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대한금속·재료학회 인공지능재료과학분과에서 최근 인공지능을 재료분야에 활용하기 위해서 단기강좌를 개최하고 있습니다. 지난 2020년 하계 및 2021년 동계, 하계 강좌에 이어, 이번에 5회차로 ‘머신러닝과 딥러닝의 기초 및 응용’을 주제로 2022 하계단기강좌를 아래와 같이 개최하오니 많은 참여를 부탁드립니다. - 일 시: 2022년 8월 29일 (월) ~ 8월 31일 (수)
- 장 소: 해운대 센트럴 호텔 (주소: 부산광역시 해운대구 해운대해변로298번길 33)
- 주 최: 대한금속·재료학회 인공지능재료과학분과
- 대 상: 머신러닝과 딥러닝에 대한 초급 레벨자 교육
- 등록비: 사전등록 기준, 중식 미포함 - 대학원생 (30만 원), 일반 (50만 원)
- 등록기간: 선착순 접수 마감됨
2022. 7. 31까지 선착순 접수 (결제 완료 기준) 사전등록 페이지 바로가기 (클릭) - 등록관련 안내사항
- 사전등록은 신청 인원에 따라 조기 마감될 수 있습니다. (max 70명)
- 결제 후 등록 취소/환불/결제 수단 변경은 7.31까지 요청된 것에 한하여 처리 가능합니다.
- 숙박 예약: 클릭 시 예약 사이트로 이동 (교육장소 호텔 숙박 할인가 제공)
- 참가자별 숙박비는 등록비에 포함되어 있지 않습니다. (별도 결제 필요)
- 예약 안내사항(첨부파일 클릭)을 꼭 확인 바랍니다.
- 교육 일정 및 내용 (각 일차 오전/오후 총 6시간 강좌)
| 일 정 | 내 용 | 강 사 | | 8/29 (1일차) | 기계학습 | 손기선 교수 (세종대학교) | | 8/30 (2일차) | 딥러닝 | 윤세영 교수 (카이스트) | | 8/31 (3일차) | 인공지능 적용 연구 사례 발표 | 윤종필 박사(한국생산기술연구원) 이인호 박사(한국표준과학연구원)
조기섭 교수(국민대학교)
김세종 박사(한국재료연구원) |
- 1일차는 Python을 이용한 대표적인 Machine learning 이론 및 실습
- 2일차는 딥러닝 (ANN, CNN, RNN 등) 이론 및 실습 (Pytorch)
- 3일차는 인공지능 적용 연구 사례 발표
- 교육 상세 내용
| 일 정 | 내 용 | 강 사 | 8/29
(1일차) | 10:00~12:00 | - 기계학습 기초이론 소개
(정규화, MLE, MAP, Bayesian approach 등)
- 16개 기계학습 알고리즘 소개 | 손기선 교수 (세종대학교) | | 12:00~13:00 | 점심 | | 13:00~17:00 | - 최적화 기초이론 (Active Learning 소개)
- 메타휴리스틱스와 베이지안 최적화 소개
- 강화학습과 최적화
- 실례를 통한 기계학습 및 최적화 알고리즘 시현 | 손기선 교수 (세종대학교) | 8/30
(2일차) | 10:00~12:00 | - 딥러닝의 원리 및 활용 | 윤세영 교수
(카이스트) | | 12:00~13:00 | 점심 | | 13:00~17:00 | - CNN의 원리 및 활용
- RNN/LSTM의 원리 및 활용
- Attention의 원리 및 활용
- GNN의 원리 및 활용 | 윤세영 교수
(카이스트) | 8/31
(3일차) | 10:00~11:30 | - 딥러닝을 이용한 표면 영상 분석 | 윤종필 박사
(한국생산기술연구원) | | 11:30~12:30 | 점심 | | 12:30~14:00 | - 인공지능을 활용한 소재 및 소자 설계 | 이인호 박사
(한국표준과학연구원) | | 14:00~15:30 | - Active Learning for Materials Design | 조기섭 교수
(국민대학교) | | 15:40~17:00 | - 고신뢰성 연구데이터 수집을 위한 인공지능 기반 데이터 분석 플랫폼 개발 | 김세종 박사
(한국재료연구원) |
- Contact
*첨부파일:
대한금속 재료학회 예약방법.pdf
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