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대한금속·재료학회 인공지능재료과학 분과에서 최근 인공지능을 재료분야에 활용하기 위해서 단기강좌를 개최하고 있습니다. 지난 2020년 하계 강좌를 시작으로 이번에는 ‘머신러닝과 딥러닝의 기초 및 응용’을 주제로 7회차 하계단기강좌를 아래와 같이 개최하오니 많은 참여를 부탁드립니다. - 일 시: 2023년 8월 23일 (수) ~ 8월 25일 (금)
- 장 소: 부경대학교 대연캠퍼스 공학1관 319호(부산광역시 남구 용소로 45)
- 주 최: 대한금속·재료학회 인공지능재료과학분과
- 대 상: 머신러닝과 딥러닝에 대한 초급 레벨자 교육
- 등록비: 사전등록 기준 - 대학원생 (20만 원), 일반 (40만 원), 식사 미포함
- 등록기간: 2023. 7. 31까지 선착순 접수 (결제 완료 기준, max 100명)
- 사전등록 페이지 바로가기 (클릭)
- 등록관련 안내사항
- 사전등록은 신청 인원에 따라 조기 마감될 수 있습니다. (max 100명)
- 결제 후 등록 취소/환불/결제 수단 변경은 7.31까지 요청된 것에 한하여 처리 가능합니다.
- 교육 일정 및 내용
| 일 정 | 내 용 | 강 사 | | 8/23 (1일차) | 기계학습 | 조기섭 교수 (국민대) | |
| 8/24 (2일차) | 딥러닝 | | 이병주 박사 (KIST) | | 8/25 (3일차) | 인공지능 적용 연구 사례 발표 | 김동응 박사 (KITECH)
김동훈 박사 (KIST) 한승우 교수 (서울대) |
- · 1일차는 대표적인 Machine learning 이론 및 실습
· 2일차는 딥러닝 이론 및 실습
· 3일차는 인공지능 적용 연구 사례 발표
- 교육 상세 내용
| 구 분 | 내 용 | 강 사 | 8/23
(1일차) | 10:00~12:00 | · 기계학습 기초 이론 소개
- Decision Trees, Random Forests, SVM, K-NN을 포함한 다양한 분류 및 회귀 모델 | 조기섭 교수 (국민대) | | 12:00~13:30 | 점심 | | 13:30~17:00 | · 전산재료 및 실험 연구자를 위한 최적화 기법 소개
- 유전자 알고리즘 원리 및 장단점 소개
- 불확실성이란?
- Bayesian active learning 소개 및 장단점
- 다중물성 최적화 방안 소개 및 전략 (가중합, MOEA/D, pareto-front, epsilon dominance 등)
- 실례(코드 기반)를 통한 단일/다중물성 최적화 사례 소개 | 조기섭 교수 (국민대) | 8/24
(2일차) | 10:00~12:00 | · 인공신경망 원리, 구조 및 용어
· 인공신경망을 이용한 소재데이터 예측모델 구축 실습 | 이병주 박사 (KIST) | | 12:00~13:30 | 점심 | | 13:30~17:00 | · 딥러닝 실습을 위한 소재데이터 소개
· 소재탐색을 위한 딥러닝 응용 및 실습
· 소재분석을 위한 딥러닝 응용 및 실습 | 여병철 교수 (부경대) | 8/25
(3일차) | 10:30~12:00 | · 뿌리기술에의 인공지능 적용 연구 사례 | 김동응 박사 (KITECH) | | 12:00~13:30 | 점심 | | 13:30~14:30 | · Data/AI-enabled accelerations of catalyst development | 김동훈 박사 (KIST) | | 14:30~15:30 | · 머신러닝 포텐셜을 활용한 공정 시뮬레이션 및 신소재 탐색 연구 | 한승우 교수 |
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