(ÁÖ)¿¡ÀÌÄ¡¾Ë¸ÇÆÄ¿ö±×·ì

ÀΰøÁö´É(AI), ½ÅÀÔ/°æ·Â Á¤±ÔÁ÷ ä¿ë

(¿þ¾î·¯ºí ·Îº¿ Àü¹® º¥Ãıâ¾÷)

¸ðÁýºÎ¹® ¹× ÀÚ°Ý¿ä°Ç

´ã´ç¾÷¹« ÀÚ°Ý¿ä°Ç Àοø

[´ã´ç¾÷¹«]

ÀΰøÁö´É ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ ¿¬±¸, °³¹ß ±¸Çö ¹× Æò°¡
- ½Å±Ô ¾Ë°í¸®Áò(SOTA)ÀÇ ºÐ¼®, °³¼± ¾Ë°í¸®Áò °³¹ß ¹× ³í¹®/ƯÇ㠱⿩
(Semi-supervised Learning, Meta Learning, Online Learning, Incremental Learning, Active Learning µî)
- ÀÚü µ¥ÀÌÅÍ À¶ÇÕ ±â¹ÝÀÇ Â÷º°È­µÈ ¾Ë°í¸®Áò ¹ß±¼ ¹× °³¹ß
- ±â¼úÀÇ °í°´ °¡Ä¡ °ËÁõÀ» À§ÇÑ Á¦Ç°/¼­ºñ½º ÇÁ·ÎÅäŸÀÌÇÎ

»ç¾÷ °­È­ ±â¿©¸¦ À§ÇÑ ÀΰøÁö´É ¾Ë°í¸®Áò Àû¿ë
- Á¦Ç°/¼­ºñ½º Àû¿ëÀ» À§ÇÑ AI ¸ðµ¨ ÃÖÀûÈ­(Optimization, Distillation)
- ÆÄÀÌÇÁ¶óÀο¡ ±â¹ÝÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¹× Áö¼ÓÀûÀÎ ¼º´É °³¼± ÇнÀÀ» À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý ¼³°è

Â÷¼¼´ë Core AI ¾Ë°í¸®Áò ¹ß±¼
- ½Å±Ô »ç¾÷À» À§ÇÑ AI ¾Ë°í¸®Áò ¾ÆÀ̵ð¾î ¹ß±¼


[±Ù¹«ºÎ¼­ ¹× Á÷±Þ/Á÷Ã¥]

    Á÷±Þ/Á÷Ã¥: »ç¿ø, ´ë¸®, ÆÀ¿ø

[ÀÚ°Ý¿ä°Ç]

°æ·Â»çÇ×: ½ÅÀÔ, °æ·Â(6³â ÀÌÇÏ)
Çз»çÇ×: ´ëÇб³(4³â)Á¹¾÷ ÀÌ»ó
Á÷¹«±â¼ú: ¿¬±¸°³¹ß
±âŸ: -ÇзÂ: Çлç ÀÌ»ó
-³ªÀÌ/¼ºº°: ¹«°ü
-°æ·Â: Çлç - À¯°ü¾÷¹« °æ·Â 3³â ÀÌ»ó, ¼®»çÀÌ»ó – ½ÅÀÔ ÀÌ»ó
-ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü/µö·¯´×/¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®Áò ÀÇ ¿¬±¸ °æÇè
- Java, C++, Python, Pytorch µîÀÇ Ç³ºÎÇÑ °ü·Ã ¾ð¾î ÇÁ·Î±×·¡¹Ö °æÇè
- Keras, Tensorflow, PyTorch µîÀÇ ÃֽŠ¸Ó½Å·¯´× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© °æÇè
-ÇʼöÁ¦Ãâ¼­·ù: À̷¼­ ¹× Æ÷Æ®Æú¸®¿À, ÇкÎ/´ëÇпø ¼ºÀûÇ¥(¸éÁ¢ ½Ã ÁöÂü)

¿ì´ë»çÇ× :
-žƼ¾î AI°ü·Ã ³í¹®ÃâÆÇ ¶Ç´Â AI ´ëȸ ¼ö»ó°æ·Â (ex. CVPR, ICCV, ECCV, NeurlPS, ICML, ICLR, etc.)


1 ¸í

±Ù¹«Á¶°Ç

  • °í¿ëÇüÅÂ: Á¤±ÔÁ÷
  • ±Þ¿©Á¶°Ç: ¿¬ºÀ ÇùÀÇ ÈÄ °áÁ¤

ÀüÇü´Ü°è ¹× Á¦Ãâ¼­·ù

  • ÀüÇü´Ü°è: ¼­·ùÀüÇü > ¸éÁ¢ÁøÇà > ÃÖÁ¾½É»ç > ÃÖÁ¾ÇÕ°Ý
  • Ãß°¡ Á¦Ãâ¼­·ù
    ±¹¹®À̷¼­, °æ·Â±â¼ú¼­, ÀÚ±â¼Ò°³¼­

Á¢¼ö¹æ¹ý

ä¿ë½Ã

  • Á¢¼ö¹æ¹ý: ÀÎÅ©·çÆ® ä¿ë½Ã½ºÅÛ, À̸ÞÀÏ
  • Á¢¼ö¾ç½Ä: ÀÎÅ©·çÆ® À̷¼­, ÀÚÀ¯¾ç½Ä

±âŸ À¯ÀÇ»çÇ×

  • ÀÔ»çÁö¿ø¼­ ¹× Á¦Ãâ¼­·ù¿¡ ÇãÀ§»ç½ÇÀÌ ÀÖÀ» °æ¿ì ä¿ëÀÌ Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.