竹内健, “AI向けメモリを中心とするコンピューティング技術”, SEMICON Japan 2024 STS先端デバイス・プロセスセッション, 2024年12月13日.【招待講演】
竹内健, “AI応用に向けたメモリを中心とするコンピューティング”, 電子情報通信学会 シリコン材料・デバイス研究会, vol. 124, no. 242, SDM2024-54, pp. 1-1, 2024年11月7日.【招待講演】
竹内健, “機械学習アルゴリズム・AIチップ統合開発システム”, 第85回応用物理学会秋季学術講演会, 18p-A21-7, 2024年9月18日.【招待講演】
竹内健, “エッジ向け低電力AIアクセラレータ”, 第88回半導体・集積回路技術シンポジウム, 2024年8月26日.【招待講演】
竹内健, “IoT時代のエッジAIアクセラレータ”, 第6回 使えるセンサ・シンポジウム2024, 2024年7月18日.【招待講演】
竹内健, “AIチップの基礎と最新動向”, シリコンテクノロジー・チュートリアル2023, 2023年10月28日.【招待講演】
竹内健, “半導体長期保存メモリ”, 日本写真学会 画像保存セミナー, 2022年12月2日.【招待講演】
竹内健, “AI向けComputation-in-Memory（CiM）”, 集積回路研究会, 2022年4月12日.【招待講演】
竹内健, “AI時代のコンピューティング：ハード・ソフトのCo-design”, 日本学術振興会シリコン超集積化システム第165委員会 第104回研究会, 2022年3月2日.【招待講演】
竹内健, “不揮発性メモリを用いたComputation-in-MemoryによるAIアクセラレータ”, 強的秩序とその操作に関わる研究会 夏の学校, 2021年9月14日.【招待講演】
竹内健, “AI応用に向けた不揮発性メモリを用いたComputation-in-Memory”, 第85回半導体・集積回路技術シンポジウム, 2021年8月30日.【招待講演】
松井千尋, トープラサートポン カシディット, 高木信一, 竹内健, “ソースフォロワ読み出しおよびチャージシェアリングにより積和演算を行う電圧センス型FeFET CiM”, シリコン材料・デバイス研究会, 信学技報, 2021年8月18日.【招待講演】
Chihiro Matsui, Kasidit Toprasertpong, Shinichi Takagi and Ken Takeuchi, “Energy-Efficient Reliable HZO FeFET Computation-in-Memory with Local Multiply & Global Accumulate Array for Source-Follower & Charge-Sharing Voltage Sensing,” 2021 Symposia on VLSI Technology and Circuit報告会, 2021年7月30日.【招待講演】
竹内健, “強誘電体FETを用いた機械学習向け積和演算回路”, 応用物理学会秋季学術講演会, 9p-Z08-4, 2020年9月9日.【招待講演】
竹内健, “AI時代：ソフトベンダが半導体を手掛ける時代の戦略”, 日本学術振興会シリコン超集積システム第165委員会 シリコン超集積システムの進化発展を支えるイノベーション論, 2020年6月25日.【招待講演】
竹内健, “AI応用Approximateメモリ”, 応用物理学会 シリコンテクノロジー分科会, 2020年5月30日.【招待講演】
竹内健, “FeFETを用いたニューロモルフィック・コンピューティング”, 応用物理学関係連合講演会 シンポジウム 不揮発性メモリ技術の最前線, 2020年3月.【招待講演】
Shun Suzuki, Kyoji Mizoguchi, Hikaru Watanabe, Toshiki Nakamura, Yoshiaki Deguchi, Keita Mizushina and Ken Takeuchi, “Privacy-Aware Data-Lifetime Control NAND Flash System for Right to be Forgotten with In-3D Vertical Cell Processing,” A-SSCC 2019 報告会, 2019年12月.【招待講演】
竹内健, “Approximate不揮発性メモリ”, 第1回miniCANDARシンポジウム, 2019年6月4日.【招待講演】
竹内健, “Approximate不揮発性メモリ”, 集積回路研究会, 2019年4月22日.【招待講演】
