November ML/AI Study Workshop

제 2회 머신러닝/인공지능 스터디 워크샵

본 프로그램은 성균관대학교 학부생들을 대상으로 머신러닝 및 딥러닝 분야의 핵심 도구인 TensorFlow를 소개하고, 이를 활용하여 신경망 모델을 설계하고 학습하는 기회를 제공합니다. TensorFlow에 대하여 전문성을 지닌 외부 전문가를 초빙하여 프로그램을 진행하며, 주로 CNN과 RNN과 같은 신경망 모델을 중점적으로 다룹니다. 또한, 머신러닝의 최신 트렌드와 응용분야에 대한 인사이트를 제공합니다. 이 프로그램은 참가자들에게 머신러닝 분야에 대한 실질적 경험을 제공하며, 산업 현장에서의 경쟁력 향상에 기여할 것입니다.

◼ 프로그램 진행 내용 ◼

I. 개요 및 소개 (16:00 ~ 16:15)

• 프로그램 소개 (이건희, 안진영): 본 스터디 워크샵의 목표, 일정 간략 소개
• TensorFlow 소개 (박종호, 강민구): TensorFlow의 핵심 기능 소개

II. TensorFlow 기초 이해 (16:15 ~ 17:15)

• 텐서플로우 기초 (16:15 ~ 16:40) [이영빈 님]
• 머신러닝 및 텐서플로우 개념 설명
• 텐서플로우 셋업, 환경설정
• 텐서플로우 신경망 모델 구축 (16:40~17:15) [이영빈 님]
• 신경망 아키텍쳐 설계, 레이어 추가, 활성화 함수 설정
• 실습: 기본적인 신경망 아키텍처 모델 구성

III. 주요 신경망 모델링 및 학습 (17:30 ~ 19:30)

• CNN (17:30~18:30) [한상준 님]
• CNN 기본 개념, 모델링
• 실습: CNN을 이용한 이미지 분석과 패턴 인식
• RNN (18:30~19:30) [권정민 님]
• RNN 기본 개념, 모델링
• 실습: RNN을 이용한 시계열데이터 분석

IV. 종료 및 네트워킹 (19:30 ~ 20:30)

• 현 머신러닝/인공지능 분야의 발전방향 및 미래 진로 [장현수 님]
• Tensorflow과 Pytorch을 비롯한 다양한 머신러닝/인공지능 관련 기술과 비교하면서 현재 해당 분야의 발전방향 및 트렌드에 대해 소개하고, 기계학습 또는 인공지능에 관심있는 학생들을 위한 진로 설명을 진행합니다.
• 클로징: 프로그램을 마무리하면서 강사와 참가자들 간의 질문과 답변 시간을 마련하고, 강연과 실습이 모두 완료된 후에는 참가자들 간의 네트워킹 기회를 제공합니다.

◼ 프로그램 진행자 ◼

• Youngbin Lee (이영빈) — Google Developer Groups (GDG Songdo)
• Sangjoon Han (한상준) — Google Developer Groups (GDG Songdo)
• Jeongmin Kwon (권정민) — Google Developer Experts (Machine Learning)
• Hyunsoo Jang (장현수) — Sungkyunkwan University
  
• Geonhui Lee (이건희) — Lead, Administration Team, 성균관대학교 Google Developer Student Clubs
• Jinyeong An (안진영) — Personnel, Administration Team, 성균관대학교 Google Developer Student Clubs
• Jongho Park (박종호) — Personnel, Google TensorFlow Team, 성균관대학교 Google Developer Student Clubs

◼ Special Thanks to ◼

성균관대학교 SW중심대학사업단 (Sungkyunkwan University National Center of Excellence in Software)

• 이은석 학장님
• 송선영 팀장님
• 방소연 연구원님
• 김지현 연구원님
• 그 외 소중원팀(One-Team) 연구원분들

◼ 행사 웹페이지 ◼

https://gdscskku.blogspot.com/mlai-study