2020 Machine Learning Winter School Dates: December 16-18, 2020 Place: On-line
안녕하십니까? 갑자기 발생한 COVID-19의 많은 어려움에 있지만, 우리의 삶은 계속되어야 하고, 특히 교육 및 연구는 중단될 수 없습니다. 한국계산과학공학회에서는 AI 시대를 맞아 Machine Learning 겨울학교를 시작한지 벌써 4년째입니다. 작년까지는 강원도 정선의 하이원리조트의 하얀 설원을 보면서 진행되었지만, 올해는 부득이하게 온라인으로 진행하고자 합니다. 이번 겨울학교에서는 ‘머신러닝 기초’ 강의와 함께, ‘한글 폰트 생성’과 ‘교향악 창작’의 2개 머신러닝 응용 프로그램으로 구성하였습니다. 실제 머신러닝의 이론이 어떻게 응용에 적용되는지를 학습하고 실습해보는 기회가 될 것입니다. 또한 작년에 진행하여 많은 호응을 얻었던 ‘Power BI를 이용한 데이터 분석 및 시각화’ 세션도 넣었습니다. 감사합니다.
Program Schedule
Time	December 16 (Wed)	December 17 (Thu)	December 18 (Fri)
09:30-12:30		머신러닝 기초 및 실습 II 기계학습/딥러닝의 수학적 기초 II (서울대 신동우 교수) ※ 노트북 지참 必	머신러닝 응용 및 실습 II 교향곡 창작 (아르떼TV 지성태 대표) ※ 노트북 지참 必
		Lunch	Lunch
14:00-17:00	머신러닝 기초 및 실습 I 기계학습/딥러닝의 수학적 기초 1 (서울대 신동우 교수) ※ 노트북 지참 必	머신러닝 응용 및 실습 I 한글 폰트 생성 (숭실대 최재영 교수/ Ammar Ul Hassan) ※ 노트북 지참 必 (일부 교육 및 실습이 영어로 진행)	데이터 분석 및 시각화 Power BI를 이용한 데이터 분석 및 시각화 (인텔코리아 이주석 전무) ※ 노트북 지참 必 (powerBI 설치)
겨울학교 프로그램 등록 : 한국계산과학공학회 www.cse.or.kr 등록비: 일반 200,000원 (회원 150,000원) 학생 120,000원 (회원100,000원) 문 의: 전화:02-958-6600 이메일:kscseoffice@gmail.com

기계학습/Deep Learning의 수학적 기초에 대한 집중강연 I, II

본 강의에서는 기계학습, Deep Learning에서 일반적으로 사용되는 기본적인
수학적 개념 및 정리들에 대하여 배우고자 한다.

강사 : 신동우 교수 (서울대학교 수학과)

16일 14:00~17:00  머신러닝 기초 및 실습 I

- 벡터공간기본, 최소화 알고리즘, 수치해법에 대한 기초

- 기계학습기초, Task, Performance, Experience, Capacity, Estimator

- Supervised Learning Algorithm, SVM (Support Vector Machine),

Unsupervised Learning Algorithm: PCA, k-means clustering,

SGD (Stochastic Gradient Descent Algorithm)

17일 9:30~12:30  머신러닝 기초 및 실습 II

- DFFN (Deep FeedForward Network)

Learning XOR, DFFN with one hidden layer nonlinear model, Output units, ReLU Hidden Units, Back-propagation

- CNN (Convolution Neural Network)

Pooling, Convolution, Structured Outputs

- RNN (Recurrent and Recursive Neural Network)

Recurrent Neural Networks, Deep Recurrent Networks, Long Short-Term Memory

머신러닝 응용 및 실습 I

17일 14:00~17:00  한글 폰트 생성

본 강의에서는 TensorFlow를 이용하여 한글 폰트를 생성해보면서

실제 GAN이 어떻게 동작하는지를 이해하도록 한다.

강사 : 최재영 교수 (숭실대학교 컴퓨터학부)

Ammar Ul Hassan

- 개 요 -

o Generative Adversarial Networks (GANs)

Vanilla GAN, cGAN, DCGAN

o Image-to-Image Translation using GANs

Pix2pix, CycleGAN

o Font Generation using GANs

▪ Lab #1

- Dataset preparation for training vanilla GAN

- Building Vanilla GAN in TensorFlow

▪ Lab #2

- Dataset preparation for training cGAN

- Building cGAN in TensorFlow for font generation

▪ Lab #3

- Dataset preparation for training DCGAN

- Building DCGAN in TensorFlow

▪ Lab #4

- Dataset preparation for Image-to-Image translation

- Setting up an Image-to-Image translation model for learning one font style

▪ Lab #5

- Preparing font dataset for this setup

- Setting up an Image-to-Image translation model for learning multiple font styles

o Current research trends in Deep Learning based font generation

머신러닝 응용 및 실습 II

18일 9:30~12:30  교향곡 창작

인공지능으로 클래식 음악을 분석하고 창작하는 방법을 실습

- 클래식 피아노 곡을 대상으로 교향곡까지 창작 과정 맛보기

강사 : 지성태 대표 (아르떼TV)

- 개 요 -

본 강연은 딥러닝 기법을 이용하여 특정 클래식 음악 작곡가의 작품 패턴을 학습한 후 해당 음악 풍의 곡을 창조하는 과정을 소개한다.

쇼팽의 피아노 곡을 대상으로 AI (LSTM 또는 Attention 딥러닝 기법)를 사용하여 쇼팽 특유의 음악 스타일을 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 쇼팽 스타일의 곡을 만들어 내는 실습을 진행한다.

대중 음악처럼 정형화된 리듬과 단순한 화성 패턴을 가진 장르는 다양한 기법의 AI 접목 연구 사례가 있지만, 긴 연주 시간과 복잡한 음악 문법, 다양한 화성 진행 구성의 클래식 음악은 본격적인 성공 사례가 많지 않다. AI가 실제 음악 창작 분야에서 어떻게 적용될 수 있는지, 그 한계는 무엇인지 짚어본다.

준비물 : 몇 가지 사전 설치가 필요합니다. (추후 공지)

데이터 분석 및 시각화

18일 14:00~17:00  Power BI를 이용한 데이터 분석 및 시각화

AI나 Python 프로그램을 모르는 사람들에게 데이터가 무엇인지를 이해하고

데이터 분석 및 시각화의 중요성을 알려주는 실습형 튜토리얼

이주석 전무 (인텔코리아)

- 개 요 -

데이터에 대한 중요성을 이야기하고 인공지능 기술을 이용해서 분석을 하는 기법들이 도입이 되고 있지만 실제 데이터의 구조나 상관관계를 설명하는 경우는 많지 않다. 데이터 시각화에 대한 이해는 데이터를 근본적으로 접근해서 특성을 파악하고 이로부터 통찰력을 얻어내는 것을 목표로 하고 있다. 실제 현장에서 사용하고 있는 기업 데이터를 분석해서 전체적인 흐름을 분석하는 방법과 소셜 네트워크에서 데이터를 크롤링해서 필요한 정보를 추출하는 방법을 배우도록 한다.

PowerBI는 데이터를 시각화하는 도구로서 최근 Tableau와 함께 많은 회사들이 도입하고 있다. Machine Learning이나 AI를 배우는 전문가들 및 비전공자들에게도 전체적인 데이터의 흐름을 이해하는데 큰 도움을 줄 것이다.

강의 내용

▪ 데이터의 구조 및 상관관계

▪ 다양한 시각화 도구를 통해 데이터로부터 통찰력

▪ 소셜네트워크 데이터 크톨링과 데이터 분석

▪ 데이터 과학자를 위한 기본적 지식

※ 튜토리얼에 참석하시는 분은 개인 컴퓨터에 사전에 powerBI를 설치하고 오시기 바랍니다.