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학술대회/행사

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제출번호(No.) 0179
분류(Section) Focus Session
분과(Session) (FS-01) Curriculum for AI Education in Department of Mathematics (FS-01)
발표시간(Time) 20th-C-10:25 -- 10:35
영문제목
(Title(Eng.))		 딥러닝 지도학습(Deep Supervised Learning)의 수학적 이론
저자(Author(s))
Ernest K. Ryu1
Seoul National University1
초록본문(Abstract) 딥러닝 지도학습의 수학적 이론 과목은 3학년 학생을 대상으로 두 학기 과정으로 설계하였다. 첫 학기는 딥러닝의 기본 원리와 핵심 아키텍처를 학습한다. 확률적 경사하강법(SGD), 로지스틱과 소프트맥스 회귀, 다층 퍼셉트론(MLP), 합성곱 신경망(CNN), 정규화와 드롭아웃, 가중치 초기화, 역전파 알고리즘, 배치 정규화, 잔차 연결 등을 다룬다. 두 번째 학기는 자연어처리(NLP)의 기본 원리와 관련 아키텍처를 학습한다. RNN, GRU, LSTM, 인코더-디코더 구조와 기계번역, 어텐션 메커니즘과 트랜스포머 모델, 그리고 이를 바탕으로 한 거대언어모델(LLM)의 구조와 작동 방식을 다룬다.
분류기호
(MSC number(s))		 N/A
키워드(Keyword(s)) 딥러닝 지도학습, 확률적 경사하강법(SGD), 로지스틱과 소프트맥스 회귀, 다층 퍼셉트론(MLP), 합성곱 신경망(CNN), 정규화와 드롭아웃, 가중치 초기화, 역전파 알고리즘, 배치 정규화, 잔차 연결
강연 형태
(Language of Session (Talk))		 Korean
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