한국통신학회 회원 및 정보통신 분야에 종사하시는 귀하 및 귀사의 무궁한 발전을 기원합니다. 최근 머신러닝 기술이 다양한 분야에 적용되면서 관련 분야의 기술과 산업이 급속히 발전하고 있습니다. 머신러닝 기술의 활용가능성을 매우 강렬하게 보여준 AlphaGo를 비롯하여, 4차 산업혁명의 주요한 기술로 머신러닝 기술이 각광을 받고 있습니다. 영상인식 및 생성, 음성인식 및 합성, 의학 및 약학, 헬스케어, 자율 주행, 고장 진단 등 산업 전반에 걸쳐 머신러닝 기술의 활용 가능성을 적극적으로 타진하고 있는 상황입니다.
이에 한국통신학회에서는 머신러닝 기술에 사용되는 기초 수학을 설명하는 강좌를 준비하였습니다. 통신분야 전공자들을 대상으로, 머신러닝 기초수학에 대한 체계적인 이해를 돕고자, 응용수학의 대가 MIT 길버트 스트랭 (Gilbert Strang) 교수의 Linear Algebra and Learning from Data, Wellesley-Cambridge Press, 2019년, 교재의 내용을 바탕으로 딥러닝과 신경망을 이해하는데 필요한 수학 이론을 설명합니다. 이틀에 걸쳐 선형대수학을 비롯해 미분적분학, 최적화, 확률과 통계 등의 수학 이론과 딥러닝과의 관계를 알아보기 위해, 기초 개념 설명부터 문제 해결에 어떻게 적용되는지에 대하여 학습하는 시간을 가질 계획입니다.
원격으로 진행되는 본 단기강좌에 많은 분들이 참여하여 활발한 토론과 교육이 이루어지는 귀중한 시간이 되기를 바라며, 강의를 맡아 주신 교수님들과 행사를 준비한 조직위원 여러분들께 진심으로 감사를 드립니다.
한국통신학회 회장 홍 인 기
조직위원장 한 동 석
운영위원장 최 선 웅