GAN 딥러닝

프로그램 소개

• Generative Adversarial Network 모델의 수학적 이해
  • 강 사

    김지섭 연구원(서울대학교)

  • 내 용

    본 강의에서는 Generative Adversarial Network (GAN) 모델의 기본 개념과 이론적 성질에 대해 소개한다. GAN은 기계학습 분야의 숙원 중 하나인 생성 문제를 다루는 모델로, 기존의 무감독 학습 방법과는 완전히 다른 새로운 학습 방법을 도입하여 매우 좋은 성능을 보이고 있다. GAN 모델의 학습은 대립된(Adversarial) 목적을 가진 두 Agent가 서로 경쟁하며 발전해나가는 방식으로 게임 이론과 유사한 특징을 지니고 있어 자세한 수학적 이해를 필요로 한다. 본 강의에서는 Adversarial 학습의 수학적 이해를 위하여 딥러닝과 관련된 선행지식을 먼저 설명하고, 게임 이론 측면에서 분석한다.

  • 약 력

    (현) 서울대학교 컴퓨터공학부 석박사통합과정 수료, 삼성전자 첨단기술연구원 실습 강의 조교, 서울대학교 강좌 ‘인공지능’ 실습 강의 조교

  • 연구 분야

    Deep Auto-Encoder, Manifold Learning, Bayesian Neural Network

• Keras 기초 및 실습
  • 강 사

    김경민 연구원(서울대학교)

  • 내 용

    Keras는 Theano 또는 TensorFlow를 기반으로 작동하는 고수준 딥러닝 라이브러리이다. 그 특징으로 모듈화가 잘 되어있고 이해하기 쉬우며 확장성이 뛰어나다는 장점이 있다. 본 튜토리얼에서는 딥러닝 모델의 한 종류인 Convolutional Neural Networks (CNN)의 개념을 소개하고 Keras로 구현해본다. 더 나아가서 CNN 소스 코드를 분석하고 학습된 모델을 시각화하면서 이해해본다.

  • 약 력

    (현) 서울대학교 컴퓨터공학부 석박사통합과정 수료

  • 연구 분야

    비디오 마이닝, 기계학습 기반 대화엔진, 지식 베이스 자동 구축, 딥러닝

• GAN 응용사례 및 실습
  • 강 사

    곽하녹 연구원(서울대학교)

  • 내 용

    GAN은 기존의 생성 모델에 비해 놀라울 정도로 깔끔한 데이터를 생성하여 지난 한 해 학계에서 많은 관심을 받았다. 데이터를 잘 생성하는 모델은 데이터의 분포를 보다 명확히 학습했다는 것을 의미한다. 생성 모델이 완벽하다면 사람처럼 이미지의 일부가 가려져 있어도 전체적으로 어떤 모습일지 상상하거나 사진에 있는 갈색 말을 얼룩 말로 바꾸는 등의 능력을 발휘할 수 있다. 최근의 GAN 기반의 모델이 이와 유사한 수준의 성능을 보이고 있다. 본 강의에서 GAN 이룬 성과들을 살펴보고 기본적인 GAN을 직접 실습해본다.

  • 약 력

    (현) 서울대학교 컴퓨터공학부 석박사통합과정

  • 연구 분야

    생성 모델, 기계학습, 딥러닝

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    학생 등록 20만원
    일반 등록 40만원

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