AI Summer Camp

손에 잡히는 인공지능: AI Summer Camp

손에 잡히는 인공지능: AI Summer Camp
대상 초,중,고등학생 및 일반인 (수학 분야에 영재성 또는 우수한 능력을 가지고 있는 초, 중, 고 학생 혹은 인공지능에 관심을 가지고 있는 대학생 및 일반인)
일시 2017.07.24(월) ~ 2017.07.28(금), 5일간 진행
장소 개포디지털혁신파크
분당선 개포동역 8번 출구에서 걸어서 1분
(지도: goo.gl/d64Ikf)
주관 한국지능정보시스템학회
목적 – 초,중,고등학생들 및 대학생들을 대상으로 인공지능의 기초부터 실습까지 진행합니다.
– Summer Camp 동안 프로젝트를 진행하고 우수한 3개 팀을 선정하며, 선정 팀은 8월 17, 18일 판교에서 개최되는 Smart Connected World 컨퍼런스에서 미니 프로젝트를 발표하고 시상합니다.

프로그램 (안)

  • 7월 24일(월) ~ 7월 28일(금)
  • 오전 (09:00~12:00): 이론 강의
  • 오후 (13:30~18:00): 실습 강의
  • R, Python(TensorFlow)를 이용한 실습 진행
  • 교재를 제공합니다.

강의 시간표

7/24 (월) 7/25 (화) 7/26 (수) 7/27 (목) 7/28 (금)
09:00~12:00 인공지능과 Deep Learning 기초 R을 활용한 XOR 구현
Tensorflow 사용법
MNIST 분석
Inductive Learning (IL)
Collborative Filtering(CF)
Regression
Deep Learning 응용
(Convolution Neural Network, CNN)
Genetic Algorithm (GA)
Reinforcement Learning (RL)
이론: 경희대학교 이경전 교수
12:00~13:00 중식 (도시락)
13:30~18:00 R, Python, AWS 서버 구성 Search & Logic R과 Scikit-Learn을 활용한 IL, CF분석 CNN을 활용한 MNIST 분석 GA,RL 실습
실습: 경희대학교 김진호 박사과정

Project

  • Ridge, LASSO regression을 사용한 주가 예측, 음원사이트 다운로드 데이터를 활용한 음악추천, MNIST분류 (지정) 또는 창의적인 주제 중 택 1 하여 실제 프로젝트를 진행
  • 최대 3명이 한 팀을 이루어 프로젝트를 진행하며, 우수팀으로 선정된 3팀은 결과물을 Smart Connected World Conference에서 발표 (팀 당 30분)
  • 우수 발표팀에 상품 증정

온라인 등록

등록비

등록 유형 가격
사전 등록 (~ 6월 30일) 500,000 원
일반 등록 (7월 1일 ~ 7월 24일) 550,000 원
  • 초, 중, 고등학생의 경우, 부모님과 함께 수강시 100,000원이 추가 됩니다.
    • 예시: 초등학생 A군과 A군의 어머니가 함께 수강할 경우, 사전 등록은 60만원, 일반 등록기간 등록시 65만원
  • 친구와 함께 등록시, 15% 할인됩니다.
  • 강의 전체 수강 가능인원은 40명이며, 등록비 결제 완료 순서로 선착순 마감이 진행됩니다.
  • 총 신청 인원이 15명 이하일 때 강의가 취소 될 수 있습니다.

등록비 결제 계좌 안내

먼저 온라인 등록 해 주시면 확인 후, 개별로 결제 계좌를 알려드리겠습니다.

환불 및 취소 규정

기간 환불여부
7월 17일 (월) 18시까지 요청시 전액 환불
7월 17일 18시 이후 7월 23일 까지 20% 수수료 차감 후 환불
7월 24일 개강 후 환불 불가

참가자 준비 사항 안내

  • 필수사항: 노트북, 필기도구
    • 실습을 위해 개인용 노트북을 꼭 지참하시기 바랍니다.
    • 수업 교재는 제공되오니, 개인용 필기도구를 지참하시기 바랍니다.

손에 잡히는 Summer Camp Course 강의계획서

Day Course
Day 1
(24일,월)
인공지능과 Deep Learning 기초
이론
인공지능의 올바른 정의와 발전 역사, 그리고 현재 인공지능의 한계점과 발전 전망
실습
R과 Python, AWS서버 구성, 기본적인 사용법 익히기
Day 2
(25일,화)
인공지능 탐색(Search) & 추론(Logic) 기초: A* 알고리즘 이해 및 연습. Wumpus 문제로 추론의 기초 이해
실습
R – XOR, TensorFlow 사용법, TensorFlow를 활용한 MNIST(숫자 인식) 시작하기
이론
어떻게 기계가 최적의 해를 찾는 방법을 스스로 가지게 할 것인가?
기계로 하여금 어떻게 합리적 추론을 내리도록 할 것인가?
Day 3
(26일,수)
쉬운 기계 학습 익히기 ( Inductive Learning,
Collaborative Filtering, Ridge & LASSO Regression)
이론
축적된 데이터로부터 어떻게 유용한 지식을 끄집어 활용할 것인가?
실습
Python과 R로 구현하기 – 음악(Last.FM) Data 분석하기, 심장병(Heart Disease) Data분석하기
Day 4
(27일,목)
Deep Learning
응용
이론
어떻게 기계가 이미지나 사운드를 잘 인식하게 할 것인가?
실습
Convolution Neural Network를 활용한 MNIST분석, 기타 학습 방법론에 대한 분석
Day 5
(28일,금)
Genetic Algorithm,
Reinforcement Learning
이론
어떻게 기계 집단이 진화하게 할  것인가? 어떻게 기계 개체가 생존을 위해 스스로 학습하게 할 것인가?
실습
Reinforcement Learning을 활용한 화재 대피 경로 생성하기, Genetic Algorithm을 이용한 여행계획 만들어보기

강사 소개

이경전 교수

proflee

카이스트 경영과학과 학/석/박사
CMU, MIT, UC 버클리 초빙과학자/초빙교수
세계인공지능학회(AAAI) 혁신적 인공지능 응용상 2회 수상
현 한국지능정보시스템학회 회장
현 후마니타스 빅데이터 연구센터 소장
현 국제전자상거래 연구센터 (ICEC) 소장
벤플, Allwinware 창업자. 예스 24 사외이사,
현 경희대학교 경영학과/소셜네트워크과학과 교수
Makewith 4차산업학교 스쿨 4.0 “손에 잡히는 인공지능” 강연

김진호 박사과정: 실습 조교

kim

경희대학교 물리학과 학/석사
경희대학교 소셜네트워크과학과 박사과정
Makewith 4차산업학교 스쿨 4.0 “손에 잡히는 인공지능” 실습조교
소셜네트워크과학과 오픈스터디 #1 “Deep Learning Introduction using Tensorflow”
소셜네트워크과학과 오픈스터디 #2 “Deep Learning from scratch”
SK 청년비상 4기 “C-Python-Deeplearning”

진행 조교 소개

조교

경희대학교 소셜네트워크과학과 박사과정 황보유정
경희대학교 소셜네트워크과학과 석사과정 한재윤
경희대학교 소셜네트워크과학과 석사과정 권준우
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