코드 분석 중심의 인공지능 모델 기초 강좌

2월 15일 (목요일)

시간	강좌명	강사명
09:30~12:30	비전 파운데이션 모델 연구 동향 및 활용 방법	임성훈 (DGIST)
이미지 분류나 객체 탐지 등 시각적 이해는 컴퓨터 비전에서 오랜 도전 주제 중 하나이다. 지금까지 대부분의 연구는 각 문제에 특화된 모델을 사용하여 수행되었고, 이러한 접근법은 다양한 작업 간의 잠재적 시너지를 완전히 활용하는 데 제한되어 있다. 그러나 최근 대규모 시각-언어 사전 훈련의 성공을 기반으로 ‘비전 파운데이션(Vision foundation)’ 모델에 대한 관심이 증가하고 있다. 이 모델은 이미지 수준, 픽셀 수준에서 비디오 수준까지 다양한 작업에 적용할 수 있어서 다양한 산업군에 활용되고 있다. 이번 세미나에서는 이러한 ‘비전 파운데이션(Vision foundation)’ 모델에 대한 최신 연구 추세와 활용 방법을 소개하려고 한다.
12:30~14:00	중식
14:00~17:00	Vision Transformer 원리 및 활용	김성국 (연세대)
NLP 혁명을 이끌고 있는 transformer의 핵심 구성 블럭인 MHSA (multi-head self-attention)가 vision task에 활용되어 우수한 성능을 보이고 있다. Vision transformer의 작동 원리, 전통적인 convolution 블록과의 차이점 및 다양한 분야에서 활용 방법을 소개한다

2월 16일 (금요일)

시간	강좌명	강사명
09:30~12:30	시계열 및 텍스트 데이터 처리의 기초	신유현 (인천대)
이 강좌는 시계열과 텍스트 데이터 처리의 기초와 RNN(Recurrent Neural Networks)을 활용한 분석 방법을 소개한다. Vanilla RNN, LSTM, GRU 등의 발전을 통해 시계열 예측과 텍스트 처리의 효율성과 정확성이 어떻게 향상되었는지 탐구하며, RNN의 구조와 시계열 및 텍스트에의 적용 방법을 실제 코드 작성 및 분석을 통해 이해를 돕는다.
12:30~14:00	중식
14:00~17:00	대화형 시스템	조요한 (서울대)
오늘날 대화형 시스템의 종류와 기술적 특징을 살펴보고, 대화형 시스템의 근간이 되는 언어모델의 기초와 활용에 대해 설명한다.