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  • Machine Learning Fundamentals and App...

    석준희 고려대학교

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    의사결정트리(decision tree)를 기반으로 하는 기계학습과 지도/비지도 학습에 대한 기초에 대해서 다룬다. 다양한 기계학습 문제 등과 bias-variance tradeoff에 대하여 ...

  • Hidden Markov Models (HMM) and Suppor...

    김중헌 고려대학교 전기전자공학부 (전 중앙대학교)

    PDF

    다양한 시변환 시스템에서의 패턴인식에 대중적으로 가장 많이 사용되는 은닉마코프모델(Hidden Markov Models)에 대한 기초를 전반적으로 다룬다. 은닉마코프모델의 기본 ...

  • 인공지능 개요, 통계 추론, 조건부 무작...

    권준석 중앙대학교

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    인공지능은 인간의 지능을 모방하여 경험을 통해 학습을 하고 , 새로운 문제를 해결하는데 있어서 학습된 지식을 활용하는 방법이다. 본 발표에서는 인공지능이 발전된 역...

  • Introduction to Convolutional Neural ...

    곽노준 서울대학교

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    In recent 5 years or so, deep learning, especially, deep convolutional neural networks (CNN) are very successfully applied to various areas that deals with mode...

  • 영상인식을 위한 특징점 검출 및 서술자...

    원치선 동국대학교

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    인간이 시각적으로 사물을 인지하는 원리를 규명하기 위해 많은 모델과 방법론이 발표되어 왔다. 그 중에 Biederman[1]에 의해 제안된 Recognition-by-Component(RBC) 이론...

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  • 인공지능 발전에 따른 인공지능 반도체 ...

    이영종, 김민식 정보통신정책연구원

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    ◈ 반도체 산업에서는 인공지능·데이터 생태계의 혁신과 미래 반도체 신시장 주도권 확보를 위해 인공지능(AI) 반도체에 지속적인 투자가 진행되고 있음
    ▶ 인공지능 ...

  • 포브스가 조망한 차세대 AI 기술 3가지

    김재호 기자 AI타임스

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    인공지능(AI) 기술 변화가 빠르게 움직이고 있다. 2012년 열린 이미지넷 챌린지에서 심층신경망(딥러닝)을 구현한 시스템 '알렉스넷' 등장 이후 딥러닝 기술을 이...

  • 인공지능의 발전에서 동형암호가 갖는 ...

    윤성욱 정보통신정책연구원

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    개인정보를 안전하게 활용하려는 노력의 일환으로 동형암호가 각광받고 있음
    본 고에서는 동형암호의 기술적 특성과 다양한 인공지능 관련 분야에서의 활용사례를 살펴...

  • 중국 AI 네트워크 연구 현황

    최준균 NIA 한국정보화진흥원

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    보고서 요약
    (1) 중국 AI 네트워크 연구 현황 요약

    주요 내용
    (1) 기존 네트워크의 문제점 및 새로운 네트워크 연구 필요성
    (2) Compute ...

  • APAN 및 APAN-KR 소개 (APAN AI driven ...

    최덕재, 송왕철 NIA 한국정보화진흥원

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    보고서 주요 내용
    Ⅰ. APAN 및 APAN-KR 소개
    Ⅱ. APAN AI driven Networks Working Group BoF Report
    (1) 망 기술의 소프트웨어화
    (2...

  • Machine Learning Fundamentals and Applic...

    석준희 고려대학교

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    의사결정트리(decision tree)를 기반으로 하는 기계학습과 지도/비지도 학습에 대한 기초에 대해서 다룬다. 다양한 기계학습 문제 등과 bias-variance tradeoff...

  • Hidden Markov Models (HMM) and Support V...

    김중헌 고려대학교 전기전자공학부 (전 중앙대학교)

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    다양한 시변환 시스템에서의 패턴인식에 대중적으로 가장 많이 사용되는 은닉마코프모델(Hidden Markov Models)에 대한 기초를 전반적으로 다룬다. 은닉마코프모...

  • 인공지능 개요, 통계 추론, 조건부 무작위 ...

    권준석 중앙대학교

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    인공지능은 인간의 지능을 모방하여 경험을 통해 학습을 하고 , 새로운 문제를 해결하는데 있어서 학습된 지식을 활용하는 방법이다. 본 발표에서는 인공지능이 ...

  • Introduction to Convolutional Neural Net...

    곽노준 서울대학교

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    In recent 5 years or so, deep learning, especially, deep convolutional neural networks (CNN) are very successfully applied to various areas that deals...

  • 영상인식을 위한 특징점 검출 및 서술자 생...

    원치선 동국대학교

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    인간이 시각적으로 사물을 인지하는 원리를 규명하기 위해 많은 모델과 방법론이 발표되어 왔다. 그 중에 Biederman[1]에 의해 제안된 Recognition-by-Component...

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  • 일시2020년 11월 19일 (목) 오후 2시
  • 연사신용구 교수한남대학교 스마트융합공학부
  • 발표 PDF
개최완료

최근 활발히 연구되는 딥러닝에 관한 전반적인 설명 및 영상처리 컴퓨터비전 분야에서 사용되는 기술들을 소개한다.

* 본 세미나는 발표 종료 후 자료 공유가 불가하오니 참고하시기 바랍니다.

연구자정보

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  • 최기영

  • 과학기술정보통신부 (전 서울대학교 전기·정보공학부)

  • 최기영

  • 과학기술정보통신부 (전 서울대학교 전기·정보공학부)

  • 김이섭

  • KAIST 전기 및 전자공학부

  • 서영주

  • POSTECH AI 대학원

  • 김종원

  • GIST AI 대학원

  • 이규호

  • UNIST 전기전자컴퓨터공학부

  • 김진수

  • Harvard University

  • MIT Korean Graduate Students Association

  • MIT KGSA

  • 오태현

  • MIT CSAIL(Computer Science & Artificial Intelligence Lab)

  • 최윤재

  • KAIST AI 대학원

  • 김중헌

  • 고려대학교 전기전자공학부 (전 중앙대학교 소프트웨어학부)

  • 하세훈

  • Georgia Institute of Technology

  • 최기영

  • 과학기술정보통신부 (전 서울대학교 전기·정보공학부)

  • 최기영

  • 과학기술정보통신부 (전 서울대학교 전기·정보공학부)

  • 김이섭

  • KAIST 전기 및 전자공학부

  • 서영주

  • POSTECH AI 대학원

  • 김종원

  • GIST AI 대학원

  • 이규호

  • UNIST 전기전자컴퓨터공학부

  • 김진수

  • Harvard University

  • MIT Korean Graduate Students Association

  • MIT KGSA

  • 오태현

  • MIT CSAIL(Computer Science & Artificial Intelligence Lab)

  • 최윤재

  • KAIST AI 대학원

  • 김중헌

  • 고려대학교 전기전자공학부 (전 중앙대학교 소프트웨어학부)

  • 하세훈

  • Georgia Institute of Technology

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  • 한양대 정제창 교수팀, 국제 학회 AI 영상처리 챌린지 우승
  • Winner Award NTIRE 2020 Challenge on Real Image Denoising: Track 2 sRGB
  • 인공지능 전력망 운영관리 국제대회 1위 달성​
  • IEEE WCCI 2020 L2RPN 챌린지에서 최종 1위
  • 이달의 과학기술인상 (2020년 10월) 김정원 교수
  • 과학기술정보통신부 2020년 10월 선정 이달의 과학기술인상 김정원 교수

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