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학술대회/행사
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| 제출번호(No.) | 0180 |
|---|---|
| 분류(Section) | Focus Session |
| 분과(Session) | (FS-01) Curriculum for AI Education in Department of Mathematics (FS-01) |
| 발표시간(Time) | 20th-C-10:35 -- 10:45 |
| 영문제목 (Title(Eng.)) |
딥러닝 생성모델(Deep Generative Model)의 수학적 이론 |
| 저자(Author(s)) |
Ernest K. Ryu1 Seoul National University1 |
| 초록본문(Abstract) | 딥러닝 생성모델의 수학적 이론 과목은 4학년 학생을 대상으로 한 학기 과정으로 설계하였다. 생성모델을 이해하는 데 기본이 되는 오토인코더, 몬테카를로 추정법, 중요도 샘플링, 잠재변수 모델 등을 학습하고, 변분 오토인코더(VAE), 미니맥스 최적화, 생성적 적대 신경망(GAN)의 작동 원리와 실제 적용 사례를 다룬다. |
| 분류기호 (MSC number(s)) |
N/A |
| 키워드(Keyword(s)) | 딥러닝 생성모델, 변분 오토인코더(VAE), 미니맥스 최적화, 생성적 적대 신경망(GAN) |
| 강연 형태 (Language of Session (Talk)) |
Korean |