Events
[02/17/25-02/19/25] 제10회 재료인공지능 겨울학교
대한금속·재료학회 회원 여러분, 우리 학회에서 '2025년 제10회 재료인공지능 겨울학교'를 개최합니다. 인공지능재료과학 분과 주관으로 개최되는 이번 교육은 인공지능에 관심이 있는 재료연구자를 대상으로 진행합니다. 재료분야에 필요한 인공지능 이론과 실습을 준비하여 타 강습회와 차별화를 모색하였습니다. 여러분의 많은 관심과 참여를 부탁드립니다.
주최: 대한금속·재료학회
주관: 대한금속·재료학회 인공지능재료과학 분과
날짜: 2025년 2월 17일 (월) – 19일 (수)
장소: 고려대학교 신공학관 B101호 (서울)
행사 일정
1일차: 초급 재료인공지능
10:00 ~ 13:00: Machine Learning: Regression, Classification, Decision Tree (김문조 박사, KITECH)
14:00 ~ 17:30: Deep Learning: ANN, CNN, and AI-STEM (김동훈 박사, KIST)
17:30 ~ 18:00: Coding with ChatGPT (이승철 교수, KAIST)
2일차: 중급 재료인공지능
09:00 ~ 12:00: Active Learning, Bayesian Optimization (이승철 교수, KAIST)
12:00 ~ 15:00: Genetic Algorithms (조기섭 교수, 국민대)
15:00 ~ 16:00: Transfer Learning and Self-supervised Learning (이승철 교수, KAIST)
16:00 ~ 18:00: Explainable AI: SHAP, LIME, CAM and Grad-CAM (이승철 교수, KAIST)
3일차: 고급 재료인공지능
09:00 ~ 11:00: 소재 전주기 데이터 플랫폼 활용 (신정호 박사, KRICT)
11:00 ~ 13:00: GPT 이해 & 소재연구 and GPT 이용하여 문헌데이터 자연어처리 (김동훈 박사, KIST)
14:00 ~ 17:00: Introduction to Machine-Learning Potentials (강성우 박사, KIST)
(* 13::00 ~ 14:00 점심식사)
신청안내
요일별 신청 가능
1일차: (일반/학생) 회원 10만원/8만원
2일차: (일반/학생) 회원 15만원/12만원
3일차: (일반/학생) 회원 15만원/12만원
신청마감: 2025년 2월 7일 (100명 내외, 현장등록 불가)
점심 식사 및 다과 포함
주차권 미포함 (대중교통 이용 권장)
실습 안내
본 겨울학교에서는 실습을 진행합니다. 따라서, 개인용 컴퓨터를 준비하시기 바랍니다.
실습에 필요한 모든 소스 코드를 제공합니다
수료증 발급
행사문의: 이승철 교수 (seunglee@kaist.ac.kr)
[07/03/24-07/05/24] (대학원생 대상) 제9회 고급 재료인공지능 여름학교
Topics Slides Lab Lecture Videos
Deep Learning (ANN, CNN, Autoecoder, RNN) pdf#01-1, pdf#01-2 colab#01-1, #01-2, #01-3, #01-4 #01-1, #01-2, #01-3, #01-4, #01-5
물성 예측 모델 pdf#02 colab#02 #02-1, #02-2
Graph Neural Networks pdf#03 colab#03 #03-1, #03-2
생성형 인공지능 (VAE, GAN, Diffusion Model) pdf#04 colab#04-1, #04-2, #04-3, #04-4 #04-1, #04-2
Language Models for Materials Discovery pdf#05 lab_pdf#05, colab#05 #05-1, #05-2
Transfer Learning, Active Learning pdf#06 colab#06-1, #06-2, #06-3, #06-4 #06-1, #06-2
언어모델의 기초 및 소재연구 활용 pdf#07 #07-1, #07-2
소재 데이터베이스와 인공지능 활용 방법 pdf#08-1, #08-2 colab#08-1, #08-2, #08-3 #08-1, #08-2
[07/01/24-07/03/24] (대학생 대상) 제8회 기초 재료인공지능 여름학교
Topics Slides Lab Lecture Videos
파이썬 기초, 코랩 사용법, 머신러닝 pdf#01-1, #01-2 colab#01-1, #01_2 #01-1, #01-2, #01-3, #01-4, #01-5
차원축소, 군집화, 인공신경망 pdf#02 github#02-1, #02-2, #02-3-1, #02-3-2, #02-4 #02-1, #02-2, #02-3, #02-4
Autoencoder, CNN, Segmentation pdf#03 colab#03-1, #03-2, #03-3, #03-4, #03-5, #03-6 #03-1, #03-2, #03-3, #03-4
생성형 인공지능 (GAN, Material Discovery) pdf#04 colab#04 #04-1, #04-2
Transfer Learning, Active Learning pdf#05 colab#05-1, #05-2, #05-3, #05-4 #05
소재 데이터베이스와 인공지능 활용 방안 pdf#06 colab#06-1, #06-2, #06-3 #06
재료공학에서의 ChatGPT pdf#07 colab#07-1, #07-2, zipped files #07
재료 계산 및 인공지능 연구 분야의 현재와 미래
[10/26/22] 2022년도 추계학술대회 Tutorial Session "원자 구조 해석 & 기계학습법 "
일시: 2022년 10월 26일
장소: 창원컨벤션센터
연사: 최시영, 양세정
[08/18/21~08/20/21] 인공지능재료과학분과 2021 하계단기강좌 "딥러닝의 기초 및 응용 (중급): 실습강좌"
일시: 2021년 8월 18일 (수) ~ 8월 20일 (금)
장소: Online ZOOM 미팅
대상: 머신러닝과 딥러닝에 대한 중급 레벨자 교육
1일차: 대표 CNN 모델, 전이학습, CAM (이승철 교수, 포항공대)
2일차: Object Detection, Segmentation (미세조직 분석) (윤종필 박사, 한국생산기술연구원)
3일차: 데이터 생성 모델 (GAN), 시계열 데이터 처리 모델 (RNN) (정승현 박사, 한국생산기술연구원)
[06/30/21~07/02/21] 인공지능재료과학분과 2021 하계단기강좌 "머신러닝과 딥러닝의 기초 및 응용 (초급): 실습강좌"
일시: 2021년 6월 30일 (수) ~ 7월 2일 (금)
장소: Online ZOOM 미팅
대상: 머신러닝과 딥러닝에 대한 초급 레벨자 교육
1일차: Machine Learning with ASCENDS (신동원 박사, 오크리지 국립연구소)
2일차: Machine Learning with Python (손기선 교수, 세종대학교)
3일차: Deep Learning (ANN, CNN) with TensorFlow (이승철 교수, 포스텍)
[02/17/21~02/19/21] 인공지능재료과학분과 2021 동계단기강좌 "머신러닝과 딥러닝의 재료설계에 응용: 실습강좌"
일시: 2021년 2월 17일 (수) ~ 19일 (금)
장소: 비대면 온라인 개최
주최: 대한금속·재료학회 인공지능재료과학분과
대상: 머신러닝과 딥러닝에 대한 초중급 레벨자 교육
1일차
2일차
Deep Learning (ANN, CNN) (강석주 교수, 서강대)
3일차
[10/29/20] 2020년 추계학술대회 제9회 뉴호라이즌 심포지엄 "인공지능기술에 기반한 소재 개발/분석 사례와 향후 전망" (인공지능재료과학분과가 주관)
Session 1: 소재 설계용 인공지능 기술 (좌장: 한상수 박사, KIST)
신동원 박사 (ORNL): Applying Data Analytics in Materials Science: What is (Not) Possible and What is Needed?
서동화 교수 (UNIST): 인공지능 및 자동합성/분석을 통한 재료 개발 자동화: 목표와 도전
정유성 교수 (KAIST): Machine-Enabled Exploration of Materials Space
이주형 교수 (GIST): Deep Neural Network-Guided Screening for Materials Properties of Secondary Batteries and Permanent Magnets
김지한 교수 (KAIST): 인공지능을 이용한 다공성 물질 개발
Session 2: 소재 이미지 데이터 분석용 인공지능 기술 (좌장: 이정수 박사, KITECH)
김형섭 교수 (POSTECH): Microstructure Design using Machine Learning
김윤석 교수 (SKKU): Application of Machine Learning to SPM Data for Better Understanding of Material Properties
여병철 교수 (부경대): Automatic Identification of Crystallographic Interfaces from Scanning Transmission Electron Microscopy Data by Artificial Intelligence
김동훈 박사 (KIST): 재료 파괴물성 예측용 머신러닝 모델 설계
Session 3: Text Mining 및 소재 공정 설계용 인공지능 기술 (좌장: 김동훈 박사, KIST)
[07/16/20] 인공지능재료과학분과 창립 심포지엄 (2020년 춘계학술대회 New Horizon 심포지엄)
좌장: 이병주 (포항공과대학교)
Super-resolution and ReFocus on Material Images (이승철, 포항공과대학교)
Introduction to AI Techniques (손기선, 세종대학교)
좌장: 정인호 (서울대학교)
구조화되어 있지 않고 편향성을 보이는 현장 데이터에 대한 AI 학습 방법 (이경우, 서울대학교)
철강 공정에서의 AI 적용 기술 개발 방향 (최자영, POSCO)
딥러닝 기반 영상 처리를 이용한 금속 제품 평가 기술 (윤종필, 한국생산기술연구원)
좌장: 고원석 (울산대학교)
Development of Web-based Materials Data and Simulation Platform for High-Throughput Calculation and Machine Learning (김영광, (주)버추얼랩)
AI 기반 소결 공정에서의 결합재 자동제어 기술 (정인현, POSCO)
금속 적층 제조 용융풀 데이터에 대한 정보 분석 기법 적용 (최윤석, 부산대학교)
인공지능을 활용한 Heusler 화학물의 발견과 Nb 내열합금 설계 (김경덕, 인하대학교)
[07/14/20] 신소재개발을 위한 최적화 이론 (인공지능 기반 최적화)
2020년도 춘계학술대회(7.15-17)가 온라인으로 개최됨에 따라, 2020년도 춘계 튜토리얼 세션이 7월 14일(화) 온라인 강의로 진행됩니다. 너른 양해를 부탁드리며, 기존에 안내되었던 날짜와 변동이 있으니 자세한 내용은 아래를 확인 부탁드립니다. 이번 춘계 튜토리얼 세션에서는 '신소재 개발을 위한 최적화 이론(인공지능 기반 최적화)'을 주제로 하여 최적화 기본 이론, 메타 휴리스틱스와 인공지능(강화학습) 비교, 최적화 기반 소재 연구사례에 대한 내용을 다룹니다. 관심 있는 학회 회원분들의 많은 신청 부탁드립니다.
[07/01/20~07/03/20] 인공지능재료과학 분과 2020 하계단기강좌 "딥러닝의 기초이론과 재료설계 및 공정 최적화에 응용"
일시: 2020년 7월 1일 (수) ~ 3일 (금)
장소: 서울대학교 38동 글로벌 공학교육센터 (5층 글로벌 컨벤션 센터)
대상: 딥러닝에 대한 초보 및 초중급 레벨자 교육
이번 교육에서는 머신러닝, 딥러닝에 대한 기초 이론 및 데모을 진행한다. 선형대수, 최적화에 대한 강의를 통해 수학적 이해도를 높이고, 머신러닝에 대한 전반적인 설명과 더불어 인공신경망으로의 확장을 통해 딥러닝의 대표적인 구조를 설명하고자 한다. 파이썬 기반 실행 가능한 코드를 제공해 알고리즘의 이해도와 활용도를 높인다.
1일차: 머신러닝 (선형대수, 최적화, 회귀분석, 분류)
2일차: 딥러닝 (인공신경망, 오토인코더, 합성곱 인공신경망, 적대적 생성 신경망)
3일차: 딥러닝 적용사례 및 응용예제