[5/17-네 번째 하교길 프로젝트] 소리 데이터 맛보기

* 5월 3일 예정되어있었던 세미나는, 학과사정으로 인해 취소되었습니다 !

5월 17일 소셜네트워크과학과의 네 번째 세미나가 진행됩니다.

강사: 권준우 (소셜네트워크과학과 석사과정)

장소: 미정

시간: 19:00 ~21:00

 

강의 개요: 소리의 특성과 시각화

소리는 많은 정보를 담고 있지만 눈으로 보지 못하기 때문에 감각적으로 느끼지만 설명하기 힘들다. 이를 극복하기 위해 소리의 특성을 배우고 소리를 시각화하여 소리를 어떻게 표현할지 다루고자 한다. 인공적으로 생산된 소리, 음악, 사람 목소리, 일상 생활 소리 등을 예제로 사용한다. 더 나아가 소리를 합성하는 것 까지 진행한다. 어떻게 하는지 python 코드와 함께 살펴본다.

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[4/12-세 번째 하교길 프로젝트] 알파고 맛보기

4월 12일 소셜네트워크과학과의 세 번째 세미나가 진행됩니다.

강사: 김진호 (소셜네트워크과학과 박사수료)

장소: B111(이과대학)

시간: 19:00 ~21:00

강의 개요: Introduction to Reinforcement Learning, From MCPE to AlphaZero

2016년 3월 알파고의 등장 이후, 2년의 시간이 흘렀다. 그 사이 강화학습은 다양한 방향으로 발전해왔으며, 다양한 사례에 적용되고 있다.
본 세미나에서는 알파고의 핵심 모델 중 하나인 강화학습을 중점적으로 다루고자 한다. MCPE, Q-Learing, Deep Q-Network, Double Deep Q-Network, Dueling Deep Q-Network, A3C등 다양한 강화학습의 모형을 개발된 시간의 순서대로 다룬다. 자세한 증명 및 내용보다는, Objective Function, Q-Value 등 필수적인 내용들을 위주로 핵심적인 내용들을 간추려 얘기를 전달하고자 한다. 이를 기반으로 AlphaGo는 어떤 원리로 동작하는지를 살펴보고, AlphaGo 이후 훨씬 더 개선된 버전인 AlphaGo Zero를 소개하고자 한다. 이후 체스, 장기, 바둑을 풀 수 있는 AlphaZero를 소개하며, 강화학습의 발전방향에 대해 다루고자 한다. 또한 각 모델에 대한 Python 코드를 함께 살펴본다.