習応用ソフトウェアの設計とパターン（話者: 竹内広
 宜、鷲崎弘宜）（予定）\n第3回 7月21日 モダン・ソフ
 トウェアエンジニアリングのエッセンス（話者: Ivar Jac
 obson、角征典、平鍋健児、小林浩、宮田一雄、島田さ
 つき、鷲崎弘宜）（予定）\n第4回 8月5日 国際標準の最
 新動向: 知識体系SWEBOK、品質規格SQuaRE（話者: 中島毅、
 込山俊博、鷲崎弘宜）（予定）\n第6回 8月20日 アジャ
 イル開発と品質（話者: Joseph Yoder、長田武徳、小林浩
 、鷲崎弘宜）（予定）\n
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