Colloquium

  • 알고 나면 쓸모 있는 딥러닝

  • Speaker : 안강헌/ Kanghun Ahn
    Affiliation : Department of Physics, Chungnam National University
    Date : March 7, 2018 4:00 PM
    Place : Building 110 Room N103
    Contact : ahnkanghun@gmail.com
    Host : 김재업 (jukim@unist.ac.kr)
  • Abstract

  • 인공 신경망을 통한 다양한 계산 방법중에서 은닉층이 많이 산재한 경우를 딥러닝이라고 부르기도 합니다.

    그러나 더 좁은 의미에서 은닉층이 많은 경우가 아니라 네트웍 구조가 인간의 두뇌를 모사하여 독특하고 뛰어난 기능을

    가지는 경우를 딥러닝으로 부르기도 하죠.

     

    그 예로 Convolution Neural Network, Recurrent Neural Network, Autoencoder, Generative Adversarial Network,

    Reinforcement Learning 등이 있는데요.

    수리/물리학을 연구하는 학생들에게는 여기서 등장하는 수학은 별로 난해하지 않으나 어쩌면 사용하는 기술적 문제에

    어려움을 느끼는 경우가 있을 겁니다.

    그래서 시간이 허락하는한 그 개념과 사용방법을 소개하겠습니다.

     

    이것을 배워서 어디에 쓸것인가?

     

    UNIST에 계신 학생과 교수님들 연구에 영감을 받는 시간을 갖도록 노력해보겠습니다.