국내에서 머신러닝 분야를 20여년이 넘게 이끌어 왔던 前 포항공과대학교 교수인 최승진 석학이 딥러닝 Neural Network 모델들을 스크래치 부터 차근차근 이해하기 쉽게 알려드립니다. 다른 어떤 곳에서도 수강 할 수 없는 최승진 교수의 노하우를 녹여낸 수업으로 딥러닝의 기초를 가장 쉽고 정확하게 배울 수 있습니다.
4시간 이론 수업, 4시간 실습 구성으로 이루어져 있는 탄탄한 커리큘럼을 통해 이론으로 개념을 잡고 실습 수업에서는 많은 수강생들이 흥미를 갖고 딥러닝의 기본 개념을 탄탄하게 정립 할 수 있는 구현 방법을 소개 합니다. 이론 시간에는 기존의 클래식한 알고리즘 부터 최신 알고리즘 까지 다양하게 배우고 실제 사례를 통해 실습하여 익힐 수 있습니다.
BARO AI Academy 가 자체적으로 개발한 고성능 GPU 병렬처리 컴퓨팅 워크스테이션인 POSEIDON 의 클라우드 서비스를 기반으로 딥러닝 코드를 실행하여 빠른 결과를 얻을 수 있도록 가상환경을 제공할 예정입니다. 제공된 가상환경을 통해 학습자는 개인 컴퓨터의 성능에 상관없이 POSEIDON 에 내장된 GPU System 을 마음껏 사용 할 수 있게 됩니다.
수강생에게만 제공되는 동영상 강의를 통해 이론을 무제한으로 복습할 수 있습니다. 어렵게 느껴졌던 내용, 놓친 내용을 비디오를 통해 복습할 수 있고 만약 수업에 참여하지 못했을 경우 다음 날 올라오는 비디오 강의를 통해 다음 수업에 무리없이 참여할 수 있도록 공부 하실 수 있습니다. 오프라인 코스로 자유롭게 질문하며 궁금증을 바로 바로 풀 수 있는 시간과 동영상을 통해 여러번 복습할 수 있는 기회로 딥러닝 마스터를 노려보세요!
20년 이상의 인공지능 연구로 세계적으로 인정받는
최승진의 차원이 다른 클래스
최승진 , Ph.D. Director
2019
2001 - 2019
2016 - 2018
2016 - 2017
2014 - 2017
1997 - 2001
1997
1996
1989
1987
현 CTO,(주)바로AI
현 회장, 정보과학회 인공지능소사이어티
교수, 포항공과대학교 컴퓨터공학과
자문교수, 삼성전자 종합기술원, 삼성리서치
자문교수, 신한카드 빅데이터센터
센터장, 기계학습 연구센터
교수, 충북대학교 전기전자공학부
Frontier Researcher, 일본 이화학연구소
Ph.D, University of Notre Dame, Indiana, USA
서울대학교 전기공학과 석사
서울대학교 전기공학과 박사
딥러닝의 대부, 제프리 힌튼이
차세대 딥러닝 모델에서 활용한
최승진 석학의 논문
인공지능의 암흑기를 깨고 딥러닝의 시대를 이끌어낸 '제프리 힌튼' 은 올해 인공지능 분야 최고 권위를 자랑하는 학회 AAAI 에서 차세대 딥러닝 모델인 캡슐 네트워크에 대한 최신 연구결과를 Turing Award Winner AAAI 강연을 통해 발표했습니다. 제프리 힌튼은 그의 최신 딥러닝 모델인 ‘Stacked capsule autoencoder’ 에서 inference 를 위한 중요한 방법으로 하나의 논문을 언급했습니다.
그 논문은 바로 한국의 최승진 교수와 AItrics, Kakao, Postech 그리고 옥스퍼드 대학교에서 공동으로 발표한 ‘Set transformer’ 입니다.
5대 국제 AI 학술 대회의
Area Chair 를 역임한
최초의 한국인 교수, 최승진 석학
최승진 교수는 머신러닝 불모지였던 국내 대학교에서 20년 이상 머신러닝 연구와 강의를 이끌었고, 가장 권위있는 국제 학술대회 AISTATS, ICML, AAAI, NeurIPS, IJCAI 에서 심사위원 자격인 Area Chair 를 5대 학회 모두에서 한국인 최초로 역임했습니다.
현재는 정보 과학회 인공지능소사이어티 회장으로 국내 인공지능의 발전을 위해 봉사하고 있습니다.
5대 국제 인공지능 학술대회
실습 강사
한지웅 TA
2019
2019
현 AI Software Engineer, ㈜바로AI
POSTECH 정보통신연구소 인공지능 연구원
Project
Automatic Malaysian car plate detection and recognition via Deep CNN Neural Network
Development of face recognition model : Invariant to illumination and variant pose
Establish a sales strategy by analyzing consumer data Add
조성민 TA
2020
2019
현 AI Software Engineer, ㈜바로AI
POSTECH 정보통신연구소 인공지능 연구원
Project
Image Detection for Safety equipment using YOLOv3
Development for High Resolution image detection through NAS-FPN
20년 이상의 인공지능 연구로 세계적으로 인정받는
최승진의 차원이 다른 클래스
딥러닝의 대부, 제프리 힌튼이
차세대 딥러닝 모델에서 활용한
최승진 석학의 논문
인공지능의 암흑기를 깨고 딥러닝의 시대를 이끌어낸 '제프리 힌튼' 은 올해 인공지능 분야 최고 권위를 자랑하는 학회 AAAI 에서 차세대 딥러닝 모델인 캡슐 네트워크에 대한 최신 연구결과를 Turing Award Winner AAAI 강연을 통해 발표했습니다. 제프리 힌튼은 그의 최신 딥러닝 모델인 ‘Stacked capsule autoencoder’ 에서 inference 를 위한 중요한 방법으로 하나의 논문을 언급했습니다.
그 논문은 바로 한국의 최승진 교수와 AItrics, Kakao, Postech 그리고 옥스퍼드 대학교에서 공동으로 발표한 ‘Set Transformer’ 입니다.
5대 국제 인공지능 학술대회
5대 국제 인공지능 학술대회
5대 국제 AI 학술 대회의 Area Chair 를 역임한
최초의 한국인 교수, 최승진 석학
최승진 교수는 머신러닝 불모지였던 국내 대학교에서 20년 이상 머신러닝 연구와 강의를 이끌었고, 가장 권위있는 국제 학술대회 AISTATS, ICML, AAAI, NeurIPS, IJCAI 에서 심사위원 자격인 Area Chair 를 5대 학회 모두에서 한국인 최초로 역임했습니다.
현재는 정보 과학회 인공지능소사이어티 회장으로 국내 인공지능의 발전을 위해 봉사하고 있습니다.
인공지능의 발전을 이끌고 있는 가장 중요한 분야인 딥러닝에 대한 필수적인 이론과 실습을 모두 다루고 있습니다.
가장 기초이면서도 중요한 Neural Network 에 관한 여러가지 모델을 우선적으로 배우게 됩니다. Neurla Network 의 근간이 되는 Feedforward Network 를 가장 먼저 배운 후 모델을 트레이닝 시키는 기법인 Optimization, Dropout, Batch Normalization 등을 익히게 됩니다.
그 후 Deep learning 수강생들에게 가장 친숙한 Convolutional Network, Recurrent neural network 순으로 학습합니다. 기초적인 Neural Network model 들을 익힌 후에는 Generative Model 에 이용할 수 있는 AutoEncoder 와 GAN 을 배우게 됩니다.
마지막 수업에서는 딥러닝 모델의 Hyperparameter optimization 하기 위한 GP regression 과 Bayesian optimization 에 대한 수업이 진행 됩니다.
바로 에이아이 아카데미의 딥러닝 Advanced 1 코스에서는 인공지능의 발전을 이끌고 있는 가장 중요한 분야인 딥러닝에 대한 필수적인 이론과 실습을 모두 다루고 있습니다.
가장 기초이면서도 중요한 Neural Network 에 관한 여러가지 모델을 우선적으로 배우게 됩니다. Neural Network 의 근간이 되는 Feedforward Network 를 가장 먼저 배운 후 모델을 트레이닝 시키는 기법인 Optimization, Dropout, Batch Normalization 등을 익히게 됩니다.
그 후 Deep learning 수강생들에게 가장 친숙한 Convolutional Network, Recurrent neural network 순으로 학습합니다. 기초적인 Neural Network model 들을 익힌 후에는 Generative Model 에 이용할 수 있는 AutoEncoder 와 GAN 을 배우게 됩니다.
마지막 수업에서는 딥러닝 모델의 Hyperparameter optimization 하기 위한 GP regression 과 Bayesian optimization 에 대한 수업이 진행 됩니다.
Course
Course
강사소개
최승진 , Ph.D. Director
2019
2001 - 2019
2016 - 2018
2016 - 2017
2014 - 2017
1997 - 2001
1997
1996
1989
1987
현 CTO,(주)바로AI
현 회장, 정보과학회 인공지능소사이어티
교수, 포항공과대학교 컴퓨터공학과
자문교수, 삼성전자 종합기술원, 삼성리서치
자문교수, 신한카드 빅데이터센터
센터장, 기계학습 연구센터
교수, 충북대학교 전기전자공학부
Frontier Researcher, 일본 이화학연구소
Ph.D, University of Notre Dame, Indiana, USA
서울대학교 전기공학과 석사
서울대학교 전기공학과 학사
실습 강사
한지웅 TA
2019
2019
현 AI Software Engineer, ㈜바로AI
POSTECH 정보통신연구소 인공지능 연구원
Project
Automatic Malaysian car plate detection and recognition via Deep CNN Neural Network
Development of face recognition model - Invariant to illumination and variant pose
Establish a sales strategy by analyzing consumer data Add
조성민 TA
2020
2019
현 AI Software Engineer, ㈜바로AI
POSTECH 정보통신연구소 인공지능 연구원
Project
Image Detection for Safety equipment using YOLOv3
Development for High Resolution image detection through NAS-FPN
인공지능 커뮤니티
바로 에이아이 아카데미는 강의를 수강하신 분들을 대상으로 바로 아카데미 커뮤니티 를 제공하고 있습니다.
바로 에이아이 아카데미 커뮤니티에서는 온라인 메신저, FB 그룹 등으로 지속적으로 교류하며 1년에 한번 씩 네트워크 행사나 세미나가 열릴 예정입니다.
코스가 끝나도 수강생들끼리 온라인을 통해 지식을 나누고, 인공지능 커뮤니티 네트워킹을 통해 다양한 필드의 사람들과 교류해보세요.
인공지능 커뮤니티
바로 에이아이 아카데미는 강의를 수강하신 분들을 대상으로 바로 아카데미 커뮤니티 를 제공하고 있습니다.
바로 에이아이 아카데미 커뮤니티에서는 온라인 메신저, FB 그룹 등으로 지속적으로 교류하며 1년에 한번 씩 네트워크 행사나 세미나가 열릴 예정입니다.
코스가 끝나도 수강생들끼리 온라인을 통해 지식을 나누고, 인공지능 커뮤니티 네트워킹을 통해 다양한 필드의 사람들과 교류하세요.
