학술대회

일정

8/24(월)

강사

김은태 (연세대학교 전기전자공학부)

제목

딥러닝 기초 및 응용

초록

본 강의에서는 Convolutional Neural Network(CNN) 을 이용한 영상 분류에 대한 개념 설명 및 실습을 진행한다. 강의 내용은 CNN에 대한 개념 설명 후, 딥러닝의 시작을 알린 AlexNet(2012)부터 VGG(2014), ResNet(2015), SE-Net(2017)까지 최신의 CNN 모델들에 대해 알아보고 실습한다. 실습은 구글에서 제공하는 무료 클라우드인 Colab을 통해 진행된다.

일정

강사

최성록 (한국전자통신연구원 지능로보틱스연구본부)

제목

3차원 컴퓨터비전 및 응용

초록

본 강의에서는 로봇공학에서 많이 사용되는 3D vision의 핵심 이론과 이를 이용한 응용들에 대해 소개한다. Single-view geometry, two-view geometry, multi-view geometry와 같은 영상기하학 이론과 함께, 이와 밀접한 관계가 있는 카메라 캘리브레이션, 왜곡보정, 흔들림 보정, 영상접합(image stitching), visual odiometry/SLAM, 3D reconstruction과 같은 응용을 코드레벌로 살펴본다.

일정

8/26(수)

강사

최종은 (연세대학교 기계공학부)

제목

딥러닝 기초 및 응용

초록

[강의: 최종은] 본 강의에서는 최적제어와 강화학습의 기초 이론을 간단히 소개하고 딥 강화학습 및 역최적제어/역강화학습 관련 최신 연구 및 응용을 소개한다.
[실습: 임재현, 용환무] 강의와 더불어 실시되는 실습을 통해 강화학습 기초 이론 및 딥 강화학습 응용을  익힌다.
- 실습 주제:
1. 딥러닝 강화학습 Stable Baseline과 OpenAI Gym Environment 라이브러리를 이용한 딥 강화학습 기초 코딩 실습
2. 나만의 딥러닝 강화학습 환경 만들기