딥러닝으로 빠른 시간에 성과를 내려면 어느 프레임워크를 이용해야 할까요? 딥러닝을 하기 위한 도구를 제공하는 프레임워크는 정말 다양합니다 - Caffe(2), CNTK, Keras, PyTorch, TensorFlow, Theano 등. 각자가 더 많이 쓰이는 딥러닝 분야도 다르고 장단점도 다릅니다. 그럼에도 불구하고 저는 주변 사람들에게 얘기합니다. 적어도 처음 시작했던 저에게 가장 쉽고 직관적으로 다가왔던 프레임워크는 PyTorch였다고 말이죠. Keras를 이용해 코드를 짜다보면 TensorFlow에 대한 이해가 필요한 경우가 종종 있었습니다. 그렇다고 TensorFlow를 하려니 배워야 할 게 너무 많았죠. 그렇다면 PyTorch는? Python 클래스에 대한 기본적인 이해면 충분합니다. 그렇기 때문에 직관적이고 빠르게 적응할 수 있다는 큰 장점이 있습니다. 얼른 자신의 분야에 딥러닝을 적용하고 성과를 내고 싶으신가요? PyTorch로 오세요. 이번 발표에서는 오시는 분들의 선호에 따라 간단한 분류 모델 혹은 GAN(Generative Adversarial Networks) PyTorch 코드를 짜면서 실습을 진행할 예정입니다. 제 발표를 들으면 유익하실 분들과 그렇지 않을 분들을 아래에 정리해놓았습니다.

  • 발표가 유익하실 분들.
    • 빨리 딥러닝을 자신의 분야에 적용하고 싶으신 분들
    • 딥러닝을 시작한지 오래 되지 않아서 (혹은 아직 시작하지 않아서) 어떤 프레임워크를 쓰면 좋을지 모르겠는 분들
    • 기존에 쓰시던 프레임워크가 복잡하다고 느껴져서 친숙하지 않은 분들
    • PyTorch에 사용법에 대해 알고 싶으신 분들
  • 발표가 유익하지 않으실 분들.
    • 이미 애용하는 프레임워크가 있으신 분들
    • 전문적인 딥러닝 개념을 듣고 싶으신 분들

img

연사소개

경희대학교 우주탐사학과에 2018년부터 재학 중인 석사 과정 학생입니다. 과를 보시면 아시겠지만 저는 딥러닝을 하게 될 거라고 생각한 사람은 아니었습니다. 솔직하게 말씀드리면, 저는 학부 졸업 때까지 컴퓨터 언어라고 하면 손사래부터 치는 사람이었죠. 그만큼 컴퓨터 언어에 자신도 없었고 잘하지도 못했습니다. 하지만 딥러닝으로 우주 분야 영상을 처리하는 연구를 맡았다가 세상을 바꾸는 딥러닝에 푹 빠졌죠. 딥러닝에 대한 열정이 생기니 기본적인 컴퓨터 언어 하나도 제대로 못했던 제가 Keras, TensorFlow를 거쳐 PyTorch까지 즐겁게 하게 되었습니다. 특히 PyTorch는 올해 3월부터 매주 토요일에 경희대에서 학부, 대학원생들을 대상으로 수업을 진행하고 있습니다. 현재는 내년에 컴퓨터공학 박사 과정 진학을 위해 동대학원 컴퓨터공학과 교수님의 공동지도를 받고 있습니다.

현재 진행하고 있는 연구는 두 개로 하나는 서로 다른 두 필터로 찍은 태양 영상 간의 변환(우주탐사학과 관련)이고 다른 하나는 분류 과업을 위한 attention module 개발(컴퓨터공학 관련)입니다. 비록 제 발표에서는 다루지 않겠지만 관심 있으신 분들과 소통할 수 있기를 바랍니다.

  • 이메일: gishin@khu.ac.kr

발표자료

참고자료

  • 파이토치 튜토리얼 사이트: https://tutorials.pytorch.kr/

장소 및 시간

  • 장소: 대전광역시 유성구 가정로 217 UST 과학기술연합대학원대학교, UST 강당
  • 시간: 7월 4일 오전 15시
시간 A-USTaudi B-USTsci C-USTmeet D-ETRI212 E-ETRI224 F-ETRI219
10시 조수현
3분 강화학습 순한맛 SAC		 이수진
AI시대의 예술작품 - AI Atelier를 이용하여		 박해선
케라스 in 텐서플로우2.0		 유용균
딥러닝과 최적설계		 이현호
(실습)유니티 기반 드론 강화학습 (1)		 정연준
아기다리고기다리던딥러닝 - 케라스로 띄어쓰기 정복하기 (1)
11시 안수빈
The Newbie Guide to Blogging & Visualization		 김준태
나도 너도 모르는 Graph Neural Network의 힘		 안종훈
설명가능한 AI for AI 윤리		 이유한
I’m Kaggler - Why need kaggle?		 이현호
(실습)유니티 기반 드론 강화학습 (2)		 정연준
아기다리고기다리던딥러닝 - 케라스로 띄어쓰기 정복하기 (2)
13시 남기현
(이론)딥러닝으로 오디오 만나보기		 김유민
딥러닝 모델 엑기스 추출(Knowlege Distillation)		 홍원의
(실습)한페이지 논문잡기:찾고+읽고+쓰고+정리하기		 서정훈
빽 투 더 Representation Learning: Visual Self-supervision을 중심으로		 신경인
(실습)파이토치로 갈아타기 (1)		 전미정
(실습)MS Azure ML Service와 함께하는 AutoML 사용하기(1)
14시 황준원
(실습)딥러닝으로 오디오 만나보기		 김영하
AutomatedML 동향		 홍원의
(실습)한페이지 논문잡기:찾고+읽고+쓰고+정리하기		 송규예
Deeplema, 딥러닝 서비스상용화의 딜레마		 신경인
(실습)파이토치로 갈아타기 (2)		 전미정
(실습)MS Azure ML Service와 함께하는 AutoML 사용하기 (2)
15시 민규식
강화학습 환경 제작, Unity ML-agents와 함께하세요		 김태진
구글 코랩 TPU 알아보기		 김보섭
Structuring your first NLP project (1)		 이진원
Efficient CNN 톺아보기		 김경환,박진우
(실습)Rainbow로 달착륙부터 Atari까지 (1)		 대전AI거버넌스
AI 거버넌스 구성
16시 옥찬호
카드게임 강화학습 환경 개발기 - 하스스톤		 김형섭
GAN 동향		 김보섭
Structuring your first NLP project (2)		 차금강
설명가능한 강화학습		 김경환,박진우
(실습)Rainbow로 달착륙부터 Atari까지 (2)		 대전AI거버넌스
AI 적용 가속화 방안
17시 김태영
이제		 김태영
하이퍼파라미터		 김태영
튜닝은		 김태영
케라스 튜너에게		 김태영
맡기세요		 대전AI거버넌스
한계 및 목표치 설정
  • 점심시간은 12시 ~ 13시입니다.
  • 각 세션은 45분 발표, 5분 질의응답, 10분 휴식 및 이동입니다.
  • UST과 ETRI사이는 도보로 10분이내 거리에 있습니다. 따라서 쉬는 시간을 이용해서 이동하시면 됩니다.

상세 프로그램 보기

참가신청

신청은 아래 링크에서 해주세요~

» 신청하기 «

딥러닝을 시작하는 이유는 달라도 딥러닝을 계속 하는 이유 중 하나는 바로 ‘함께하는 즐거움’이지 않을까합니다. 작년 6월 말 대전에서 “1st 함께하는 딥러닝 컨퍼런스”에 400명 넘게 모여 즐겁게 인공지능 및 딥러닝 관한 다양한 주제로 톡을 나누었습니다. 그간 매일 논문만 읽어도 못 따라갈 만큼 새로운 연구가 쏟아지고 있고, 그 활용 사례 및 관심 또한 각 분야에 퍼져가고 있습니다. 대전은 전국 각지에서 오시기에 접근성이 용이하고, 정부출연연구원 및 정부청사, 우수한 대학교, 대기업의 기술 연구소, 최첨단 기술 중심의 벤처회사들이 밀집된 지역인 만큼 지식공유의 즐거움을 나누고자 합니다.

별도의 참가비는 없습니다. 연사분들도 여러분과 즐기게 위해 재능기부합니다. 주차공간이 협소하므로 대중교통을 이용해주세요.

img

  • 일시: 2019년 7월 4일 (10시~18시)
  • 장소: 대전광역시 유성구 가정로 217
    • 과학기술연합대학원대학교 - 대전광역시 유성구 가정로 217
    • ETRI 융합기술연구생산센터 - 대전광역시 유성구 가정로 218
  • 주최: (주)인스페이스 - (주)인스페이스는 한국항공우주연구원 출신 연구원들이 시작한 벤처회사로 위성지상국 개발 및 활용 전문 기술을 기반으로 사업 영역을 확장하고 있습니다. 현재 “태양에서 세포까지 딥러닝”, “게임에서 우주까지 강화학습”의 모토로 여러분야 인공지능을 적용하고자 활발히 연구 개발 중입니다. 인공지능은 기술을 넘어 산업체, 학계, 정부출연연과 오픈 커뮤니티의 공동상생할 수 있는 생태계를 만들고 있기 때문에 인스페이스는 대전을 중심으로 인공지능 생태계를 위한 소통의 장을 형성하기 위해 노력하고 있으며 확대할 계획입니다.
  • 주관: 대딥사, 케라스 코리아, 캐글 코리아, RL 코리아
  • 후원:
    • UST 과학기술연합대학원대학교
    • ETRI 융합기술연구생산센터
    • 대전정보문화산업진흥원
    • (주)유클리드소프트 - 유클리드소프트는 정부부처 및 공공기관 서비스 개발과정에서 축적한 솔루션 기반 탄탄한 기술력 위에 빅데이터 분석, AI기반 CCTV 행동 패턴 분석, CNN, RNN, GAN 등 최신 기술을 접목하여, 고객의 핵심 가치에 더 나은 핵 가치를 제공하고자 계속 노력하고 있는 덕후 개발자들의 회사입니다.
  • 대상: 인공지능 및 딥러닝에 관심있거나 관련 연구를 수행하시는 분들 (약 700명)
    • 트랙 A: UST 강당 300명
    • 트랙 B: UST 사이언스홀 65명
    • 트랙 C: UST 대회의실 35명
    • 트랙 D: ETRI 융합기술연구생산센터 212호 대회의실 180명
    • 트랙 E: ETRI 융합기술연구생산센터 224호 중회의실 50명
    • 트랙 F: ETRI 융합기술연구생산센터 219호 중회의실3 20명

img