딥러닝 관련 내외부 세미나를 공유하고자 합니다.

  • 신진 여성인재와 함께하는 케라스


    한국정보통신학회 여성 ICT 위원회가 주최하는 신진 여성인재 발굴 및 교육 사업의 일환으로 파이썬 딥러닝 케라스 워크샵을 하게 되었습니다.


  • 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 - 도서


    작년에 케라스를 만든 프랑소와 숄레님이 ‘Deep Learning with Python’이란 책을 집필하였고 한 문장 한 문장 통찰력이 담겨 있어 상당히 감동 받았던 기억이 납니다. 그 책이 이번에 번역되어서 ‘케라스 창시자에게 배우는 딥러닝’이란 이름으로 출간되었습니다. 번역은 IT 및 머신러닝 분야에 전문 번역가이신 박해선님께서 해주셨습니다. 사실 이 책은 제가 번역을 하고 싶어서 숄레님께 연락을 드려봤을 정도로 의미가 있는 책이라 번역 후기를 부탁하여 들어봤습니다. 출판사는 IT 전문서를 발간하는 길벗입니다.


  • 오후 내내 간보는 날(GAN)


    레고사람 비유를 시작으로 GAN 개념과 기초적인 GAN 모델을 알아봅니다. 그 다음 의료영상 합성 분야의 흥미로운 논문을 간략히 설명드립니다. 마지막에는 vid2vid논문을 리뷰합니다. vid2vid는 2018.08 최근에 발표된 만큼 다양한 GAN 논문들의 개념이 적용되어 복잡하고 설명이 친절한 논문도 아니라서 단번에 이해가 쉽지 않습니다. 그럼에도 불구하고 GAN을 잘 모르는 분들도 충분히 이해할 수 있게 최대한 기본 개념을 챙기려고 노력했습니다.


  • 니NN어데까지해봤노? GNN함가자


    인공지능 구현에 기반이 되는 신경망 기술은 산업과 학계를 불문하고 엄청난 관심을 받고 있으며, 이미지 인식/기계번역/자율주행과 같은 응용으로 이어지고 있습니다. 하지만 많은 연구들이 이미지, 자연어를 대상으로 이루어지고 있으며, 이 연구들에 사용되는 신경망은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network; CNN), 재귀 신경망(Recurrent Neural Network; RNN) 등이 사용되고 있습니다. 하지만 위 데이터와 같은 정규적 데이터들이 아닌 비정규적 데이터들이 존재하고 또 다루어져야할 필요성이 있습니다. 이번 세미나에서는 KAIST 화학과 석박사통합과정인 류성옥님을 모시고, 이런 그래프로 표현되는 비정규적 데이터들(예) 네트워크, 분자, 물리 시스템)을 다루는데 가장 적합한 그래프 신경망에 대해 다루고자 합니다. 류성옥님은 양자역학을 연구하다가, AI가 세상을 바꿀 기술이라 생각되어 딥러닝을 공부하는 대학원생입니다. AI를 활용하여 Smart Drug Discovery를 연구 중에 있습니다. 1st DLCAT에서도 발표하셨습니다~


  • 1st 함께하는 딥러닝 컨퍼런스


    이제 딥러닝 기술은 무서운 속도로 각 분야에 퍼져가고 있습니다. 그에 따라 활용 사례도 늘어나고 있고, 실전 적용에 막히는 여러가지 문제도 해결하고자 많은 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 딥러닝을 공부하시는 분이라면 딥러닝 코어 및 알고리즘은 물론 타 분야의 활용사례, 최근에 유행하고 있는 GAN과 강화학습까지 관심을 가지고 계실겁니다. 다양한 주제로 즐겁게 소통하고자 첫번째 ‘함께하는 딥러닝 컨퍼런스’를 대전에서 개최합니다. 대전은 정부출연연구원 및 정부청사, 우수한 대학교, 최첨단 기술 중심의 벤처회사들이 밀집된 지역인 만큼 다른 지역과는 또 다른 느낌의 소통이 이뤄질 것 같아 기대되네요~


  • [ISS 세미나] 세종국책연구단지에 딥러닝 모델 심기


    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.


  • [대딥사] 첫 밋업


    “대전에서, 딥러닝을 사랑하는 사람들의 모임”인 대딥사 밋업을 했습니다. 짧은 시간이었지만 이 모임이 만들어진 것이 당연한 듯 자기 소개에서 홀로 공부하는 외로움과 가까운 이들과 소통하고자 하는 간절함이 묻어났습니다. 이 모임하려고 서울에서 오신 분, 고객처와 접대를 뒤로하고 오신 분, 해외출장에서 막 귀국해서 아직 여독이 안 풀리신 분, 바쁜 학업이나 본업을 잠시 뒤로하고 모였습니다. 일단 만났으니, 이제 스터디도 시작하고 재미난 것을 계획해봐야 겠죠? 대전에 계신다고요? 조인조인, 대전에 안 사신다구요? 상관없습니다. 행사만 대전에서 할 뿐입니다.


  • [ISS 세미나] 김태영님, 블록과 함께하는 파이썬 딥러닝 케라스


    이번 ISS에서는 “블록과 함께하는 파이썬 딥러닝 케라스”란 주제로 발표합니다. 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. 생성모델과 딥강화학습에 대해서도 어떤 것인지 대충 알아보겠습니다. 그리고 분야별 라이트닝 톡을 40분간 진행할 예정입니다. 많은 관심 부탁드리겠습니다.


  • [한국 커뮤니티 데이] 김태영님, 전미정님, 모두의 손에 딥러닝 툴을...


    이번 제7회 KCD행사에서 케라스 코리아(Keras Korea)는 ‘모두의 손에 딥러닝 툴을…‘이라는 주제로 케라스 코리아의 운영진인 김태영님과 전미정님이 함께 발표를 진행하였습니다.


  • [세미나] 김태영님, 딥러닝 소개 (제7회 태양/우주환경을 연구하는 젊은 과학자 워크숍)


    제7회 태양/우주환경을 연구하는 젊은 과학자 워크숍(http://sun2us.net/)은 태양 및 우주환경을 연구하는 젊은 과학자들이 연구 역량 강화 및 연구 교류를 목적으로 자발적으로 준비하고 참여하는 행사입니다. 이 행사의 둘째날 딥러닝 소개 세미나 내용을 공유하고자 합니다.


  • [ISS 세미나] 이웅원님, 가깝고도 먼 딥강화학습(DeepRL)


    ‘딥러닝’은 익숙하시죠? 이제 ‘딥러닝+강화학습’인 딥강화학습에 대해서 알아볼 시간입니다. 이번 ISS에서는 ‘파이썬과 케라스로 배우는 강화학습’ 저자이신 이웅원님(DCULab 리더, 제이마플 선임연구원, RLCode 리더)을 모시고 ‘가깝고도 먼 딥강화학습(DeepRL)’이란 주제로 세미나를 진행하고자 합니다. 강화학습은 오래 전부터 연구되던 분야이나 딥러닝 기술과 접목되면서 많은 발전을 이루고 있습니다. 한국을 떠들석하게 했던 알파고의 핵심 기술이기도 하구요. 강화학습과 딥러닝이 합쳐진 이 기술을 ‘Deep Reinforcement Learning (DeepRL)’이라고 불립니다.


  • [ISS 세미나] 최성준님, 딥러닝 최신동향


    딥러닝 기술은 하루가 멀다하고 발전하고 있습니다. 이번 ISS에서는 Google Developer Expert이시고 서울대학교 사이버물리시스템 연구실 박사과정에 계신 최성준님이 ‘딥러닝 최신 동향’이란 주제로 발표하셨습니다. 열정적으로 강의해주신 최성준님께 감사드리고, 장시간 동안 끝까지 관심있게 들어주시고 좋은 질문 많이해주신 참석자분들에게 감사드립니다.


  • [ISS 세미나] 이지민님, 의료영상 세그멘테이션


    이번 ISS에서는 SNU TF 이지민님(서울대학교 방사선의학물리연구실)을 모시고, ‘의료영상에서의 세그멘테이션”이란 주제로 세미나를 진행하였습니다. 딥러닝 모델이 분류나 객체검출 문제를 많이 다루긴 하지만 영상처리의 꽃은 역시 세그멘테이션 같습니다. 세그멘테이션에 대한 기본 개념부터 최근 연구되고 있는 딥러닝 모델을 소개합니다.


  • [ISS 세미나] 김태영님, 블록과 함께하는 딥러닝 실습, 케라스 이야기


    이번 ISS에서는 블록과 함께하는 딥러닝 실습, “케라스 이야기”란 주제로 제가 발표하였습니다. 1)다양한 분야의 전문가분들과 함께 2)대전에서 3)자기 노트북가지고 실습까지 해보는 의미있는 자리였던 것 같습니다. 100명 넘는 인원에서의 실습은 쉽지 않은 선택이었지만 사전에 모두 설치를 해주신 참석하신 분들과 자발적으로 나선 (주)인스페이스 스태프분들 덕분에 무사히 마쳤습니다. 어떤분들이 참석하셨는 지, 어떤 연구에 딥러닝에 접목하려고 하시는 지, 세미나에 대해 이모저모에 대해 알아보겠습니다.