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[대한기계학회] 인공지능머신연구회 2021년 인공지능 여름학교 개최 안내 2021-07-30 09:49:00
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작성자 : 웹진관리자 manage@ksme.or.kr
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대한기계학회 인공지능머신연구회
2021년 인공지능 여름학교 개최 안내


대한기계학회 회원 여러분, 대한기계학회에서는 기계학습 및 딥러닝에 대한 ‘2021년 인공지능 여름학교’를 개최합니다. 우리 학회 인공지능머신연구회 주관으로 개최되는 금번 교육은 기계 산업 전반에 특화된 이론과 실습, 그리고 실제 적용된 다양한 응용 사례를 준비하여 차별화를 모색하고자 하였습니다. 무엇보다도, 강습 유형을 다양화하여 일자별 등록을 쉽게 할 수 있도록 기획하였습니다. 인공지능분야 최고 전문가를 모시고 인공지능 기본 이론과 더불어 산업체 현장에서 실제 활용되고 있는 다양한 인공지능 최신 기술도 함께 소개할 수 있는 기회의 장을 마련하고자 노력하였사오니, 회원 여러분의 많은 관심과 참여를 부탁드립니다.

◈ 행 사 명 : 대한기계학회 2021년 인공지능 여름학교

◈ 주    최 : 대한기계학회

◈ 주    관 : 대한기계학회 인공지능머신연구회

◈ 개최일자 : 2021년 8월 17일(화)~24일(화)

◈ 개최장소 : 온라인 강연(발표자료 및 실습 코드 제공)

◈ 프로그램

구 분

시 간

내 용

강 사

1강

7 시간

기계학습

오현석 교수
(광주과학기술원)

2강

7 시간

딥러닝 초급

오기용 교수
(중앙대학교)

3강

7 시간

딥러닝 중급

강남우 교수
(한국과학기술원)

4강

1 시간

응용01: 항공기 엔진 데이터를 이용한 건전성 예지

최주호 교수
(한국항공대학교)

1 시간

응용02: 딥러닝을 이용한 결함 검출

정승현 박사
(한국생산기술연구원)

1 시간

응용03: 다물체동역학의 실시간 응답 추정을 위한 DNN 기반 메타모델링

김진균 교수
(경희대학교)

1 시간

응용04: 인공지능 기반 금속 제조 공정 및 소재 개발

정임두 교수
(울산과학기술원)

1 시간

응용05: 인공지능을 활용한 재료 개발 혁신

민경민 교수
(숭실대학교)

1 시간

응용06: 소재 분석 및 설계

이동우 교수
(성균관대학교)

1 시간

응용07: 재료 미세구조 사진, 더 깨끗하고 선명하게

이승철 교수
(포항공과대학교)

1 시간

응용08: 에너지분야 AI 적용 현황

이제현 박사
(한국에너지기술연구원)

1 시간

응용09: Human-machine Interface를 위한 생체신호 분석

남우철 교수
(중앙대학교)

1 시간

응용10: 강화학습을 이용한 보행로봇제어

황보제민 교수
(한국과학기술원)

1 시간

응용11: 인공지능의 자율주행 제어기술 적용

신동훈 교수
(숙명여자대학교)

1 시간

응용12: 학습기반 비행체 유도제어 응용

이창훈 교수
(한국과학기술원)


◈ 강의 내용 소개

제 목

 내 용

1강

기계학습

Optimization, Linear Algebra, Regression, Logisitc Regression, SVM, Clustering

2강

딥러닝 초급

ANN, CNN, CAM, FCN, RNN, LSTM

3강

딥러닝 중급

Probability, PCA, Autoencoder, VAE, GAN

4강

인공지능 응용 사례

응용 01: 항공기 엔진 데이터를 이용한 건전성 예지 (최주호 교수)
미국 NASA의 항공기 엔진용 C-MAPSS 코드로 생성된 가상데이터를 이용하여 신경회로망을 학습하고 잔존유효수명을 예측 검증하는 절차를 소개함. 아울러 신경회로망 학습을 위해서는 충분한 데이터가 필요한 반면 실제 현장에서는 그렇지 못하기 때문에 데이터가 부족한 상황에서도 유효한 Dynamic Time Warping 기반 수명예측 알고리즘을 소개

응용 02: 딥러닝을 이용한 결함 검출 (정승현 박사)

딥러닝 기반 객체 검출 기법이 제조 및 감시 분야에 적용된 사례 소개(단조 공정 결함 검출, 위성사진 선박 검출)

응용 03: 다물체동역학의 실시간 응답 추정을 위한 DNN 기반 메타모델링 (김진균 교수)

DNN 기반 메타모델링을 활용하여 다양한 비선형 동역학 모델의 실시간 응답을 추정하는 기술 및 사례 소개

응용 04: 인공지능 기반 금속 제조 공정 및 소재 개발 (정임두 교수)

딥러닝 및 DCGAN을 응용한 금속 소재 개발 및 공정 개발 사례(금속 미세조직-기계적물성 예측, 티타늄 합금 및 알루미늄 합금 개발, 금속 3D프린팅 표면개선 공정 개발 사례 등)를 소개

응용 05: 인공지능을 활용한 재료 개발 혁신 (민경민 교수)

머신러닝/딥러닝이 재료 스크리닝 및 메커니즘 분석에 적용된 다양한 사례를 살펴본다.(2D 소재, 반도체 소재, 배터리 고체전해질 등)

응용 06: 소재 분석 및 설계 (이동우 교수)

머신러닝을 통한 재료 분석 및 설계 관련 사례(침입원자 안정성 해석, 다조성 합금 상 분석)를 소개

응용 07: 재료 미세구조 사진, 더 깨끗하고 선명하게 (이승철 교수)

재료 미세구조 사진을 초해상화와 품질 향상을 통해 재료의 물성 예측 정확도를 높이는 딥러닝 연구 소개

응용 08: 에너지분야 AI 적용 현황 (이제현 박사)

머신러닝 등 데이터 기반 에너지 생산 및 소비 예측, 활용 최적화 사례 공유

응용 09: Human-machine interface를 위한 생체신호 분석 (남우철 교수)

머신러닝 기술을 이용한 생체신호 분석 사례(근전도, 뇌전도, 보행신호 등)들을 소개

응용 10: 강화학습을 이용한 보행로봇제어 (황보제민 교수)

최근 활발하게 개발되고 있는 강화학습 기술과 시뮬레이션 기술을 이용하여 보행 로봇을 제어하는 기술을 소개

응용 11: 인공지능의 자율주행 제어기술 적용 (신동훈 교수)

인공지능 기술이 자율주행 자동차 주행 제어 및 판단 알고리즘에 적용된 다양한 사례(AI-Powered Hybrid Control, 강화학습기반 실내 측위기술 등)를 소개

응용 12: 학습기반 비행체 유도제어 응용 (이창훈 교수)

딥러닝/기계학습/강화학습 기술들이 비행체 유도제어에 적용 된 다양한 사례(오토파일롯 설계, 궤적추종 유도, 유도제어루프 불안정성 검출)를 소개

* 실습 관련 안내 사항
  - 실습코드를 전부 제공하지만, 강습회에서는 이론 설명과 데모 위주로 수업을 진행합니다.
  - 필요한 설치 프로그램은 등록한 분에게만 메일로 발송해 드릴 예정입니다.

◈ 등록 안내
1. 등록 접수 마감 :
2021. 8. 13.(금)까지  ☞ [등록 바로가기]

2. 강습비

과정명 일   반 학   생
회   원 비회원 회   원 비회원
 <1강> 기계학습
70,000 130,000 60,000 90,000
 <2강> 딥러닝 초급 70,000 130,000 60,000 90,000
 <3강> 딥러닝 중급 70,000 130,000 60,000 90,000
 <4강> 인공지능 응용 사례 100,000 160,000 90,000 120,000

* 강의별로 신청이 가능합니다.
* 비회원이 2강 이상 수강 시 1강 비용만 비회원가로 적용합니다.
* 비회원 등록 시 1년간 학회 회원 자격을 부여합니다.
* 강의교재는
전자파일 형태로 제공해 드립니다.
* 참가확인서는 사후에 발급이 가능합니다.(온라인에서 출력 가능)

3. 등록비 납부방법
◑ 은행을 이용한 납부방법 : 우리은행 / 예금주 대한기계학회 / 1005-403-359047
◑ 카드 및 계좌이체 이용한 납부방법: 사전등록 페이지에서 전자결제시스템 이용

◈ 행사 문의

   대한기계학회 김주영 사원(02-501-3647, edit@ksme.or.kr)
 

대한기계학회 인공지능머신연구회 회장 이 덕 진
대   한   기   계   학   회      회 장   최  해  천

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