2020년 9월 11일(금)

시간 세부내용
09:30~09:40 인사말: 한동석(한국통신학회 인공지능소사이어티 회장)
09:40~11:40 [1강] 딥러닝 기초 (Backpropagation 및 Multi-layer Perceptron)
본 강연에서는 AI 기술이 발전하게된 배경에 대해 소개하고, 딥러닝 기술의 개념에 대해 소개하고자 한다. 딥 뉴
럴 네트워크의 가장 기본이 되는 형태인 perceptron 부터 multi-layer Perceptron까지의 이론적인 부분에 대해
설명한다. 또한 backpropagation 알고리즘을 통해 학습을 하는 방법을 예제를 통해 쉽게 이해하고자 한다.
11:40~13:00 중식
13:00~15:00 [2강] Convolutional Neural Networks 기초 및 응용
Convolutional neural networks (CNN) 는 이미지 기반의 인식 문제를 해결하는데 사용되는 모델이다. 본 강
연에서는 먼저 CNN 의 작동 원리에 대해 소개하고, LeNet 부터 시작하여, AlexNet, GoogLeNet, VGGNet,
ResNet, EfficientNet등의 딥러닝 아키텍쳐에 대한 변천사를 다루고자 한다. 또한, 연구적인 관점에서 이미지
인식 문제를 어떻게 해결했는지에 대한 사례들을 소개한다.
15:00~15:30 Break
15:30~17:30 [3강] PyTorch 기반 구현 및 응용 사례
본 강연에서는 실제 PyTorch 기반의 코드를 이용하여 딥러닝 기술을 구현하는 방법에 대해서 소개하고자 한다.
또한, 자율주행, 게임, 메디컬 등의 딥러닝 응용 사례들을 소개하여, 이전 강의에서 배웠던 내용들에 대해 어떤식
으로 산업에 이용이 되고 있는지에 대해 살펴보고자 한다.