최근 자동회된 머신러닝, 즉 데이터 전처리, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝과 같은 머신러닝 작업을 자동화한 AutoML의 발전이 다양한 분야에서 주목받고 있습니다. 이번 세미나에서는 AutoML의 주요 개념을 소개하고, 이를 통해 효율적으로 최적화된 딥러닝 모델을 탐색하고, 탐색된 모델을 통해 예측의 근거를 시각적으로 설명하는 방법 및 최적의 입력 조건을 추정하는 방법을 소개합니다.

🧑‍🏫 세미나 내용

• 1차시 : 이미지 데이터에 대한 AutoML 활용
• 2차시 : 신호 데이터에 대한 AutoML 활용
• 3차시 : AutoML 모델을 활용한 최적의 입력 데이터 추정

💁 세미나 안내

• 날짜 : 2024년 1월 18일 목요일
• 시간 : 19:30 ~ 21:00
• 장소 : 온라인
• 접속링크 : 실시간 라이브 

🧑‍🚀 연사 소개 | 서호건

• 과학기술연합대학원대학교 인공지능 부교수 (http://miraelab.re.kr)
• 한국원자력연구원 인공지능응용연구실 선임연구원
• 한국비파괴검사학회 대외협력이사