[대한기계학회 기계인공지능연구회] 2025년 인공지능 여름학교

대한기계학회 회원 여러분, 우리 학회 기계인공지능연구회 주관으로 “2025년 인공지능 여름학교”를 개최합니다. 이번에서는 설명가능 인공지능, 불균형·불완전 데이터를 활용한 효율적 학습 방안, 물리 지식 기반 인공지능, 거대 언어 모델을 중심으로 강습회를 준비하였습니다. 본 강습회는 파이썬 코딩, 머신러닝, 딥러닝에 대한 초급 지식을 갖춘 분들을 대상으로 합니다. 기계공학 연구에 즉시 활용 가능한 수준 높은 이론과 실습(또는 데모)을 준비하여, 기존 강습회와의 차별화를 도모하였습니다. 회원 여러분의 많은 참여를 부탁드립니다. 

• 주최: 대한기계학회 

• 주관:  대한기계학회 기계인공지능연구회

• 일자: 2025년 7월 14일(월)~16일(수)

• 장소: 아주대학교 혜강관 209호

• 후원: 아주대학교 기계공학과(첨단제조정밀기계부품장비 전문인력양성사업)

• 강습회 내용

  • 1일차     

13:00 ~ 15:00       머신러닝, 딥러닝 : ANN, CNN, RNN (금오공대  기계 손정우 교수)

15:00 ~ 18:00 설명가능 인공지능 : SHAP, LIME, CAM, Grad-CAM, LRP (공주대 기계자동차 이세진 교수)

• • 2일차

09:00 ~ 11:00 데이터 효율적 학습 1 : Transfer Learning, Domain Adaptation, Self-supervised Learning (아주대 기계 하종문 교수)

11:00 ~ 13:00 데이터 효율적 학습 2 : Active Learning (인하대 기계 이상승 교수)

14:00 ~ 15:00 물리지식기반 인공지능 1 : Physics-informed Neural Network (숭실대 기계 윤헌준 교수)

15:00 ~ 16:30 물리지식기반 인공지능 2 : Deep Operator Network (전북대 산업정보시스템 김태진 교수)

16:30 ~ 18:00 물리지식기반 인공지능 3 : Fourier Neural Operator (아주대 산업공학 정준하 교수)

• • 3일차 

09:00 ~ 13:00 거대언어모델 : Large Language Model (한국전기연 김태완 박사)

14:00 ~ 15:00 기계공학에서 인공지능 응용사례 1 : 인공 신경망의 역전파법을 이용한 소음기의 최적설계 (아주대 기계 이진우 교수)

15:00 ~ 16:00 기계공학에서 인공지능 응용사례 2 : Modeling extreme physics phenomena using physics-aware deep learning (Univ. of Virginia 백승엽 교수)

16:00 ~ 17:00 기계공학에서 인공지능 응용사례 3 : 주요 기계 시스템에서 건전성 진단과 인공지능의 기여  (GIST 기계 오현석 교수)

• 실습 안내

  • 본 강습회에서는 개별 실습을 진행합니다. 따라서, 개인용 컴퓨터를 준비하시기 바랍니다.

  • 필요한 프로그램은 등록한 분에게 메일로 사전 안내해 드릴 예정입니다.

  • 실습에 필요한 모든 소스 코드를 제공합니다.

• 신청

• 신청 방법 : 대한기계학회 홈페이지 (https://ksme.or.kr/)

• 신청 마감: 2025년 6월 20일(금)

• 행사 문의

• 기계인공지능연구회 회장 오현석 교수 (062-715-2774, hsoh@gist.ac.kr)

[대한기계학회 기계인공지능연구회] 물리지식기반 인공지능 (Scientific Machine Learning Workshop)

대한기계학회 회원 여러분, 최근 관심을 받고 있는 '물리지식기반 인공지능' 워크숍을 개최합니다. Scientific Machine Learning 분야에 집중하여 연구동향 및 최신 기술에 대한 소개가 이루어질 예정입니다. 특히, Physics-informed Machine Learning으로 유명한 Brown University의 G. Karniadakis 교수님을 초청 연사(온라인 강연)로 모셨습니다. 이와 더불어 기계분야 4분, 수학분야 4분의 연사가 발표하는 이번 워크숍은 인공지능과 기계 도메인 지식을 융합하며 새로운 아이디어와 혁신적인 연구를 촉진하는 자리가 될 것입니다. 산학연 관계자 분들의 적극적인 참여와 활발한 토론을 기대합니다. 많은 참석 부탁드립니다. 

• 주최: 대한기계학회 

• 주관:  대한기계학회 기계인공지능연구회

• 후원: 포스텍 수리 데이터과학 연구소

• 일자: 2025년 2월 11일(화)

• 장소: 포스코센터 서관 4층 아트홀(서울 강남 테헤란로 440; 2호선 선릉역과 삼성역 사이에 위치; “포스코타워”와 다른 건물임) 

• 행사 일정

09:30 ~ 09:50 등록

09:50 ~ 10:00 개회사 및 행사 소개

10:00 ~ 11:00 Recent Advances in PINNs and Deep Neural Operators, Prof. Karniadakis (Brown University)

11:00 ~ 11:15 Break (15 min)

11:15 ~ 11:45 스펙트럴 방법 기반 연산자 학습을 통한 편미분방정식의 수치적 해석 (녹화영상), 김남중 교수 (가천대 기계)  

11:45 ~ 12:15 tLaSDI: Thermodynamics-informed Latent Space Dynamics Identification (녹화영상), 박준서 박사 (고등과학원)

12:15 ~ 12:45 Numerical and Deep Learning Approaches for Solving Partial Differential Equations (녹화영상), 신동욱 교수 (아주대 수학)

12:45 ~ 14:00 점심 식사

14:00 ~ 14:30 Enhanced Operator Learning: Algorithms and Industrial Applications (녹화영상), 최민석 교수 (포스텍 수학)

14:30 ~ 15:00 3D 형상 변화를 반영하는 DeepONet 기반 실시간 대리 모델, 이승철 교수 (KAIST 기계)

15:00 ~ 15:30 Coffee Break (30 min)

15:30 ~ 16:00 Data-driven and Physics-based Modeling for Secondary Batteries Diagnosis / Prediction / Management (녹화영상), 최정일 교수 (연세대 계산과학공학)

16:00 ~ 16:30 Data-Driven versus Physics-Informed Machine Learning Models for Effective Aerodynamic Analysis and Design, 최성임 교수 (GIST 기계)

16:30 ~ 17:00 Three Level SciML Application Framework for Nuclear Reactor Digital Twin, 전준구 교수 (전북대 양자시스템)

17:00 ~ 17:10 폐회사

• 신청 안내

  • 신청: 대한기계학회 홈페이지 (http://ksme.or.kr/) 

  • 신청 마감: 2025년 2월 4일(화)까지 (현장등록 불가)

  • 등록비에 중식, 다과 포함, 주차권 미포함(주차비가 매우 비싸므로 대중교통 이용 권장)

• 행사 문의

  • 기계인공지능연구회 회장 오현석 교수 (062-715-2774, hsoh@gist.ac.kr)

[대한기계학회 기계인공지능연구회] 2025년 고급인공지능 강습회

기계학회 회원 여러분, 우리 학회 기계인공지능연구회 주관으로 “2025년 고급인공지능 강습회”를 개최합니다. 머신러닝, 딥러닝 등 기초 과정뿐만 아니라, 최근 많은 관심을 받고 있는 생성형 인공지능, 물리지식기반 인공지능 등 고급 과정을 본 강습회에서 준비하였습니다. 본 강습회에서는 기계공학 연구에 바로 사용 가능한 수준 높은 이론과 실습(또는 데모)을 준비하여 타 강습회와 차별화를 모색하였습니다. 회원 여러분의 많은 관심과 참여를 부탁드립니다 . 

• 행사명 : 대한기계학회 2025년 고급인공지능 강습회

• 주최 : 대한기계학회

• 주관 : 대한기계학회 기계인공지능연구회

• 개최일자 : 2025년 1월 20(월) ~ 22일(수)

• 개최장소 : 전북대학교 전수당 352호(김광수홀)

• 후원 : 전북대학교 양자시스템공학과

• 강습회 내용

  • 1일차     

13:00 ~ 16:00       머신러닝, 딥러닝 이론 : AutoML, ANN, CNN (전북대 양자시스템 전준구 교수)

실습 코드:  AutoML, ANN, CNN

16:00 ~ 17:00 머신러닝, 딥러닝 응용 I : 도메인 지식이 주입된 인공지능을 활용한 회전설비 이상진단 (아주대 기계 하종문 교수)

17:00 ~ 18:00 머신러닝, 딥러닝 응용 II : Interpretability, Generalizability 측면에서 바라본 바닐라 딥러닝 모델의 한계와 도전 사례 (GIST 기계 오현석 교수)

• • 2일차

09:00 ~ 15:00 생성형 인공지능 이론 : Autoencoder, GAN, Diffusion Model, Transformer (중앙대 기계 이수영 교수)

실습 코드: Autoencoder, GAN, Diffusion, Transformer, Vision Transformer

15:00 ~ 16:00 생성형 인공지능 응용 I : 인공지능을 이용한 소음기의 생성/성능 평가/최적 설계 (아주대 기계 이진우 교수)

16:00 ~ 18:00 생성형 인공지능 응용 II : 어시웍스 - 업무 효율화를 위한 생성형 AI의 즉각적인 활용 (AI팩토리 김태영 대표)

• • 3일차 

09:00 ~ 15:00 물리지식기반 인공지능 이론 : PINN (인하대 수학 고승찬 교수)

실습 코드: PINN, Burgers, Lorenz

15:00 ~ 16:00 물리지식기반 인공지능 응용 I : Enhanced PINN for Improved Convergence and Industrial Applications (전북대 기계 임재혁 교수)

16:00 ~ 17:00 물리지식기반 인공지능 응용 II : Physics-informed Neural Operators Networks and Generative AI to Solve ME Problems (KAIST 기계 이승철 교수)

• 실습 안내

  • 본 강습회에서는 개별 실습을 진행합니다. 따라서, 개인용 컴퓨터를 준비하시기 바랍니다.

  • 필요한 프로그램은 등록한 분에게 메일로 사전 안내해 드릴 예정입니다.

  • 실습에 필요한 모든 소스 코드를 제공합니다.

• 신청

• 신청 방법 : 대한기계학회 홈페이지 (https://ksme.or.kr/)

• 신청 마감: 2024년 12월 27일(금)

• 행사 문의

• 기계인공지능연구회 회장 오현석 교수 (062-715-2774, hsoh@gist.ac.kr)

[대한기계학회 기계인공지능연구회] 신진연구자 심포지엄

대한기계학회 회원 여러분, 기계공학 분야 난제에 대해 최신 인공지능 기술을 접목하여 돌파구를 제시하고 있는 젊고 유망한 신진 연구자들을 초청하였습니다.

물리지식기반 인공지능을 중심으로 최신 기술 동향 및 연구 성과를 발표할 뿐만 아니라, 기계공학 전공자로서 인공지능 연구의 Know-how를 공유하는 자리를 마련하였습니다. 각 발표는 연구동향 및 성과(25분) + 인공지능 연구 Know-how 공유(5분) + 질의응답(5분)으로 구성되어 있습니다. 인공지능 연구 최전선에서 활약하고 있는 신진 연구자들과 교류를 통해 회원 여러분들의 많은 궁금증들이 해결되길 바랍니다. 회원 여러분의 뜨거운 관심과 활발한 참여를 기대합니다.

더불어, 본 행사에는 LG전자 소개와 채용 상담을 위한 부스가 마련되니, 관심있는 회원 여러분들의 적극적인 참여를 기대합니다.

• 행사명 : 대한기계학회 기계인공지능분야 신진연구자 심포지엄

• 주최 : 대한기계학회

• 주관 : 대한기계학회 기계인공지능연구회

• 후원 : LG전자

• 일시 : 2024년 8월 12(월) 13시~18시

• 장소 : 중앙대학교 301관 904호

• 행사 일정

  • 13시00분 - 13시 10분 : Opening remark

  • 13시10분 - 13시45분(35분) : Physics-aware Artificial Intelligence based Therapeutic System (연세대학교 계산과학공학 윤경호 교수)

  • 13시45분 - 14시20분(35분) : PINN and Composite Neural Networks for Impulsive Dynamics (한국원자력연구원 최희선 박사)

  • 14시20분 - 14시55분(35분) : SciML for Aerodynamic Modeling (KAIST 조천식모빌리티대학원 양선웅 박사)

  • 14시55분 - 15시10분 : Break

  • 15시10분 - 15시45분(35분) : Physics-guided and Mechanism-inspired AI for Physical Consistency, Generalizability, and Interpretability (중앙대학교 기계 이수영 교수)

  • 15시45분 - 16시20분(35분) : Deep Neural Network-based Turbulence Model (한국과학기술정보연구원 김효진 박사)

  • 16시20분 - 16시35분 : Break

  • 16시35분 - 17시10분(35분) : Leveraging Domain Knowledge for Advanced AI Strategies in Mechanical Engineering (KAIST 기계 박범수 박사)

  • 17시10분 - 17시45분(35분) : Physics-informed Neural Network-based Virtual Sensors for Mechanical Engineering Problems (한화에어로스페이스 고명석 박사)

• 신청 안내

  • 사전등록 : 대한기계학회 홈페이지(https://ksme.or.kr/)

  • 등록비 : (사전등록시) 일반 7만원, 학생 무료

  • 사전등록마감 : 8월 7일(수)

• 행사 문의 : 기계인공지능연구회 회장 오현석 교수 (hsoh@gist.ac.kr)

[대한기계학회 기계인공지능연구회] 2024년 고급인공지능 강습회

대한기계학회 회원 여러분, 기계인공지능연구회 주관으로 “2024년 고급인공지능 강습회”를 개최합니다. 머신러닝, 딥러닝 등 기초 과정 뿐만 아니라, 최근 많은 관심을 받고 있는 생성형 인공지능, 물리지식기반 인공지능 등 고급 과정을 본 강습회에서 준비 하였습니다. 또한 최신 인공지능 기법을 이용하여 기계공학문제를 해결한 연구 동향 및 다양한 사례에 대해 논의하고자 합니다. 본 강습회에서는 기계공학 연구에 바로 사용 가능한 수준 높은 이론과 실습(또는 데모)을 준비하여 타 강습회와 차별화를 모색하였습니다. 회원 여러분의 많은 관심과 참여를 부탁드립니다. 

• 행사명 : 대한기계학회 2024년 고급인공지능 강습회

• 주최 : 대한기계학회

• 주관 : 대한기계학회 기계인공지능연구회

• 개최일자 : 2024년 7월 10(수) ~ 12일(금)

• 개최장소 : 숙명여자대학교 명신관 701호

• 강습회 내용

  • 1일차

13:00 ~ 15:00 인공지능을 위한 수학 Back to Basics (충남대 수학 오덕순 교수)

15:00 ~ 18:00 머신러닝 & 딥러닝 기초 (숙명여대 기계 심주용 교수) 실습 : ANN, CNN, AutoML

• • 2일차

09:00 ~ 13:00 생성형 인공지능 1  (중앙대 기계 이수영 교수) 실습 : Autoencoder, GAN, Diffusion Model, Topology Diffusion

14:00 ~ 18:00 생성형 인공지능 2 (충남대 인공지능 권진근 교수) 실습 : RNN, Transformer, Open Model

• • 3일차 

09:00 ~ 13:00 물리지식기반 인공지능 (인하대 수학 고승찬 교수) 실습 : PINN, Bugers, Lorenz

14:00~ 15:00 기계공학문제 해결을 위한 인공지능 1 : 열유체 (경북대 기계 최상헌 교수)

15:00 ~ 16:00 기계공학문제 해결을 위한 인공지능 2 : 재료, 동역학, 설계 (KAIST 기계 이승철 교수)

16:00 ~ 17:00 기계공학문제 해결을 위한 인공지능 3 : 비파괴, 진단 (GIST 기계 오현석 교수)

• 실습 안내

  • 본 강습회에서는 개별 실습을 진행합니다. 따라서, 개인용 컴퓨터를 준비하시기 바랍니다.

  • 필요한 프로그램은 등록한 분에게 메일로 사전 안내해 드릴 예정입니다.

  • 실습에 필요한 모든 소스 코드를 제공합니다.

• 신청

• 신청 방법 : 대한기계학회 홈페이지 (https://ksme.or.kr/)

• 신청 마감: 2024년 6월 26일(수)

• 행사 문의

• 기계인공지능연구회 회장 오현석 교수 (062-715-2774, hsoh@gist.ac.kr)

[대한기계학회 기계인공지능연구회] 물리지식기반 인공지능 (Scientific Machine Learning Workshop)

대한기계학회 회원 여러분, 2023년 8월에 개최된 '물리지식기반 인공지능' 연구교류회 이어 이번 2024년 1월달에는 Scientific Machine Learning 분야에 집중하여 대학원생들의 연구 발표를 중심으로 연구 교류회를 진행합니다. 이 연구 교류회는 인공지능과 기계 도메인 지식을 융합하며 새로운 아이디어와 혁신적인 연구를 촉진하는 자리가 될 것입니다. 특히 대학원생들의 적극적인 참여와 활발한 토론을 기대하고 있습니다. 새로운 통찰과 지식의 공유를 통해 학문적인 성장의 기회가 되리라 믿습니다. 많은 참여 부탁드립니다.

• 주최: 대한기계학회, 한국과학기술원 

• 주관:  대한기계학회 기계인공지능연구회

• 개최일자: 2024년 1월 31일(수) ~ 2월 1일(목)

• 개최장소: 한국과학기술원 기계공학동 1층 1601호

• 행사 일정

1일차

13:20 ~ 13:50 Recent Trend in PINN and its Applications to NDT, 오현석 교수 (GIST 기계)

13:50 ~ 14:20 PINN for Extreme Mechanics Problems, 이정수 교수 (가천대 기계)

14:20 ~ 14:40 Multiphysics-informed Neural Networks for Non-Destructive Structural Health Monitoring in Thermomechanical Systems, 노홍균 학생 (전북대 기계)

14:40 ~ 15:00 Multiphysics-informed Deep Operator Networks for Predicting the Response of a Permanent Magnet Synchronous Motor, 손세호 학생 (한양대 기계)

15:00 ~ 15:30 Break (30 min)

15:30 ~ 16:00 Theory-guided Machine Learning Approach for Singular Perturbation Problems, 홍영준 교수 (KAIST 수학)

16:00 ~ 16:30 Sobolev Training for Neural Networks and its Applications, 손휘재 교수 (한밭대 인공지능)

16:30 ~ 16:50 Application of PINNs to Argon Glow Discharge Models, 김은서 (포항공대 수학)

16:50 ~ 18:00 간담회 (일반 + 학생)

2일차

10:00 ~ 10:20 Physics-informed Fourier Representation, 김태완 학생 (포항공대 기계)

10:20 ~ 10:40 Prediction of Thermal Runaway for a Lithium-ion Battery through Multiphysics-informed DeepONet, 정진호 학생 (한양대 기계)

10:40 ~ 11:00 Introduction of Physics-informed Reinforcement Learning, 전준구 교수 (전북대 에너지-AI융합공학)

11:00 ~ 11:20 Data-driven Discovery of Drag-inducing Elements on Rough Surfaces through Convolutional Neural Networks, 신희수 학생 (인하대 기계)

11:20 ~ 11:40 A Full-Field Estimation of Dynamics System Responses with Sparse Measurement, 임재혁 교수 (전북대 기계)

11:40 ~ 12:00 Solving Boltzmann-BGK Equation with Physics-informed Neural Networks, 오재민 학생 (카이스트 수학)

• 신청 안내

  • 신청: 대한기계학회 홈페이지 (http://ksme.or.kr/) 에 이름, 소속, 연락처 신청

  • 신청 마감: 2024년 1월 24일 (수) 까지 (단, 납부 기준 선착순 90명, 현장등록 불가)

• 행사 문의: 이승철 교수 (seunglee@kaist.ac.kr)

  • 식사  미제공

  • 다과 제공

  • 주차: 무료이지만 행사장 근처는 공간이 부족할 수 있습니다. 

[대한기계학회 기계인공지능연구회] 2024년 인공지능 강습회 (대학생 대상)

[대한기계학회 기계인공지능연구회] 2023년 '기계공학과 인공지능의 만남' 심포지엄

대한기계학회 회원 여러분, 우리 학회에서는 “기계공학과 인공지능의 만남” 이라는 주제로 2023년 기계인공지능 심포지엄을 개최합니다. 회원 여러분의 많은 관심과 참여를 부탁드립니다.

• 행사명 : 기계공학과 인공지능의 만남

• 주최 : 대한기계학회 

• 주관 : 대한기계학회 기계인공지능연구회

• 개최일자 : 2023년 8월18(금)

• 개최장소 : 가천대학교 

• 강연

  • 09시-10시: Can AI uncover the laws of physics by observing apples falling from trees? (버지니아대학교 데이터사이언스학과 백승엽 교수, Prof. Stephen Baek, 온라인)

  • 10시-11시: 자동차 제품개발에서의 최적설계와 인공지능의 활용 사례 (현대자동차 버추얼이노베이션리서치랩 한용하 연구위원)

  • 11시-12시: Grinding Tool RUL(Remaining Useful Life)의 전이학습을 위한 선행학습 모델 선택 방법론 (가천대 기계공학과 박경수 교수) 

  • 13시-14시: 포스코그룹의 AI 기반 디지털 전환 실무 사례 (포스코홀딩스 미래기술연구원 AI연구소 김필호 상무)

  • 14시-15시: 전산유체역학 고도화를 위한 물리정보 신경망 활용 전략 (전북대 AI융합공학과 전준구 교수)

  • 15시-16시: Diffusion 생성모델을 이용한 설계 및 역학 문제의 응용 (전북대 기계공학과 임재혁 교수)

• 신청 안내

  • 수강료 : 무료

  • 신청 : 이름, 소속, 연락처를 bin1028@postech.ac.kr 로 신청

  • 신청 마감 : 8월 4일(금)

• 행사 문의 : 이승철 교수 (seunglee@postech.ac.kr)

[대한기계학회 기계인공지능연구회] 2023년 고급인공지능 강습회

대한기계학회 회원 여러분, 우리 학회에서는 “2023년 고급인공지능 강습회”를 개최합니다.  우리 학회 기계인공지능연구회 주관으로 개최되는 이번 교육은 대한기계학회 학생회원으로 등록된 대학원생들을 대상으로 진행합니다. 기계공학 연구에 바로 사용 가능한 수준 높은 이론과 실습을 준비하여 타 강습회와 차별화를 모색하였습니다. 1박 2일간 진행되는 교육비, 숙박비, 식비는 기계인공지능연구회에서 지원합니다. 회원 여러분의 많은 관심과 참여를 부탁드립니다.

• 행사명 : 대한기계학회 2023년 고급인공지능 강습회 (대학원생 대상)

• 주최 : 대한기계학회

• 주관 : 대한기계학회 기계인공지능연구회

• 개최일자 : 2023년 8월 16(수)~17일(목)

• 개최장소 : 숭실대학교

• 강습회 내용

  • Day 1

    • 머신러닝 기초 (숭실대학교 민경민 교수)

      • End-to-End Machine Learning, Classification, Regression, Dimensionality Reduction, Clustering

    • 딥러닝 기초 (숙명여자대학교 심주용 교수)

      • ANN, Autoencoder, CNN, FCN, Object Detection, RNN, Transfer Learning

  • Day 2

    • 기계공학에 유익한 딥러닝 기법들 (광주과학기술원 오현석 교수)

      • Explainable AI, Inclusion of Domain Knowledge into Deep Neural Networks, Transformer

    • 뉴럴 오퍼레이터를 통한 비지도 학습 (가천대학교 김남중 교수)

      • Neural Operator, Fourier Neural Operator, Physics-informed Neural Operator, Physics-informed DeepONet

• 신청 안내

• 신청서 제출 마감 : 7월 24일(월)

• 신청서 제출 : wowns0806@postech.ac.kr (신청서 : Click)

  • 본 강습회 교육비, 기숙사 또는 숙박비(최대 7만 원/1박, 결제 원본 영수증 제출 시 최대 7만 원 환급), 식비 전액을 기계인공지능연구회에서 지원 및 부담합니다. 

  • 본 강습회는 대한기계학회 학생회원이고 대학원생이면 신청 가능합니다. 단, 지도교수 서명을 받아야 합니다. 

  • 80명 내외의 수용 가능 인원을 초과하여 신청할 경우, 추첨을 통해 선발 절차를 진행할 예정입니다. 이의 제기는 받지 않습니다.

• 선발 결과 발표 : 7월 31일(월) 개별 통지

• 실습 안내

• 본 강습회에서는 개별 실습을 진행합니다. 따라서, 개인용 컴퓨터를 준비하시기 바랍니다.

• 필요한 프로그램은 등록한 분에게 메일로 사전 안내해 드릴 예정입니다.

• 실습에 필요한 모든 소스 코드를 제공합니다.

• 행사 문의

• 이승철 교수 (seunglee@postech.ac.kr)

[대한기계학회 기계인공지능연구회] 2023년 물리지식기반 인공지능 연구 교류회

대한기계학회에서는 "물리지식기반 인공지능" 을 주제로 2023년 연구교류회를 개최합니다. 이번 행사에서는 특히 기계공학전공 여섯분과 수학전공 여섯분을 초청하여 서로 다른 관점의 연구를 공유하는 시간을 마련하였습니다. 이 연구교류회는 인공지능과 기계 도메인지식의 융합을 탐구하고, 새로운 아이디어와 혁신적인 연구를 촉진하기 위한 자리가 될 것입니다. 회원 여러분의 많은 참여와 활발한 토론을 기대합니다.

• 기계공학과

  • 전북대 전준구 교수: How Can We Embed Domain Knowledge of Computational Fluid Dynamics into Deep Neural Networks?

  • 인하대 이상승 교수: Physics-Informed Neural Networks for Harvesting and Saving Flow Energy

  • 한양대 오기용 교수: Multiphysics-Informed Neural Network of an Electric Motor Virtual Sensing and PHM

  • 전북대 임재혁 교수: Real-Time Virtual Strain/Stress Sensing using Physics-Informed Neural Networks with Domain Decomposition

  •  가천대 이정수 교수: Physics-Informed Neural Networks for Extreme Mechanics Problems

  • 포항공대 이승철 교수: Extended Multiphysics-Informed Neural Network and Physics-informed Convolutional Framework for Fast Numerical Simulation Interpolation 

• 수학과

  • 포항공대 최민석 교수: Enhanced Physics-Informed Neural Networks

  • 한밭대 손휘재 교수: Physics-Informed Neural Networks: Convergence and Applications

  • 성균관대 홍영준 교수: Unsupervised Operator Network with aids of Numerical Analysis

  • 다트머스대 이윤상 교수: Analysis of the Derivative-free Method for Solving PDEs using Neural Networks

  • 인하대 고승찬 교수: Finite Element Operator Network for Solving Parametric PDEs

  • 고려대 이동헌 교수: Decision Making under Uncertainty with Knowledge Gradient

[대한기계학회 인공지능머신연구회] 2023년 인공지능 강습회

대한기계학회에서 “2023년 제1차 인공지능 강습회”를 개최합니다. 우리 학회 인공지능머신연구회 주관으로 개최되는 이번 교육은 인공지능에 관심이 있는 기계공학 학부생을 대상으로 진행합니다. 기계공학도를 위한 인공지능 이론과 실습을 준비하여 타 강습회와 차별화를 모색하였습니다. 2박 3일간 진행되는 교육비, 숙박비, 식비는 전액 인공지능머신연구회에서 지원합니다. 학생 여러분의 많은 관심과 참여를 부탁드립니다.

• 행 사 명 : 대한기계학회 2023년 인공지능 강습회 (대학생 대상)

• 주 최 : 대한기계학회

• 주 관 : 인공지능머신연구회

• 개최일자 : 2023년 1월 11(수)~13일(금)

• 개최장소 : 국립공주대학교 (천안캠퍼스)

• 강습회 내용 :

  • 1일차 오후 : 머신러닝 개요, 파이썬 기초, 선형대수, 최적화, 회귀분석 (이세진 교수, 국립공주대하교)

  • 2일차 오전 : 분류 개요, Logistic Regression, SVM, 의사결정나무 (강남우 교수, 한국과학기술원)

오후 : 차원축소, 군집화, 인공신경망, 오코인코더 (최상헌 교수, 경북대학교)

• 3일차 오전 : 합성곱 신경망, 순환 신경망 (유용균 박사, 한국원자력연구원)

오후 : 적대적 생성 신경망, 전이학습, 데이터 증강 기법, 자기지도학습, 기계 인공지능 (이승철 교수, 포항공과대학교)

• 신청 안내

  • 신청서 제출 마감 : 12월 9일(금)

  • 신청서 제출 : bin1028@postech.ac.kr (신청서 : Click)

    • 본 강습회 교육비, 기숙사 숙박, 식사를 인공지능머신연구회에서 지원 및 부담합니다.

    • 본 강습회는 대학생(휴학생 포함)이면 신청 가능합니다.

    • 신청서를 통해 50명 내외 선발. 이의 제기는 받지 않습니다.

• 선발 결과 발표 : 12월 16일(금) 개별 통지

• 실습 안내

• 본 강습회에서는 개별 실습을 진행합니다. 따라서, 개인용 컴퓨터를 준비하시기 바랍니다.

• 필요한 프로그램은 등록한 분에게 메일로 사전 안내해 드릴 예정입니다.

• 실습에 필요한 모든 소스 코드를 제공합니다.

• 행사 문의

• 인공지능머신연구회 회장 이승철 교수 (054-279-2181, seunglee@postech.ac.kr)

[대한기계학회 인공지능머신연구회] 2022년 인공지능 여름학교

[대한기계학회 인공지능머신연구회] 2022년 하계 고급인공지능 강습회

2022년 대한기계학회 인공지능머신연구회 인공지능 겨울학교

2022년 대한기계학회 인공지능머신연구회 고급인공지능 강습회

2021년 대한기계학회 인공지능머신연구회 여름학교