2020년 경자년을 맞이하여 흰쥐의 기운으로 성취와 지혜 가득한 한 해를 보내시기를 바랍니다.
한국인공지능학회에서는 이번에 제2회 동계단기강좌를 개최합니다.
2012 AlexNet가 ImageNet Challenge에서 소개된 이후로 딥 러닝이라는 신생 분야가 탄생되었고, 딥 러닝 기술이 영상인식 외의 다양한 영역에서도 우수한 성능을 보임에 따라서 딥 러닝 분야의 질주가 시작되었으며, 얼마 후 성능을 저하시키는 입력에 대한 연구(Adversarial Learning)가 소개되었고, 이를 바탕으로 실제데이타와 구별하기 어려운 생성 모델 GAN이 탄생 되었으며, 최근에는 Attention기반 Transformer가 소개되어 센세이션을 불러일으키면서 자연어 처리에서 BERT라는 언어표현(language representation)이 기존 Word2Vec이나 Glove 등 언어표현을 갈아치우는 현상이 일어나기 시작했습니다. 이번 강좌에서는 확률 기반의 딥 생성 구조, 강인성을 추구하는 Adversarial learning, 그리고 딥 러닝의 취약한 부분인 1) 거대한 데이터의 필요성과 2) 개별 영역마다 특화된 딥 러닝 구조를 설계해야 하는 어려움들을 해소할 수 있는 few shot-learning과 autoML분야를 소개합니다.
단기강좌에 참석하시는 여러분께 진심으로 감사드리며, 단기 강좌를 통하여 알찬 성과를 거두시길 기원합니다. 이번 단기 강좌는 학회 회원뿐만 아니라 관련 연구자의 학술교류를 증진하는 행사라서 인공지능 관련 국내 모든 연구자의 참여를 환영합니다.
사단법인 한국인공지능학회장
유창동 배상
