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국내학술대회

연사 및 강의 소개
　
▶ 강연제목: 딥러닝 동작원리 & 이론 
연사: 유창동/KAIST
Title: 딥러닝 동작원리 & 이론

Abstract :
딥러닝 기술은 물체인식, 음성인식, 자율주행, 헬스케어, 고장 진단 뿐만 아니라 다양한 영역에서 활용되고 있다. 본 강연에서는 딥러닝의 다양한 구조들의 기본 원리, 이론, 활용 사례와 최적화 이론을 소개하고 시계렬 다루는 순환신경망 (Recurrent Neural Network, RNN) 그리고 LSTM, GRU의 동작 원리, 훈련방법, 그리고 활용사례들을 소개한다.

약력
1999 – 현재: KAIST 전기전자공학부 교수
1997-1999: 한국통신 연구원
1996 :MIT(Massachusetts Institute of Technology) 전기전자공학 박사
1988 : Cornell University 전기전자공학 석사
 
홈페이지
 https://slsp.kaist.ac.kr/xe/index.php?mid=professor
　
　 　
　
▶ 강연제목:  파이썬 날코딩으로 알고짜는 딥러닝 1부
연사: 장길진
Title: 파이썬 날코딩으로 알고짜는 딥러닝 1부

Abstract :
『파이썬 날코딩으로 알고짜는 딥러닝』(한빛미디어)의 전반부(1-3부, 1-9장) 내용을 소개한다. 파이썬을 이용한 기본적인 신경망 설계, 다층 퍼셉트론의 작성 및 Abalone, Pulsar, Steel Dataset 등 기본적인 분류 문제에 적용한 구현 예제를 소개하고, 최적화를 위한 역전파 알고리즘 및 아담 알고리즘 구현 방법을 보인다. 또한 합성곱 신경망(CNN, convolutional neural network)의 기본구조 구현 코드와 이를 학습하기 위한 드롭아웃(dropout), 배치정규화(batch normalization) 등 다양한 정규화 방법의 구현 코드의 예제를 보인다. 마지막으로 실제로 많이 사용되는 VGGnet, 인셉션네트워크(inception net), ResNet 구현코드를 꽃 이미지 분류 문제에 적용하는 코드예제를 소개한다.

약력
  2014 – 현재: 경북대학교 전자공학부 조교수/부교수
 2010-2013: 울산과학기술원 전기전자컴퓨터공학부 조교수
 2006-2009: University of California, San Diego 박사후연구원
 2004-2006: 삼성종합기술원 전문연구원
 2004: 한국과학기술원(KAIST) 전산학과 박사
 1999: 한국과학기술원(KAIST) 전산학과 석사
 1997: 한국과학기술원(KAIST) 전산학과 학사
 
홈페이지
  https://sites.google.com/site/milabknu/
　
　 　
　
▶ 강연제목: 딥러닝 기반 자연어처리 기술 동향 
연사: 주재걸 교수 (KAIST)
Title: 딥러닝 기반 자연어처리 기술 동향

Abstract :
기계번역 등의 태스크를 시작으로 하여, 딥러닝 기반 자연어처리 기술은 날로 발전하고 있다. 본 강연에서는 딥러닝 기술 기반의 자연어처리 기술 동향에 대해 소개한다. 구체적으로는 다양한 자연저처리 태스크를 소개하고, 이를 위한 핵심 모델인 word embedding, seq2seq with attention, self-attention 및 transformer 등을 다룬다. 다음으로는, 최근 큰 성과를 내고 있는self-supervised learning 기법 및 이의 대표 모델로서 BERT 및 이의 후속 모델들을 소개한다. 마지막으로는, 기계번역, 질의응답 등의 자연어 처리 분야 대표적인 태스크들이 어떻게 진화하고 있으며, 이를 해결하기 위한 최근 기술 동향에 대해 소개한다.

약력
  2020.3 – 현재: KAIST AI대학원 부교수
 2019.9 – 2020.2: 고려대학교 인공지능학과 부교수
 2015.3 – 2019.8: 고려대학교 컴퓨터학과 조교수
 2013: Georgia Institute of Technology 계산과학및공학과 박사
 2009: Georgia Institute of Technology 전기컴퓨터공학부 석사
 2001: 서울대학교 전기공학부 학사
 
홈페이지
 https://sites.google.com/site/jaegulchoo/
 
　
　
　
▶ 강연제목:  파이썬 날코딩으로 알고짜는 딥러닝 2부
연사: 윤덕호
Title: 파이썬 날코딩으로 알고짜는 딥러닝 2부

Abstract :
『파이썬 날코딩으로 알고짜는 딥러닝』(한빛미디어)의 후반부(4-5부, 10-15장) 내용을 소개한다. 또한 이 책의 저자로서 이 책의 내용이 갖는 의미와 한계, 차후 연구 과제와 발전 방향을 제시한다.  특히 이 책에서 미처 다루지 못한 자연언어처리 분야에서의 딥러닝 기법 활용에 대한 여러 가지 확장 방안을 함께 소개한다.


약력
  1999 – 현재: 코난테크놀로지㈜ 부사장
 1989-2000: 한남대학교 정보통신공학과 부교수
 1993: 서울대학교 대학원 컴퓨터공학과 박사
 1987: 서울대학교 대학원 계산통계학과 석사
 
홈페이지
 http://www.konantech.com/
  https://m.hanbit.co.kr/channel/category/category_view.html?cms_code=CMS6874180490