인공지능재료과학분과 2021 동계단기강좌
“머신러닝과 딥러닝의 재료설계에 응용: 실습강좌”
대한금속·재료학회 인공지능재료과학분과에서 최근 인공지능을 재료분야에 활용하기 위해 단기강좌를 개최하고 있습니다.
지난 여름에 실시한 1회차 강좌에 이어 이번에 2회차로 ‘머신러닝과 딥러닝의 재료설계에 응용: 실습강좌’를 주제로 2021 동계단기강좌를 아래와 같이 개최하오니 많은 참여를 부탁드립니다.
◇ 일 시: 2021년 2월 17일 (수) ~ 19일 (금)
◇ 장 소: 비대면 온라인 개최
◇ 주 최: 대한금속·재료학회 인공지능재료과학분과
◇ 대 상: 머신러닝과 딥러닝에 대한 초중급 레벨자 교육 (max 80명; 선착순 접수)
◇ 형 식 : Hand–on 실습 형태의 워크숍
◇ 등록비: 사전등록 기준 - 대학원생 (30만 원), 일반 (50만 원)
(교재, 간단한 응용예제 코드 및 3일간 점심식사 포함)
※비대면 전환 시 대학원생 (15만 원), 일반 (25만 원)
◇ 등록기간: 2020.12.4(금) - 2021.1.15(금) 마감됨
◇ 비대면 전환 결정: 2021.2.3(수)
◇ 등록관련 안내사항
- 구글 설문지(클릭 시 이동)로 사전등록 신청서 제출 시, 사전등록으로 간주되며
결제는 비대면 전환 결정 이후부터 가능합니다. (비대면 전환 시 등록비 변동으로 인한 재결제 방지)
- 사전등록은 80명까지 선착순으로 진행하며, 신청서 제출 후 2-3일 이내에 신청서에 기입하신 메일 주소로 회신해드립니다.
- 사전등록은 신청 인원에 따라 조기 마감 될 수 있습니다.
- 결제 후 등록 취소 및 환불은 2021.2.11(목) 까지 가능합니다.
◇ 일정표
| 일정 |
내용 |
비고 |
| 1일차 |
10 : 00 ~ 13 : 00 |
Machine learning with ASCENDS program |
신동원 박사 |
| 14 : 00 ~ 16 : 00 |
Machine learning 이론 |
손기선 교수 |
| 16 : 00 ~ 17 : 00 |
적용 사례 1 |
정유성 교수 |
| 2일차 |
10 : 00 ~ 17 : 00 |
Deep learning (ANN, CNN) |
강석주 교수 |
| 3일차 |
10 : 00 ~ 12 : 00 |
Machine learning case study |
신동원 박사 |
| 13 : 00 ~ 15 : 00 |
Deep learning case study |
강석주 교수 |
| 15 : 00 ~ 17 : 00 |
적용 사례 2, 3 |
김지한 교수
한승우 교수 |
◇ 교육 일정 및 내용에 대한 요약
- 하계강좌와 마찬가지로 인공지능을 배우고 싶어 하는 초급자와 중급자 기준의 교육
- 실제 실습 형태 강좌:
• 1일차는 ASCENDS라는 미국 오크리지 연구소에게 개발된 Machine Learning 용 오픈코드를 사용하는 방법을 배우는 실습위주로 진행
• 2일차는 ANN, CNN까지의 교육을 진행하고, 코드를 만들어가는 실습 위주로 진행
- 참가자들의 관심 있는 Case study 사례 demo:
• Machine Learning case study는 미리 공지를 통해서 Case study 질문을 받고 실제 3일차에서 demo를 할 수 있도록 계획중.
• Deep learning case study는 질문 내용을 demo로 바로 보여주기는 힘들 수 있으나 전문가의 다양한 advice를 주는 방향으로 계획 중.
◇ 연사 정보
- 신동원 박사 (Oak Ridge National Laboratory, ORNL)
- 손기선 교수 (세종대학교)
- 강석주 교수 (서강대학교)
- 정유성 교수 (KAIST)
- 김지한 교수 (KAIST)
- 한승우 교수 (서울대학교)
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