튜토리얼 & Short Talk

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[튜토리얼1] 
▒ 일시 및 장소 : 1.19(목) 09:15~10:45 / 그레이스홀(6층)              좌장 : 이상근 교수(고려대)

유환조 교수(POSTECH)
현재 POSTECH 컴퓨터공학과 부교수, 미국 아이오와대학 컴퓨터공학과 교수

추천 시스템
강연요약 Recommender systems have high demands and various applications in industry, and developing an accurate and efficient recommender system is technically challenging thus also actively researched in academia. This talk first introduces fundamental concepts and techniques in recommender systems, and presents several practical issues in building recommender systems such as cold-start recommendation, novel recommendation, when to recommend, and scalable recommendation.


[Short Talk] 

▒ 일시 및 장소 : 1.20(금) 09:30~10:00 / 그레이스홀(6층)              좌장 : 심규석 교수(서울대)

최승진 교수(POSTECH)
2001년 ~ 현재 POSTECH 컴퓨터공학과 교수, 2014년 ~ 현재 미래부 기계학습연구센터 센터장

딥러닝의 현재와 미래
강연요약 지난 10년간 빠른 속도로 발전해온 딥러닝에 대하여 간단히 살펴보고, 향후 딥러닝의 발전 방향에 대하여 얘기한다.


[튜토리얼2] 
▒ 일시 및 장소 : 1.20(금) 14:30~16:10 / 그레이스홀2(6층)              좌장 : 최승진 교수(POSTECH)

신현정 교수(아주대학교)
2006년 ~ 현재 아주대학교 산업공학과 교수, 한국정보과학회 교육이사, 2011년 ~ 현재 국민건강보험심사평가원(HIRA) 청구소프트웨어 검사심의위원회 부위원장

Convex Optimization for Machine Learners
강연요약 Convex optimization은 기계학습의 근간이 되는 아주 중요한 주제이다. 기계학습의 대부분 문제들은 특정 목적함수를 최소화하는 파라미터를 찾는 것으로 해결된다. 종종, 이것은 두 가지 요소, cost term과 regularization term의 가중치 합으로 표현된다. 만약 이 두 요소가 convex라면, 그 문제를 convex optimization 문제라고 한다. Convex optimization으로 문제를 정의하면 많은 장점들이 있다. 무엇보다도, 함수가 convex이면 문제가 단일 global minimum 해를 갖는다는 것을 보장할 수 있다. 이러한 경우, 기 개발된 solver들을 활용해서 해를 효율적으로 구할 수 있다. 한편, convex optimization 문제가 갖는 이론적 장점으로는, 원문제(primal problem)에 대한 쌍대문제(dual problem)를 사용할 수 있다는 것이다. 즉, 원 문제에 대한 새로운 해석이 가능하고, 문제를 보다 효율적으로 풀 수 있게 된다. 기계학습에서 convex optimization문제로 정의되는 대표적인 알고리즘으로는 support vector machines, semi-supervised learning, Tikhonov regularization을 활용한 ridge regression 등이 있다. 반면에 neural networks, maximum likelihood mixtures of Gaussians 등은 non-convex 문제에 해당한다. 이번 강의는 최적화에 대한 전반적인 수리적 설명과 잘 알려진 기계학습 알고리즘들의 convex programming formulation에 대해서 소개한다.


[튜토리얼3] 
▒ 일시 및 장소 : 1.20(금) 16:30~18:00 / 그레이스홀2(6층)              좌장 : 한환수 교수(성균관대)

송용호 교수(한양대학교)
현재 한양대학교 융합전자공학부 교수, University of Southern California, Ph.D.

Cosmos+ OpenSSD 구조 및 활용사례
강연요약 최근 비휘발성 메모리 저장장치의 인터페이스 표준으로 제안된 NVMe 프로토콜에 대해 간략하게 살펴보고, 이를 지원하는 Cosmos+ OpenSSD 구조 및 특성에 대해 설명한다. 또한, Cosmos+ OpenSSD를 저장장치 아키텍처 및 알고리즘 연구에 적용하기 위한 방안에 대해 설명한다. 그리고, 저장장치 관리 기능의 host migration을 지원하는 Open Channel SSD의 동작방식에 대해 설명하고, 이를 Cosmos+ OpenSSD로 적용하기 위한 방법에 대해 알아본다.

※ 상기일정은 사정에 따라 변경될 수 있습니다.

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