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[대한기계학회] 인공지능머신연구회 2022년 인공지능 겨울학교 개최 안내 2022-01-20 16:34:00
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작성자 : 웹진관리자 manage@ksme.or.kr
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대한기계학회 인공지능머신연구회

2022년 인공지능 겨울학교 개최 안내

대한기계학회 회원 여러분, 대한기계학회에서는 딥러닝, 강화학습에 대한 “2022년 인공지능 겨울학교”를 개최합니다. 우리 학회 인공지능머신연구회 주관으로 개최되는 금번 교육은 기계 산업 전반에 특화된 이론, 그리고 실제 적용된 다양한 응용 사례를 준비하여 차별화를 모색하고자 하였습니다. 본 겨울학교에서는 딥러닝뿐만 아니라, 강화 학습에 대해서도 심도 있게 다룰 예정입니다. 또한 인공지능분야 최고 전문가를 모시고 인공지능 기본 이론과 더불어 산업체 현장에서 실제 활용되고 있는 다양한 인공지능 최신 기술도 함께 소개할 수 있는 기회의 장을 마련하고자 노력하였습니다. 아무쪼록 회원 여러분의 많은 관심과 참여를 부탁드립니다.

◈ 행 사 명 : 대한기계학회 2022년 인공지능 겨울학교

◈ 주    최 : 대한기계학회

◈ 주    관 : 인공지능머신연구회

◈ 개최일자 : 2022년 2월 21일(월)~23일(수)

◈ 개최장소 : (오프라인) 카이스트 대전 문지캠퍼스 수펙스홀 + (온라인) 실시간 중계

◈ 프로그램

구 분

시 간

내 용

강 사

인공지능
이론
(15시간)

2. 21.(월)
10시~16시

파이썬 기반의 딥러닝 이론과 실습

이세진 교수
(공주대학교)
2. 21.(월)
16시~18시
2. 22.(화)
09시~12시

강화학습 초급: 기본 및 응용 실습

이덕진 교수
(전북대학교)

2. 22.(화)
13시~18시

강화학습 중급: 중요 논문 리뷰 및 코딩

황보제민 교수
(KAIST)

인공지능
응용 사례
(7시간)

2. 23.(수)
10시~11시

응용1: 유한요소해석과 인공지능

이필승 교수
(KAIST)

11시~12시

응용2: 인공지능을 활용한 구조물 건전성 모니터링

윤형철 교수
(충북대학교)

13시~14시

응용3: 딥러닝과 진동/음향 고유 모드의 만남

이진우 교수
(아주대학교)

14시~15시

응용4: 인공지능 기반 광단층 의료영상

유홍기 교수
(KAIST)

15시~16시

응용5: 딥러닝 기반 난류해석

이창훈 교수
(연세대학교)

16시~17시

응용6: 시민사진을 인공지능 데이터로: 사회인프라 생애주기관리 어플리케이션

최종성 교수
(SUNY)

17시~18시

응용7: 항공우주산업분야 응용사례 소개

임재혁 교수
(전북대학교)

 

◈ 강의 내용 소개

제 목

  내 용

인공지능 이론:

딥러닝

딥러닝 개요, 파이썬 개요, Visual Studio Code 개요
Regression, Classification, MLP, CNN, Regularization, Inception/ResNet
이론 관련 예제

인공지능 이론:

강화학습 초급

Markov Decision Process (MDP), Dynamic Programming, Temporal Difference, Monte Carlo Prediction, SARSA, Q-learning, Policy-gradient Method, Actor-critic Method
이론 관련 예제

인공지능 이론:

강화학습 중급

Deep Reinforcement Learning (Gaussian policy, Softmax policy, Value Function Types)
DQN, PPO, SAC, DDPG를 포함하는 Advanced Methods
이론 관련 예제

인공지능 응용 사례

응 용 1: 유한요소해석과 인공지능 (이필승 교수)
유한요소법(Finite Element Method)은 탄탄한 수학적 및 역학적 기초를 가지고 있으며, 유한요소해석은 거의 모든 엔지니어링 현장에서 매우 중요한 도구로서 널리 이용된다. 유한요소해석에 있어서 해의 정확도를 향상시키기 위해 인공지능이 활용될 수 있음을 응용사례를 통해 보여주고자 한다.

응용 2: 인공지능을 활용한 구조물 건전성 모니터링 (윤형철 교수)
교량, 빌딩 등의 구조물의 건전성을 인공지능을 활용하여 모니터링 하는 방법들에 대해 소개

응용 3: 딥러닝과 진동/음향 고유 모드의 만남 (이진우 교수)
딥러닝을 이용한 진동 고유 모드 기여도와 음향 고유 모드 예측 연구 소개

응용 4: 인공지능 기반 광단층 의료영상 (유홍기 교수)
머신러닝 기술을 이용하여 광단층 의료영상의 영상 분할, 분류, 위험성 평가 및 영상 품질 향상 연구 적용 사례 소개

응용 5: 딥러닝 기반 난류해석 (이창훈 교수)
다중 스케일의 비선형 현상인 난류의 예측 및 제어에 최신 딥러닝 기법의 적용 사례를 소개

응용 6: 시민사진을 인공지능 데이터로: 사회인프라 생애주기관리 어플리케이션 (최종성 교수)
비전문가의 사진을 고품질의 딥러닝용 데이터로 전환해주는 사전 필터링기술로서, 활용도가 낮았던 기존 대용량데이터의 이용성을 획기적으로 증대시켜주는 기술, 사회인프라관리 어플리케이션에 본 기술을 적용하여 검증

응용 7: 항공우주산업분야 응용사례 소개 (임재혁 교수)
딥러닝/기계학습 기술들이 적용된 복합재료의 구성재료의 상분류/미시역학 응용, 항공기 블레이드 동특성 예측 등 다양한 응용사례 소개

* 실습 관련 안내 사항
  - 교육에 필요한 실습코드를 전부 제공하지만, 강습회에서는 이론 설명과 데모 위주로 수업을 진행합니다.
  - 설치 프로그램은 등록한 분에게만 메일로 발송해 드릴 예정입니다.

◈ 등록 안내
1. 등록 접수 마감 :
2022. 2. 9.(수)까지  ☞ [등록 바로가기]

2. 강습비

(오프라인 참석 시, 50명 선착순 마감, 방역 패스 적용)

과정명일   반학   생
회   원비회원회   원비회원
 <이론> 인공지능 이론
200,000260,000150,000180,000
 <응용> 인공지능 응용 사례130,000190,000110,000140,000

* 비회원이 이론과 응용 모두 수강 시, 둘 중 하나의 비용만 비회원가로 적용합니다.
* 비회원 등록 시 1년간 학회 회원 자격을 부여합니다.
* 강의교재를 하드카피 + 소프트카피 형태로 제공합니다.
* 코로나로 인해 점심 식사는 제공하지 않습니다.

(온라인 참석 시)

과정명일   반학   생
회   원비회원회   원비회원
 <이론> 인공지능 이론
150,000210,000110,000140,000
 <응용> 인공지능 응용 사례100,000160,00080,000110,000

* 비회원이 이론과 응용 모두 수강 시, 둘 중 하나의 비용만 비회원가로 적용합니다.
* 비회원 등록 시 1년간 학회 회원 자격을 부여합니다.
* 강의교재를 소프트카피 형태로 제공합니다.

3. 등록비 납부방법
◑ 은행을 이용한 납부방법 : 우리은행 / 대한기계학회 / 1005-403-359047
◑ 카드 및 계좌이체 이용한 납부방법: 사전등록 페이지에서 전자결제시스템 이용

◈ 행사 문의
    대한기계학회 임소은 사원(02-501-3605, editorial@j-mst.org)

대한기계학회 인공지능머신연구회 회장 이 승 철

대   한   기   계   학   회      회 장   이  재  종

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