본문 바로가기

전체 글380

DeepMind 논문으로 보는 강화학습의 기초 안녕하세요, 저는 현재 인공지능 관련 연구를 진행하고 있는 대학원생 공우 13.5기 김용호입니다. 저는 이번에 딥마인드라는 회사에서 2013년에 발행한 “Playing Atari with Deep Reinforcement Learning”이라는 논문을 바탕으로 강화학습의 기초적인 내용들을 설명해드리려고 합니다. 딥마인드라는 회사는 여러분도 전에 한 번쯤 들어보셨을 텐데요, 그 유명한 알파고를 만든 회사가 바로 딥마인드입니다. 이번에 소개해드릴 논문은 본격적인 강화학습 연구의 시발점이 된 논문이라고도 할 수 있는데요, 딥마인드는 이 논문을 만들고 구글에 인수되어 알파고를 훗날 만들게 되었죠. Introduction 우선 논문 제목부터 살펴보도록 하겠습니다. 논문 제목은 번역을 하자면 “강화학습을 통해 아타.. 2023. 9. 1.
전기정보공학부: 컴퓨터조직론 1. 과목에서 배울 수 있는 내용 0) 과목의 전반적인 개요 컴퓨터조직론은 컴퓨터 하드웨어가 구조적/내부적으로 작동하는 기본적 원리와 이론을 배우는 과목입니다. 몇 가지 topic에 대해서는 논문을 읽어보게 되며, Verilog 언어를 활용한 랩 과제를 통해 배운 지식을 직접 구현하여 시뮬레이션해보게 됩니다. 다루는 내용의 주요 목차는 다음과 같습니다. ISA(Instruction Set Architecture) Performance Metric CPU Single-cycle CPU Multi-cycle CPU Pipelined CPU & hazard, exception Modern CPU(Superscalar, OoO, multithreading, multi-core) Memory Cache Virtu.. 2023. 8. 29.
화학생물공학부: 화공전산응용 강의를 수강한 학과: 화학생물공학부 작성자 성함/기수: 최준성 13.5 1. 과목에서 배울 수 있는 내용 화공전산응용은 화학공학 분야에 적용할 수 있는 수치해석 기법들에 대해 배우고, 이를 실제로 활용하여 프로젝트를 수행해보는 과목입니다. 그래서 과목의 전반부에서는 유한요소해석, 체비셰프 다항식 등 수치해석 이론의 기초를 다지고, 후반부에서는 실제로 기체 액체 상평형 문제와 1차원 물질 확산 시뮬레이션 등 다양한 수치해석 기법들을 활용하여 분석하는 실습을 진행합니다. 1) MATLAB 강의의 앞부분에서는 수치 해석을 실습할 수 있는 소프트웨어인 MATLAB의 사용법에 대해 다룹니다. 간단한 유한요소해석 문제를 MATLAB 코드를 이용해 풀어보면서 m-file 만드는 법, script 작성법, for 문과.. 2023. 8. 29.
데이터사이언스대학원: 데이터사이언스를 위한 머신러닝 및 딥러닝 1 강의를 수강한 학과: 데이터사이언스대학원 작성자 성함/기수: 서민균 / 14기 1. 과목에서 배울 수 있는 내용 0) 과목의 전반적인 개요(키워드 중심) 이 과목은 MLDL1으로도 불리며, 전반부에서는 ML (machine learning)을, 후반부에서는 DL (deep learning)을 다룬다. ML 파트에서는 NN (Neural Network)를 사용하지 않는 머신러닝 기법 전반을 다루며 DL 파트에서는 딥러닝 전반에 대해 배우며 주로 CNN, RNN, Attention & Transformer에 대해 배운다. DL 파트에서는 실습 세션이 4회 있으며, 파트별 각 2번씩 총 4번의 실습과제를 통해 이론으로 배운 모델들을 구현 및 활용해본다. 특징으로는 하이브리드 강의이며, 전부 줌수업으로 들을 수.. 2023. 8. 28.
컴퓨터공학부: 딥러닝의 기초 1. 과목에서 배울 수 있는 내용 이 수업은 머신러닝과 딥러닝 분야의 최신 주제를 폭넓게 다룹니다. 수업 시간에는 추상적인 개념 및 수학적 증명을 배우고, 과제를 통해 수업 시간에 배운 아이디어에 대한 구체적인 이해를 쌓아갈 수 있습니다. 이를 통해 학생들은 딥러닝 및 기계학습의 발전 과정과 더불어, 최신 연구 동향까지 배울 수 있습니다. 수업은 크게 두 파트로 나눌 수 있습니다. 학기 초반에는 딥러닝의 기본 개념을 배우고, 학기 중-후반에는 딥러닝의 주요 분야에 대해 깊이 있게 공부하게 됩니다. - 기초 개념 Neural Network(신경망) 신경망(Neural Network)은 인간의 뇌의 동작 방식에서 영감을 받은 모델입니다. 신경망은 입력과 출력 사이에 연결된 여러 개의 뉴런(노드)들로 구성되어.. 2023. 8. 28.
전기정보공학부: 컴퓨터비전의 기초 1. 과목에서 배울 수 있는 내용 TL;DR: 최근 컴퓨터비전은 Deep Learning is All You Need 의 분위기이지만 그럼에도 전통적인 컴퓨터비전 지식이 논문에 자주 나옵니다. 그런 논문을 읽기 위해서, 그리고 컴퓨터비전의 장인이 되고 싶다면 이 강의를 듣기를 권합니다. 한보형 교수님이 진행하는 컴퓨터비전의 기초 강의는 23년에 처음 강의가 열렸습니다. 교수님이 강의를 여신 의도가 “딥러닝이 아닌 전통적인 컴퓨터 비전에 필요한 내용들을 전달한다" 이기 때문에, 만약 딥러닝 관련 수업을 기대한다면 듣지 않는 것을 추천합니다. 그게 아니고, 컴퓨터 비전에 대한 깊은 공부를 하고 싶다면 꼭 들으세요. 참고로 이런 내용은 online lecture 나 textbook 으로 좋은 자료를 찾기 어렵.. 2023. 8. 28.
에너지자원공학과: 암석역학 및 실험 여러분들은 어렸을 때 모래사장에서 두꺼비집을 지어본 적 있나요? 제게는 무너지지 않게 흙으로 된 터널을 만드는 게 생각보다 어려웠던 기억이 있습니다. 그렇다면 진짜 터널을 만드는 것은 얼마나 어려울까요? 지하 구조물을 만드는 데 필수적인 내용을 배우는, 암석역학 및 실험을 알려드립니다. 1. 과목에서 배울 수 있는 내용 1) 과목 개요 옛말에 돌다리도 두들겨보고 건너라라는 속담이 있습니다. 아무리 안전해 보이는 돌다리더라도 무너질 수 있는 것처럼, 아무리 확신이 있어도 확인을 해 보고 진행하라는 지혜가 담긴 말입니다. 암석역학 및 실험에서는 이처럼 지상뿐만 아니라 지하에 시추공이나 터널 등 구조물을 만들 때 고려해야 하는 내용을 이론적, 실험적으로 배우게 됩니다. 나아가 실제 구조물의 안정성을 평가하기 .. 2023. 8. 28.
재료공학부: 반도체 집적 공정 과목에서 배울 수 있는 내용 0) 과목의 전반적인 개요 반도체를 생산하는 과정은 크게 1)회로 설계와 2)반도체 제조로 이뤄져있습니다. 회로설계는 제품의 요구사양 및 기능에 부합하는 디지털/아날로그 회로를 설계하고, 이 회로를 집적회로(Integrated Chip, IC)로 구현하기 위한 패턴 및 Layout을 설계하는 단계로 나눌 수 있습니다. 이어지는 반도체 제조 단계는 앞의 회로설계를 기반으로 물리적인 칩을 제조하는 단계로, 최적 공정 프로세스를 설계하는 것부터 최종 제품의 성능을 테스트/검증하는 것까지 포함합니다. 바로 이 반도체 공정의 핵심 내용들을 해당 과목에서 배우게 됩니다. 가장 먼저 배우는 것은 반도체 공정 프로세스로, 미리 설계된 칩 단면 및 패턴을 구현할 수 있는 전반적인 제조 과정을.. 2023. 8. 28.
재료공학부 : 재료이동현상론 (Transport Phenomena in Materials) 1. 과목에서 배울 수 있는 내용 0) 과목 개요 재료이동현상론은 재료공학부 3학년 1학기(권장) 전공선택 과목으로서 각종 공정과 실생활 상황에서 발생하는 열과 물질의 전달 및 이를 매개하는 유체의 움직임에 대한 기반 원리를 배우는 과목입니다. 강의의 전반부에서는 재료 내에서의 열전달 현상에 대하여 학습하며, 중후반부에서는 공정 과정에서의 물질전달과 유체의 유동 경로에 대해 배우게 됩니다. 이 과목을 수강한 후에는 ‘확산’의 원리를 일관적인 기초로 하여 미분방정식을 해석적으로, 혹은 수치적으로 풀어 장기에서의 평형인 steady state와 이로 이르는 과정인 unsteady state에서의 여러 물리량의 profile을 계산할 수 있게 될 것입니다. 또한, 이러한 이동현상이 재료의 합성공정을 비롯한 여.. 2023. 8. 28.

티스토리툴바