| 2024년 인공지능 동계 단기강좌 프로그램 |
| 2월 14일(수) |
| 시간 |
세부내용 |
| 09:00~10:30 |
Deep Learning: Basics and Recent Trend |
윤세영 교수(KAIST) |
| 10:30~12:00 |
An Introduction to Mathematical Theory of Deep Learning |
윤철희 교수(KAIST) |
| 12:00~13:30 |
점심 |
| 13:30~14:30 |
Invited talk: Deep Learning Approaches from Program Language to Natural Language |
이지형 교수(성균관대학교) |
| 14:30~16:30 |
Self-supervised Multimodal Learning |
김건희 교수(서울대학교) |
| 16:30~18:00 |
Conformal Prediction for Trustworthy AI |
박상돈 교수(POSTECH) |
| 2월 15일(목) |
| 시간 |
세부내용 |
| 09:00~12:00 |
Basics of Causal Inference and Learning |
최영근 교수(성균관대학교) |
| 12:00~13:30 |
점심 |
| 13:30~15:30 |
Diffusion Model in a Nutshell: Theory & Algorithm |
임성빈 교수(고려대학교) |
| 15:30~17:30 |
전자의무기록을 이용한 헬스케어 인공지능 연구 |
최윤재 교수(KAIST) |
| 2월 16일(금) |
| 시간 |
세부내용 |
| 09:00~10:30 |
Tutorial on Large Language Models |
황원석 교수(서울시립대학교) |
| 10:30~12:00 |
Unlocking Efficiency in LLMs: The Role of Model Compression |
권세중 리더(네이버클라우드) |
| 12:00~13:30 |
점심 |
| 13:30~15:30 |
Learning on Graph and its Application to Biomedical Data |
박찬영 교수(KAIST) |
| 15:30~17:30 |
Reinforcement Learning: Basics and Applications |
옥정슬 교수(POSTECH) |
