20190308_7회

• 10:00 ~ 12:00 원병선 박사과정 (서강대학교, 김종락 교수 연구팀)
  • 제목 : 강화학습 기초 이론 소개 및 인수분해 게임 적용
  • 초록 : 1. 강화학습은 다른 머신러닝 기법과 다르게 상호작용하여 학습하는 알고리즘입니다. 이 시간에는 강화학습에 대한 소개 및 기초이론인 Q-learning에 대하여 소개하고, 이해하기 쉬운 예제도 같이 보겠습니다.

2. 인수분해 게임이란 김종락 교수님이 인수분해 개념을 이용하여 만든 게임입니다. 이 시간에는 인수분해 게임에 대한 간략한 소개 및 강화학습을 적용한 결과에 대해 이야기하겠습니다.

• 14:00 ~ 15:30 주종필님 (11번가주식회사)
  • 제목 : Google Deepmid의 강화학습 진화
  • 초록 : Google Deepmind 社의 인공지능 알고리즘인 '강화학습 (Reinforcement Learning)' 에 대한 일반적 이해

1. 인공지능 강자인 Google Deepmind는 특히 강화학습 분야에서 탁월한 성과를 보였왔는데, 최근 AlphaFold를 통해서 단백질의 3D 형태 예측에 탁월한 역량을 보여주었음

2. 본 과정은 강화학습의 강자인 Google Deepmind의 초기 인공지능 버전인 AlphaGo부터 시작하여 AlphaGo Zero를 거쳐 최근의 AlphaFold까지 강화학습 알고리즘 진화에 대해서 살펴보고자 함

• 16:00 ~ 17:30 양승환 박사 (인텔리콘 연구소)
  • 제목 : CNN을 이용한 문장 분류
  • 초록 : CNN(Convolution Neural Network, 합성곱 신경망)은 이미지 처리에서 주로 이용되고 있습니다. 이를 자연어 처리 분야에 적용하여, Word2Vec을 이용하여 단어들을 벡터로 바꾸고, 문장을 벡터열로 구성하여 CNN으로 문장을 분류하는 과정에 대하여 이야기하겠습니다.
  • 참고논문 : Kim, Y. (2014). Convolutional neural networks for sentence classification. arXiv preprint arXiv:1408.5882