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학술대회/행사
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| 제출번호(No.) | 0184 |
|---|---|
| 분류(Section) | Focus Session |
| 분과(Session) | (FS-01) Curriculum for AI Education in Department of Mathematics (FS-01) |
| 발표시간(Time) | 20th-C-11:10 -- 11:20 |
| 영문제목 (Title(Eng.)) |
과학기계학습(Scientific Machine Learning) |
| 저자(Author(s)) |
Youngjoon Hong1 KAIST1 |
| 초록본문(Abstract) | 과학기계학습은 기계학습을 통해 편미분방정식의 근사해를 구하는 새로운 접근법으로 최근 수학 및 공학 분야에서 다양하게 쓰이고 있는 방법론이다. 이 과목은 4학년 학생을 대상으로 한 학기 과정으로 설계하였다. FDM 및 FEM과 같은 기본 수치해석방법의 간략한 개요로 시작하여 Neural ODE를 통한 학습 구조 제시 및 동영학계의 해 예측, 그리고 Physics-Informed Neural Network(PINN)과 DeepONet, FNO, coefficient learning 등의 Neural Operator를 학습한다. 또한 뉴럴 네트워크의 근사이론을 이 과목을 통해 제공하고, 수업 진행 중에 Numpy, JAX, PyTorch 등의 프로그램 구현을 통해 실습문제와 연습문제를 다룬다. |
| 분류기호 (MSC number(s)) |
N/A |
| 키워드(Keyword(s)) | 과학기계학습, Neural ODE, FDM, FEM |
| 강연 형태 (Language of Session (Talk)) |
Korean |