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기계학습과 인공신경망 이론 및 파이토치/텐서플로우를 활용한 실습 단기강좌(~7.6)

기계학습과 인공신경망 이론 및 파이토치/텐서플로우를 활용한 실습 단기강좌(~7.6) : 작성자, 카테고리, 등록일, 조회수, 출처,원문링크, 정보 제공
작성자 관리자 카테고리 대한전자공학회
등록일 2022-06-28 조회수 264
출처 대한전자공학회
원문링크 https://www.theieie.org/events/?part=01&c_id=789
(사)대한전자공학회 사업행사  
 기계학습과 인공신경망 이론 및
파이토치/텐서플로우를 활용한 실습 단기강좌
  2022년 7월 12일(화) ~ 13일(수) *2일간  / 하이브리드 진행 
* 단기강좌 사전등록 : ~ 2022. 7. 6.(수) 17시 까지
초대의 글
 
 인공지능 및 기계학습은 4차 산업혁명 시대의 필수 기술로 인식되어 연구자들로부터 많은 관심을 받고 있으며 연구 및 활용 범위가 확대되고 있습니다. 최근에는 반도체, 통신, 신호처리, 자율주행 자동차, 로봇 등 전통적인 IT분야뿐만 아니라 의료, 금융, 마케팅, 경영 등 다양한 분야와 융합되어 활용되고 있으며 관련하여 다양한 형태의 서비스 및 어플리케이션이 개발되고 있습니다. 본 강좌에서는 강좌 수강자에게 인공지능과 기계학습의 기초 이론 습득 기회를 제공하며 실습 강좌 형식으로 텐서플로우 및 파이토치를 이용한 구현 학습 기회까지 제공할 수 있도록 프로그램을 구성하였습니다. 따라서 본 강좌는 기계학습과 인공신경망을 학습하고자 하는 전공 학생 및 엔지니어뿐만 아니라 전공자는 아니나 기계학습 및 인공지능을 본인의 분야에 활용해보고자 하는 개발자/연구자들이 인공지능과 기계학습의 기초 이론을 학습하고 실습까지 경험해볼 수 있는 좋은 기회가 될 것으로 기대하오니 많은 참여를 부탁드립니다.
대한전자공학회 회장 서승우
대한전자공학회 사업위원장 정진곤
단기강좌 운영위원장 조성현
 
단기강좌 개요
   
     o 행사명 : 기계학습과 인공신경망 이론 및 파이토치/텐서플로우를 활용한 실습 단기강좌
     o 일시 : 2022년 7월 12일(화) ~ 13일(수) / 2일간       
     o 장소 : 과학기술회관 B1 회의실
     o 주최 : 대한전자공학회 사업위원회
     o 후원 : 삼성전자
 
 
프로그램 (세부일정)
 
1일차(7.12) : 딥러닝 기초이론과 PyTorch를 이용한 실습
 
시간 프로그램 연사
08:30~09:00 단기강좌 등록
09:00~09:10 개회사 서승우 학회장
(대한전자공학회)
09:10~11:00 교사학습 개요 및 로지스틱 회귀분석 정우환 교수
(한양대학교)
11:10~13:00 심층신경망 이론 및 구현
13:00~14:00 중식  -
14:00~15:50 CNN과 신경망 성능향상 기법 정우환 교수
(한양대학교)
16:00~17:50 PyTorch를 활용한 신경망 및 CNN 실습
 
강연요약 :  1일차 강의에서는 딥러닝 이론과 파이토치(PyTorch) 기반 딥러닝 프로그래밍에 대해서 소개한다. 해당 소개를 기반으로 하여 인공신경망 구조 중에서 가장 기초가 되는 MNIST이미지 셋의 학습을 위한 다계층 인공신경망 구현과 다양한 코드 변환에 대해서 논한다. 이에 대한 심화학습으로써 이미지 처리에 많이 사용되는 CNN구조에서 간략히 소개를 하고 파이토치를 활용한 CNN구조의 설계 및 MNIST데이터 셋의 학습에 대해서 소개한다. 또한 CNN 모델의 분류성능을 향상시키기 위한 여러 기법들에 대하여 설명한다.
 
2일차(7.13) : GAN 및 강화학습 기초와 텐서플로우를 이용한 실습
 
시간 프로그램 연사
08:30~09:00 단기강좌 등록
09:10~11:00 GAN 이론 및 구현 김중헌 교수
(고려대학교)
11:10~13:00 강화학습 기초 이론
13:00~14:00 중식  -
14:00~15:50 강화학습 심화 및 딥러닝기반 심층강화학습 김중헌 교수
(고려대학교)
16:00~17:50 심층강화학습 구현
 
 강연요약 : 2일차 강의에서는 구현 관점에서 적대적생성모델(Generative Adversarial Network, GAN)에 대해서 설명하고 그 의미에 대해서 논한다. 본 GAN구현은 손실함수를 설계함에 있어서 GAN의 목적식을 활용함으로써 최적화 문제에 심층신경망 이론의 적용 가능성에 대해서도 추가적으로 논한다. 더불어 최근 자율주행, 게임AI, 전문가시스템 등 많은 분야에서 활용되는 강화학습에 대한 기본적인 이론과 그 구현에 대해서 논한다. 더불어 해당 강화학습을 최근에는 심층신경망/딥러닝과 접목하여 심층강화학습이라는 이름으로 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 심층강화학습 알고리즘에 대해서 심도 있는 논의를 진행하며 더불어 그에 대한 구현 상의 이슈들에 대해서 다룬다. 마지막으로 해당 알고리즘이 사용되는 많은 예시를 알아봄과 동시에 현재 연구 동향에 대해서도 논한다.
 
사전 실습준비 안내 
 
 o 준비물 및 사전 준비 : 수강생 각자의 노트북에 아래 프로그램 설치 등
 o 사전 준비가 안되면 강의 진행이 어려우니, 꼭 사전에 준비 바랍니다. 
    실습사전준비 안내(메뉴얼) : ( 바로가기 ) 
 
단기강좌 등록안내
 
사전등록비
구 분
대학원생
(학생회원)
대학원생
(비회원)
일반(회원) 및
특별회원/후원사
일반(비회원)
사전 등록
[온라인 & 오프라인]
300,000원
330,000원
350,000원
400,000원
고등학생 등록 100,000원 
현장등록 330,000원 360,000원 380,000원 430,000원 

 o  단기강좌 등록기간 :  ~ 2022년 7월 6일(수)  17시까지 

 o 아래 사전등록 클릭 - 사전등록 정보 입력 및 등록비 결제 진행을 하여주시기 바랍니다.

 o 강연자료는 현장에서 제공됩니다. (행사전일 E-메일 안내) 
    워크숍 등록자분께는 행사전일 안내메일 발송(강연온라인 경로, 강연자료(PDF), 거래명세서, 참가확인서) 

 o 카드결제가 불가하신 분께서는 계좌시, 아래 계좌정보로 이체하여 주시기 바랍니다.
     이체 후 입금정보 및 계산서발행을 위한 정보(사업자등록증)를 E-메일로 송부하여 주시기 바랍니다. 

 o 입금계좌(학회 (사업)계좌) : 한국씨티은행 102-50809-243 (예금주 : (사)대한전자공학회)
 o 대한전자공학회 사업자등록증 사본 (클릭 다운로드 -PDF)
 o 등록비 입금통장사본(사업행사) ( 통장사본 PDF (다운로드) )
 

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 문의처

  o 담 당: 대한전자공학회 배지영 부장
  o 연락처 : 02-553-0255 (내선2) / E-메일 : conf@theieie.org
 행사장 안내
교통편
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