| 2024 (사)한국인공지능학회 하계학술대회 프로그램<부산 벡스코, 컨벤션홀> |
| 8월 15일 (목) (사)한국인공지능학회 연계 KIRD의 "학부생/대학원생/박사후연구원을 위한 네트워킹/ 경력개발 세션" |
| 내용 |
시간 |
세부내용 (신청자에 한해 참석 가능, 조기 마감) |
| 커리어 콘서트 |
14:30-18:00 |
노준혁 교수(이화여자대학교), 백승렬 교수(UNIST), 이종진 연구원(삼성전자), 박희용 선임(롯데이노베이트) |
| 8월 16일 (금) |
| 내용 |
시간 |
세부내용 및 장소 |
| 등록 |
9:00∼ |
등록<1층 로비> |
튜토리얼 세션 1 &
정보통신기획평가원 세션 |
13:00-15:00 |
Recent Advances Towards Efficient Transformers in Vision Domain
/ 백승렬 교수(UNIST)<101+102> |
Large Language Models: Ability and Alignment
/ 김형훈 교수(UNIST)<104+105> |
Physics-inspired Deep Learning
/ 박노성 교수(KAIST)<106+107> |
AI분야 국제공동연구 성과교류회
/정보통신기획평가원<103> |
| 휴식 |
15:00-15:10 |
휴식 |
튜토리얼 세션 2 &
정보통신기획평가원 세션 |
15:10-17:10 |
Diffusion Models: Foundation and Algorithm
/ 임성빈 교수(고려대학교)<101+102> |
Innovation in text summarization: the role and prospects of large language models
/ 송환준 교수(KAIST)<104+105> |
Practical set-ups and methods for continual learning
/ 최종현 교수(서울대학교)<106+107> |
AI분야 국제공동연구 성과교류회
/정보통신기획평가원<103> |
| 휴식 |
17:10-17:25 |
휴식 및 이동 |
정기총회 (대상 : 정회원)<103> |
| 오프닝 |
개회식 |
17:25-17:30 |
개회선언 (한국인공지능학회 김용대 회장)<205>
인사말(내외빈) |
| 초청강연 |
17:30-18:10 |
미디어의 관점에서 바라본 인공지능, 현황과 전망/ 박태웅 의장(녹서포럼)<205> |
| Plenary Talk 1 |
18:10-19:10 |
Towards Learning AI Agents for Solving Real-world Tasks / 이홍락 교수(University of Michigan)_온라인 진행<205> |
| 우수논문 시상 & 리셉션 |
19:10-20:00 |
우수논문 시상 & 리셉션<205> |
| 8월 17일 (토) |
| 내용 |
시간 |
세부내용 및 장소 |
| 등록 |
08:00-09:00 |
등록<1층 로비> |
| Plenary Talk 2 |
09:00-10:00 |
Mitigating Catastrophic AI Risks with Safe-by-Design AI / Prof. Yoshua Bengio(Université de Montreal)_온라인 진행<101~108> |
| Plenary Talk 3 |
10:00-11:00 |
AI on the Edge/ Fatih Porikli(Qualcomm AI Research / Senior director, Global Lead of AI Systems at Qualcomm AI Research)_온라인 진행<101~108> |
| 휴식 |
11:00-11:10 |
휴식 |
| 논문발표 세션 |
11:10-11:30 |
우수논문발표 세션<101~108> |
| 포스터 세션 |
11:30-12:00 |
포스터 세션<1층 로비> |
| 중식 |
12:00-13:30 |
중식<지하 1층 식당>, 정기 이사회(대상 : 임원) |
| 국제학회 우수논문세션 |
13:30-14:30 |
ICML review<101~108> |
CV<104> |
| Special Invited Talk |
14:30-15:20 |
컴퓨터 비전 분야 생성AI 기술 동향 및 연구 사례 / 주재걸 교수(KAIST)<101~108> |
| 휴식 및 이동 |
15:20-15:40 |
휴식 및 이동 |
| 기획세션 1 |
15:40-16:40 |
인공지능 편향성 측정 및 완화 프레임워크<101~108> |
Scientific Machine Learning: Theory and Application<104> |
밴딧 및 강화학습 이론 (Bandit and Reinforcement Learning Theory)<105> |
Recent Advances in Causal Inference<109> |
Advances in Time Series Forecasting with Novel Approaches<110> |
| 휴식 |
16:40-17:00 |
휴식 |
| 기획세션 2 |
17:00-18:30 |
Multi-Modal Embedding meets Robotics<104> |
ETRI 세션<105> |
Best Practices for Generative AI with LLMs on a Supercomputer<109> |
거대 모델 학습 이후의 머신 러닝<110> |
| 만찬 |
18:30-20:00 |
만찬<205> |
