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김인중 교수
(한동대)

* 약력
~ 2001.2: KAIST 학사/석사/박사
~ 2006.2: ㈜인지소프트 책임연구원
~ 현재: 한동대학교 전산전자공학부 교수, 머신러닝-스마트카 센터장

* 주요 연구업적
- 2001년 세계최초의 모바일한글인식기 개발
- 2012년 국내최초로 CNN 자체 엔진 개발 (필기한글인식 최고기록)
- 2016년 세계최초로 딥러닝을 이용한 T-커머스 방송편성 시스템 개발 및 실용화
- 2018년 국내대학최초로 딥러닝 오픈소스 프레임워크 위큐(WICWIU) 공개
            (KCC2018에서)
- 현재까지 국내외 학회/기업/대학/연구소에서 70여회의 딥러닝 강연

* 주요관심분야
딥러닝 알고리즘 개발 및 응용, 딥러닝 기반 영상인식/변환, 음성합성, 자연어처리

* 주요 수상경력
- 2001년 KAIST 박사논문 우수논문상 (전산학과)
- 2005년 IR52 장영실상, 49주차 (제품명: Mobile Reader)
- 2014년 SW산업발전유공자 국무총리상

강연제목

Deep Generative Models (생성적 딥러닝 모델)

강연요약

최근 수년 사이 생성적 딥러닝 모델들은 눈부심 발전을 거듭해왔다. 구분적 모델들이 주로 데이터를 분류/분석하기 위한 모델인 반면, 생성적 모델들은 데이터의 생성/변환을 위한 모델이다. 본 강연에서는 2014년 이후 급속히 발전해 온 GAN (Generative Adversarial Nets)과 VAE (Variational Auto-Encoder)에 중심을 두고 딥러닝 기반 생성적 모델에 대해 기초부터 최근 주요 연구까지 소개한다.

강의계획

1. 시간별 강의계획

시간

주제

주요내용

1

Generative Adversarial Networks I

Deep Generative Model의 개요
GAN의 기본 개념 및 알고리즘 소개

2

Generative Adversarial Networks II

GAN의 학습 안정화 방법
GAN을 이용한 영상 생성/변형 모델

3

Variational Auto-Encoder

Variational inference 기본 개념
Variational Auto-Encoder 소개

2. 참고문헌
[1] Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, and Yoshua Bengio. Generative adversarial nets. In Advances in neural information processing systems, pages 2672.2680, 2014.
[2] Alec Radford, Luke Metz, and Soumith Chintala. Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks. arXiv preprint arXiv:1511.06434, 2015.
[3] Luke Mets, et. al., Unrolled Generative Adversarial Networks, ICLR2017.
[4] Arjovsky, Martin and Bottou, Leon. Towards principled methods for training generative adversarial networks. In International Conference on Learning Representations, 2017.
[5] Martin Arjovsky, Soumith Chintala, and Leon Bottou. Wasserstein gan. arXiv preprint arXiv:1701.07875, 2017.
[6] C. Bishop, Variational Learning in Graphical Models and Neural Networks, ICANN98, 1998.
[7] Diederik P Kingma and Max Welling. Auto-encoding variational bayes. arXiv preprint arXiv:1312.6114, 2013.

그외 다수

수강자격요건

신경망(Feed-forward Networks) 기초에 대한 이해


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