국가AI 연구거점 초청 강연 시리즈 #2
기계 학습의 유동 동적 모델
세미나 개요
- 유체역학 모델은 역 확산 모델과 확률적 조정 하강법을 통한 특징학습을 포함하며, 최근 기계학습 모델의 역학 이해에 중요한 역할을 함
- 유체 흐름 모델과 확률적 모델 간의 연결을 설명하면서 두 맥락에서 보존 법칙의 역할을 강조
- 포커-플랑크 방정식은 속도 흐름장과 확산 과정이 확률 분포의 공간과 시간 진화에 어떻게 영향을 미치는지 설명하는 프레임워크를 제공
- 이러한 개념이 특징학습 중 신경망에서 신경 가중치와 커널 적분 연산자를 모델링 하는데 어떻게 적용되는지도 논의
연사: 다니엘 리 교수
- Cornell Tech의 Tisch University 전기 및 컴퓨터 공학 교수
- IEEE와 AAAI의 펠로우이며 NSF CAREER 상과 Lindback 우수 교육상을 수상
- 미일 공학 아카데미 Frontiers of Engineering 심포지엄과 Neural Information Processing Systems(NeurIPS) 컨퍼런스를 조직
- 주요 연구는 로봇공학과 자율성, 정보, 네트워크 및 의사결정시스템, 인공지능 등
- 연사
- Daniel Dongyuel Lee 교수
- 일자
- 2024년 11월 12일
- 시간
- 오후 2:30 ~ 3:30
- 장소
- 김재철 AI대학원 KAIST 서울 캠퍼스, 1관 김동명 강의실
- 온라인 세미나 링크
