진화 알고리즘을 이용한 인공지능 모델의 설계
2022-11-14
org.kosen.entty.User@305a81a2
Taehee Jeong(thj77)
▼ 연사소개 : 정태희 (AMD)
지난 10년간은 인공 지능 기술이 새로운 신경망 아키텍처(neural architecture)나 알고리즘 개발에 초점이 맞추어졌다면, 앞으로의 10년은 인공 지능 기술의 응용 분야의 확장, 즉, 인공 지능 기술이 적용되는 영역을 확장하는 방향으로 기술 개발이 진행될 것이라고 예측할 수 있습니다. 이러한 측면에서 인공 지능의 최적화 기술은 매우 주목되는 연구 분야입니다.
▼ 발표 제목
진화 알고리즘을 이용한 인공지능 모델의 설계
Design of Artificial Intelligence model using evolution algorithm
▼ 발표내용
인공지능이 또다른 인공지능 모델을 설계하는 것에 대해서 최근에 학계와 산업계에서 많은 관심을 가지고 연구되고 있다. 이러한 기술을 신경망 아키텍처 검색(Neural Architecture Search, NAS)이라고 부른다. NAS를 구현하는 기술들로는 강화학습(Reinforcement Learning) 및 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithm), 크게 두 가지가 존재한다. 본 웨비나에서는 NAS의 기초원리, 특히 진화 알고리즘에 대해 설명하고, NAS 기술동향에 대해서 소개하고자 합니다.
지난 10년간은 인공 지능 기술이 새로운 신경망 아키텍처(neural architecture)나 알고리즘 개발에 초점이 맞추어졌다면, 앞으로의 10년은 인공 지능 기술의 응용 분야의 확장, 즉, 인공 지능 기술이 적용되는 영역을 확장하는 방향으로 기술 개발이 진행될 것이라고 예측할 수 있습니다. 이러한 측면에서 인공 지능의 최적화 기술은 매우 주목되는 연구 분야입니다.
▼ 발표 제목
진화 알고리즘을 이용한 인공지능 모델의 설계
Design of Artificial Intelligence model using evolution algorithm
▼ 발표내용
인공지능이 또다른 인공지능 모델을 설계하는 것에 대해서 최근에 학계와 산업계에서 많은 관심을 가지고 연구되고 있다. 이러한 기술을 신경망 아키텍처 검색(Neural Architecture Search, NAS)이라고 부른다. NAS를 구현하는 기술들로는 강화학습(Reinforcement Learning) 및 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithm), 크게 두 가지가 존재한다. 본 웨비나에서는 NAS의 기초원리, 특히 진화 알고리즘에 대해 설명하고, NAS 기술동향에 대해서 소개하고자 합니다.
