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2022년 인공지능 여름학교

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대한기계학회 인공지능머신연구회

2022년 인공지능 여름학교 개최 안내

 

  대한기계학회 회원 여러분, 대한기계학회에서는 ‘2022년 인공지능 여름학교’를 개최합니다. 우리 학회 인공지능머신연구회 주관으로 개최되는 이번 강습회는 인공지능 입문자를 위해 수학과 프로그래밍 없이 진행되는 세션과 기존의 파이썬 실습을 통한 인공지능 이론 세션을 병행해서 진행합니다. 뿐만 아니라 실제 적용된 다양한 응용 사례와 최신 기술도 함께 소개할 수 있는 기회의 장을 마련하고자 노력하였습니다. 아무쪼록 회원 여러분의 많은 관심과 참여를 부탁드립니다.

 

◈ 행 사 명 : 대한기계학회 2022년 인공지능 여름학교
◈ 주    최 : 대한기계학회
◈ 주    관 : 인공지능머신연구회
◈ 개최일자 : 2022년 8월 4일(목)~5일(금)
◈ 개최장소 : (오프라인) 경북대학교 글로벌플라자 경하홀 + (온라인) 응용 사례 실시간 중계

구 분
일 시
내 용
강 사
인공지능
이론
(8월 4일
7시간)
세션 1 
10시~18시
수학과 프로그래밍 없는 인공지능 소개 (제조 AI 빅데이터 분석기법)
유승화 교수
(한국과학기술원)
세션 2
10시~18시
파이썬을 활용한 인공지능 이론과 실습 (기계학습 및 딥러닝)
최상헌 교수
(경북대학교)
인공지능
응용 사례
(8월 5일
6시간)
10시~11시
응용1: 인공 신경망을 이용한 전산 해석 가속화
정하영 교수
(울산과학기술원)
11시~12시
응용2: 계산과학과 인공지능을 융합한 신소재 개발
민경민 교수
(숭실대학교)
13시~14시
응용3: 인공지능과 로봇을 통한 소재 개발 자율화
서동화 교수
(울산과학기술원)
14시~15시
응용4: 강화학습을 이용한 전기차 열관리 제어기 설계
안창선 교수
(부산대학교)
15시~16시 응용5: 강화학습기반 자율주행기술 평가환경 개선 및 주행전략
한경석 교수
(경북대학교)
16시~17시 응용6: 인공지능 기반 3차원 지도 생성 및 위치 측위 기술 개발
김표진 교수
(숙명여자대학교)
 

◈ 강의 내용 소개

제 목
내 용
(세션 1) 인공지능 입문:
수학과 프로그래밍 없는 인공지능 소개
대상: 인공지능에 처음 입문하고, 수학과 프로그래밍 없이 AI 기본 개념 습득 및 클러스터 서버 기반 실습이 필요한 분들. 예) AI를 도입하거나 AI전문가와 협업을 하셔야 하는 기계 및 생산공학 전문가, AI을 활용하는 실무자와 일하고 계시는 기업체와 연구소 팀장
 
내용: (1) 생산제조업에서 활용가능한 인공지능 주요기능 및 사례, (2) 기술통계와 회귀분석, 군집분석과 의사결정나무, 인공신경망, 합성곱신경망, 순환신경망, 오토인코더에 대한 수식 없는 소개, (3) AI클러스터(KAMP AI)와 제조데이터 엑셀파일을 활용한 실습
(세션 2) 인공지능 이론:
기계학습 및 딥러닝
대상: 기계학습 및 딥러닝 기법에 대한 수학적 배경과 프로그래밍 능력을 함양하여, 인공지능 지식을 본인 연구에 적용하고자 하는 학부 고학년 및 대학원 신입생, 또는 연구원 및 개발자

내용: KNN Classification, and Regression, Linear, Ridge, and LASSO Regressions, Parametric Classification, Gradient Descent Algorithm, Logistic Regression, Perceptron, Multilayer Perceptron, Convolutional Neural Network, 이론 관련 예제
인공지능 응용 사례
응용 1: 인공 신경망을 이용한 전산 해석 가속화 (정하영 교수)
머신러닝을 통해 구축된 수치 해석 기법 대리 모델을 소개하고, 이를 이용한 계산 효율 증대 사례 제시

응용 2: 계산과학과 인공지능을 융합한 신소재 개발 (민경민 교수)
계산과학과 인공지능 기술 융합을 통한 신소재 발굴 가속화 관련 다양한 사례 소개

응용 3: 인공지능과 로봇을 통한 소재 개발 자율화 (서동화 교수)
로봇을 이용한 실험 자동화와 인공지능 기반 실험 계획법, 분석 자동화를 통해 소재를 자율적으로 탐색하고 개발하는 응용 사례 소개

응용 4: 강화학습을 이용한 전기차 열관리 제어기 설계 (안창선 교수)
전기자동차의 냉난방시스템은 다양한 구성요소로 이루어진 복잡한 시스템이며, 상태변수 및 제어 변수가 매우 많아 제어가 복잡하면서도 주행거리 향상을 위해 냉난방에 소모되는 에너지를 최소화해야 한다. 강화학습을 이용하여 전기자동차 온도관리 시스템에서 에너지 소모를 최소화하는 제어기 설계 사례에 대하여 소개한다.

응용 5: 강화학습기반 자율주행기술 평가환경 개선 및 주행전략 (한경석 교수)
유인차량 및 자율주행차가 공존하는 복잡한 도로에서의 자율주행제어로직 효율적 평가방법, 강화학습을 활용한 유인차-자율차 간의 상호작용 모델링법 소개

응용 6: 인공지능 기반 3차원 지도 생성 및 위치 측위 기술 개발 (김표진 교수)
로보틱스 분야에서 영상 기반 자율 항법에 적용된, 딥러닝을 활용한 3차원 재구축 및 위치 측위 연구 소개 (기존의 기하학, 최적화 기반 연구의 간략한 소개 및 최근 급격한 성능 향상을 보여주는 관련 딥러닝 연구 동향)
  * 실습 관련 안내 사항
    - 교육에 필요한 실습코드를 전부 제공합니다.
    - 설치 프로그램은 등록한 분에게만 메일로 발송해 드릴 예정입니다.
 

◈ 등록 안내

1. 등록 접수 마감 : 2022년 7월 20일(수)까지  ☞ [등록 바로가기]
        이론은 세션별 100명, 응용은 200명 선착순 접수

2. 강습비

  (오프라인 참석 시)

과정명
일 반
학 생
회 원
비회원
회 원
비회원
<이론, 세션 1> 인공지능 이론
110,000
170,000
70,000
100,000
<이론, 세션 2> 인공지능 이론
110,000
170,000
70,000
100,000
<응용> 인공지능 응용 사례
160,000
220,000
110,000
140,000
    * 강의별로 신청 가능합니다. 단, 세션 1과 세션 2 동시 수강 불가
    * 비회원이 이론과 응용 모두 수강 시, 둘 중 하나의 비용만 비회원가로 적용
    * 비회원 등록 시 1년간 학회 회원 자격을 부여
    * 강의교재를 하드카피 + 소프트카피 형태로 제공
    * 점심 식사, 주차권 제공

  (온라인 참석 시)

과정명
일 반
학 생
회 원
비회원
회 원
비회원
<응용> 인공지능 응용 사례
110,000
170,000
70,000
100,000
* ’<이론> 인공지능 이론‘ 은 오프라인으로만 진행
* 비회원이 이론과 응용 모두 수강 시, 둘 중 하나의 비용만 비회원가로 적용
* 비회원 등록 시 1년간 학회 회원 자격을 부여
* 강의교재를 소프트카피 형태로 제공
 
3. 등록비 납부방법
  ◑ 은행을 이용한 납부방법 : 우리은행/대한기계학회/1005-403-359047
  ◑ 카드 및 계좌이체를 이용한 납부방법 : 사전등록 페이지에서 전자결제시스템 이용

 

◈ 행사 문의
   대한기계학회 임소은 사원(02-501-3605, editorial@j-mst.org)
   대한기계학회 인공지능머신연구회 이승철 교수(054-279-2181, seunglee@postech.ac.kr)
 

◈ 안내 포스터 원본 [다운로드]

대한기계학회 인공지능머신연구회 회장 이승철
대한기계학회 회장 이재종

(사)대한기계학회
대표자: 이재종 ㅣ 고유번호 : 220-82-01671 l [06130] 서울시 강남구 테헤란로 7길 22 한국과학기술회관 신관 702호,
Tel : (02) 501 - 3646, 3647, 3648, 5305, 5035, 6046, 6056, 6061 l FAX:(02) 501-3649 l E-mail : ksme@ksme.or.kr
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