발표 주제 및 발표자

1. 딥러닝을 위한 수학 특강 (KAIST 수리과학과 황강욱 교수)

지난 스터디에서 Gaussian Process/Bayesian Statistics/Uncertainty에 대한 내용들이 많았습니다. KAIST 수리과학과 황강욱 교수님을 모시고 머신러닝과에 관련된 수학에 대해서 특강이 있을 예정입니다.
머신러닝을 위한 베이시안 통계: 기초이론, 베이시안 통계기반 머신러닝 알고리즘 소개 및 분석, MCMC
발표자료-01_BayesianStatistics_slide
발표자료-02_BayesianforML_slide
발표자료-03_MCMC_slide

2. Model based RL & IEC (ETRI 김귀훈 박사)

ETRI 김귀훈 박사님께서, 요즘 핫한 주제중 하나인 Model based RL에 대해서 짧은 talk 를 준비해 주셨습니다.
내용은 아래와 같습니다.

• RL basic & RL tech tree
• RL을 주목하는 이유 . 딥마인드 RL . 알파고, 알파고제로, 알파제로, 알파스타
• model based RL vs model-less RL
• RL의 산업적용 사례 . RIP, IEC 등
  발표자료1

장소: 대덕테크비즈센터(TBC) 4층 대회의실 (412호)

후원: 연구개발특구진흥재단, 대덕넷, 원자력연구원
문의: ai.friends.seminar@gmail.com, Ai프렌즈 카카오톡 오픈 채팅방, 페이스북 홈페이지