이번 ISS에서는 “(주)인스페이스”와 “국토연구원 국토정보연구본부 국토정보분석센터” 공동 주최로 “세종국책연구단지에 딥러닝 모델 심기”란 주제를 가지고 세미나를 개최하고자 합니다. 딥러닝 기본 개념을 익히고 딥러닝 기반 모델을 쉽게 만들어볼 수 있는 ‘케라스’라는 딥러닝 라이브러리에 대해서 알아봅니다. 케라스 코드를 ‘블록’ 개념과 매칭하여 직관적으로 모델을 이해할 수 있는 방법에 대해 연습한 후 다양한 기초 문제를 살펴봅니다. 자율주행 분야에 딥러닝 모델이 어떻게 적용되는 지 알아보고, 다양한 분야에서 문제를 해결하는 데 있어 도움이 되는 캐글에 대해서도 알아봅니다.

ISS란 Intelligence Space Seminar의 약자로 인공지능 기술과 관련된 인스페이스의 사내 세미나를 말합니다. 어렵게 모신 전문가분들의 주옥같은 내용을 공유하고자 오픈 세미나로 진행하고 있습니다.

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발표자

구분 소개
img 김태영, (주)인스페이스 (기초 강좌)

[블록과 함께하는 파이썬 딥러닝 케라스]

비전공자분들이 쉽게 딥러닝 모델을 개발할 수 있도록 케라스 라이브러리 소개와 블록 비유를 통해 다양한 모델을 살펴보겠습니다.
img 이유한 박사과정, 카이스트

[딥러닝심기 캐글소개]

캐글은 다양한 분야의 문제 및 데이터셋을 제공하고 해당 문제를 풀기 위한 알고리즘 온라인 경연 대회를 운영하는 곳입니다. 유사 문제를 확인하고, 도움을 얻을 수 있는 방법에 대해서 살펴봅니다.
img 김준태, 대전대학교 전자정보통신공학과 4학년 재학중

[GTA5로 자율주행하기]

MNIST까지는 해봤다!! 이제 무엇을 해봐야 할까? 그런데 나만의 데이터를 어떻게 만들지? 나만의 데이터를 만들어보고 GTA5로 자율주행을 해보자!!
img 곽병권 이사, NGLE

[Keras 시계열 모델 튜토리얼]

NGLE이라는 QA 전문회사에서 QA-Test 자동화에 인공지능 적용을 연구 중 이며, Keras로 구현해보는 시계열 데이터 예측 구현, 지역 기상정보를 이용한 기온, 풍량, 기압 예측하는 방법에 대해서 살펴봅니다.

프로그램

  • 일시: 2018년 5월 16일 오후 2시 ~ 오후 6시
  • 장소: 국토연구원 2층 강당 (세종특별자치시 국책연구원로 5/반곡동 771-125)
  • 참석인원: 최대 200명 수용
  • 1부 딥러닝 기본
    • 14:00~14:10 [딥러닝 이야기] ‘딥러닝’에서 왜 ‘딥’이고, 무엇을 ‘러닝(학습)’하는 지에 대한 이야기를 합니다.
    • 14:10~14:20 [케라스 이야기] ‘케라스’에 대한 의미와 케라스의 특징 및 장단점에 대해서 알아봅니다.
    • 14:20~14:30 [케라스 개념잡기] 가장 기초적인 케라스 샘플 코드를 살펴보고 학습 방법에 대해서 살펴봅니다.
    • 14:30~14:40 [레이어 개념잡기] 가장 기초적인 뉴런부터 다층퍼셉트론 신경망, 컨볼루션 신경망, 순환 신경망을 구성하고 있는 레이어에 대한 개념을 알아봅니다.
  • 2부 딥러닝 활용
    • 14:40~15:00 [생성모델(GAN) 살펴보기] 딥러닝 모델의 네트워크, 학습목표, 최적화기에 대한 기본 개념을 익힙니다.
    • 15:00~15:20 [태양에서 세포까지 극한알바] 여러 분야에서 케라스 기반 딥러닝 모델 사례를 살펴봅니다.
  • 3부 딥러닝 적용
    • 15:50~16:30 [딥러닝심기 캐글소개] 캐글은 다양한 분야의 문제 및 데이터셋을 제공하고 해당 문제를 풀기 위한 알고리즘 온라인 경연 대회를 운영하는 곳입니다. 유사 문제를 확인하고, 도움을 얻을 수 있는 방법에 대해서 살펴봅니다.
    • 16:30~17:00 [GTA5로 자율주행하기] MNIST까지는 해봤다!! 이제 무엇을 해봐야 할까? 그런데 나만의 데이터를 어떻게 만들지? 나만의 데이터를 만들어보고 GTA5로 자율주행을 해보자!!
    • 17:00~17:30 [Keras 시계열 모델 튜토리얼] NGLE이라는 QA 전문회사에서 QA-Test 자동화에 인공지능 적용을 연구 중 이며, Keras로 구현해보는 시계열 데이터 예측 구현, 지역 기상정보를 이용한 기온, 풍량, 기압 예측하는 방법에 대해서 살펴봅니다.

발표자료

사전준비

없습니다.

참가신청

대관 장소 수용인원이 최대 200명이라 선착순 200분까지만 받겠습니다. 여러 경로로 참가신청을 받기 때문에 등록하시면 제가 순번을 알려드리도록 하겠습니다. 댓글 양식은 아래와 같으며 ‘한 줄’로 작성 부탁드리겠습니다.

  • 이름, 기관, 이메일, 분야, 참석계기
  • 예) 김태영, 인스페이스, tykim@inspace.re.kr, 우주, 위성 운영 효율화를 위해 강화학습을 적용해보고자 합니다.

댓글을 달아도 스팸처리되어서 바로 표시 안될 수도 있습니다. 제가 다 스팸아님으로 처리하고 있으니, 크게 신경 안 쓰셔도 됩니다. 그리고 혹시 참석신청하셨으나 부득이한 이유로 참석이 힘드신 분은 미리 알려주세요~ 다른 분들에게 참석 기회를 드리고자 합니다.

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