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http://slsp.kaist.ac.kr/xe/index.php?mid=mlt2016

Machine Learning Tutorial 2018에 오신 것을 환영합니다.
Welcome to IEIE's Distinguished Lecturer Series of Machine Learning

최근 몇 년 동안 머신러닝은 장족의 발전을 해 왔습니다이제는 학습을 통해 추론예측정책 수립 뿐만 아니라 생성도 할 수 있게 되었고러한 기술들은 컴퓨터가 미국 장기바둑과 같은 분야에서 인간을  정복할수 있게 만들었습니다. MLT 2012년도 정선에서 첫 출범하여 매년 국내외 최고전문가들을 초청하여 끊임없이 발전하는 기계학습 분야의  최신 정보를 전달하려고 노력해 왔습니다.

 

궁극적으로 기계학습은 통계학 이론을 도입하여 최적화하는 일련의 과정을 거칩니다이번 MLT 2018에서는 통계학의 기본이 되는 Bayesian learning, nonparametric Bayesian learning, MCMC 그리고 최적화 이론을 다루게 될 것입니다이와 더불어 최근에 각광을 받고 있는 deep learning분야에서는 기초적 이해부터 최근에 많은 관심을 받고 있는 memory network, RNN을 이용한 문장이해과 자동번역까지를 다루게 될 것입니다이어서 행동에 대한 정책수립을 취급하는 강화학습도 소개됩니다또한 국내에서는 생소할 수 있는 내용이지만 인터넷의 맞춤형 광고를 위해서는 필히 활용해야 하는 online learning 과 online convex optimization이론을 다루게 됩니다.

 

인공지능을 전공하려는 학생들과 머신러닝과 딥러닝을 깊이있게 배우기를 원하는 연구소와 기업의 연구자들을 위해서 국내 최고 전문가들과 미국 Princeton 대학의Elad Hazan 교수님 그리고 Word2vec을 제안하신 Facebook Tomas Mikolov  박사님을 모시고  online learning/ online convex optimization 이론과 Facebook에서 사용하는 딥기반의 음성인식기과 자동번역기의 원리를 배우는 자리를 마련하오니 관심있는 분들의 많은 참여를 바랍니다본 강좌를 통해 온라인 러닝과 딥러닝의 장벽을 뛰어넘을 수 있는 기회가 되기를 바랍니다.


  • 주최: Video Turing Test -AI Center, KAIST

  •        Center for Advanced Machine Learning Research, KAIST

  • 주관: 대한전자공학회

  • 날짜: 2018. 08. 06 ~ 2018. 08. 09

  • 장소: 카이스트 IT 융합센터 (N1) 다목적홀

  • 주제: Machine Learning

  • 후원: 한국과학기술원.png"  네이버.png"  네이버랩스.png"  전자공학회.png"