현대 물리학은 기계학습을 비롯한 다양한 인공지능 알고리즘을 활용하여 현재 강력한 시너지 효과를 경험하고 있으며, 이 두 가지 방법론이 점점 더 밀접한 관계를 맺으며 자연탐사를 위한 융합적 방법론이 모색되고 있습니다. 이에 따라 인공지능 관련 교육에 대한 관심이 크게 높아지고 있으며, 특히 물리학과 학부 및 대학원 교육 커리큘럼에서도 이를 반영하고자 하는 필요성이 제기되고 있습니다. 이러한 수요에 부응하기 위하여 한국 물리학회와 고등과학원 AI 기초과학센터 주관으로 물리 전공 교과의 특성과 연계성을 고려한 <물리학과 인공지능 겨울학교>를 개최합니다.

알림 ⦁ Program 페이지에 유튜브 강의 접속 링크 및 질의 게시판 안내가 게시되었습니다. (2/17)

        ⦁ Program 페이지에서 강의자료 다운로드 가능합니다. (2/22)                      

주요대상

겨울학교에 관심있는 모든 분께 열려 있으나, 강의 내용은 '선형대수학'을 수강하고 '파이썬'을 다룰 수 있는 대학생들이 이해하기 쉽습니다. 등록(무료) 후 수강할 수 있으며, 수강생이 너무 많을 경우 학부생에게 우선권을 드릴 예정입니다.

강의내용

⦁ 기계학습을 위한 수학과 통계 (조원상/서울대학교)

⦁ 선형회귀, 로지스틱회귀, 서포트벡터머신 (한정훈/성균관대학교)

⦁ 정보이론과 기계학습 (조정효/서울대학교)

⦁ 딥러닝과 양자 머신러닝 (방정호/한국전자통신연구원)

⦁ 생성모형과 통계물리 (김동희/광주과학기술원)

특별강연

⦁ 확률그래프모델 (노영균/한양대학교)

⦁ 기계학습으로 불변 물리량 탐색 (하승웅/한국과학기술원)

⦁ 기계학습의 정보 흐름 시각화 (이성엽/서울대학교)

⦁ 기계학습으로 비가역성 탐색 (김동겸/한국과학기술원)

⦁ 볼츠만머신의 일반화와 확장모형 (황준오/서울대학교)

조직위원

조정효 (서울대학교) (조직위원장)

김동희 (광주과학기술원)

방정호 (한국전자통신연구원)

조원상 (서울대학교)

최만수 (고려대학교)

한정훈 (성균관대학교)

연락처

고등과학원 류혜빈 (rhbpurple@kias.re.kr)

주관

포스터