[2nd DLCAT] (이론)딥러닝으로 오디오 만나보기 - 남기현
지금까지 해왔던 연구와는 완전히 달랐던 음원 분야를 연구하게 되어 이를 위해 공부했던 필수 지식들을 이번 시간에 여러분들과 공유하고자 합니다. 이 발표는 audio 분야는 처음인데 아무것도 아는 것이 없어 혼란스러운 분들과 딥러닝을 통한 audio 연구는 어떤 것이 있고 어떻게 하면 되는지 궁금하신 분들을 위한 발표입니다. 최대한 비전문가도 이해할 수 있도록 자료를 구성했으니 audio 분야에 도전하고자 하시는 분에게 도움이 되었으면 합니다.
연사소개
한국외국어대학교 의료영상연구실에서 학부연구생으로 활동하고 있습니다. [NAVER TechTalk]에서 ‘딥러닝 Super Resolution, 어디까지 왔니?’를 발표한 적이 있으며, 현재는 음원 분리를 연구하고 있습니다.
- 홈페이지: https://devkihyun.github.io/
- 깃헙: https://github.com/DevKiHyun/
- 이메일: devkihyun@naver.com
발표자료
장소 및 시간
- 장소: 대전광역시 유성구 가정로 217 UST 과학기술연합대학원대학교, UST 강당
- 시간: 7월 4일 오후 1시
시간 | A-USTaudi | B-USTsci | C-USTmeet | D-ETRI212 | E-ETRI224 | F-ETRI219 |
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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 맞기세요 |
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.
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.
- 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
책 소개
[추천사]
- 하용호님, 카카오 데이터사이언티스트 - 뜬구름같은 딥러닝 이론을 블록이라는 손에 잡히는 실체로 만져가며 알 수 있게 하고, 구현의 어려움은 케라스라는 시를 읽듯이 읽어내려 갈 수 있는 라이브러리로 풀어준다.
- 이부일님, (주)인사아트마이닝 대표 - 여행에서도 좋은 가이드가 있으면 여행지에 대한 깊은 이해로 여행이 풍성해지듯이 이 책은 딥러닝이라는 분야를 여행할 사람들에 가장 훌륭한 가이드가 되리라고 자부할 수 있다. 이 책을 통하여 딥러닝에 대해 보지 못했던 것들이 보이고, 듣지 못했던 것들이 들리고, 말하지 못했던 것들이 말해지는 경험을 하게 될 것이다.
- 이활석님, 네이버 클로바팀 - 레고 블럭에 비유하여 누구나 이해할 수 있게 쉽게 설명해 놓은 이 책은 딥러닝의 입문 도서로서 제 역할을 다 하리라 믿습니다.
- 김진중님, 야놀자 Head of STL - 복잡했던 머릿속이 맑고 깨끗해지는 효과가 있습니다.
- 이태영님, 신한은행 디지털 전략부 AI LAB - 기존의 텐서플로우를 활용했던 분들에게 바라볼 수 있는 관점의 전환점을 줄 수 있는 Mild Stone과 같은 책이다.
- 전태균님, 쎄트렉아이 - 케라스의 특징인 단순함, 확장성, 재사용성을 눈으로 쉽게 보여주기 위해 친절하게 정리된 내용이라 생각합니다.
- 유재준님, 카이스트 - 바로 적용해보고 싶지만 어디부터 시작할지 모를 때 최선의 선택입니다.