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Extra Form
Lecturer 장병탁
Dept. 서울대학교 컴퓨터공학부
date Nov 21, 2019

인공지능은 지난 60 동안  변화를 거쳤다. 초기의  논리기호기반 연역적 지능 시스템 패러다임에서 현재의 데이터기반 귀납적 지능 시스템 패러다임으로 전환되었다이제는 인공지능을 개발하기 위해서 사람이 더 이상 직접 프로그래밍하지 않는다사람은 프로그램의 구조를 정해주고 지능이 출현하도록 데이터를 공급하여 기계가 학습하도록 한다(물론 이를 위한 학습 프로그램은 여전히 사람이 설계해 준다). 이러한 학습 컴퓨터가 출현하기까지는 많은 수학자 및 물리학자들이 기여하였다특히 계산이론정보이론통계역학기하학  다양한 방법론이 머신러닝과 딥러닝 AI 혁신 기여하였다그러나 진짜 수리과학자의 도움이 필요한 것은 지금부터이다.  발표에서는 인간수준의 AI 위한 뇌를 닮은 인공지능의 여정에서 수리과학자들의 역할을 살펴보고 앞으로 기여해야 할 주제에 대해서 논의한다.


Atachment
Attachment '1'
  1. 2021-2 Rookies Pitch: Probability Theory (조수빈)

  2. Ill-posedness for incompressible Euler equations at critical regularit

  3. 2021-2 Rookies Pitch: Low Demensional Topology (이동수)

  4. 2021-2 Rookies Pitch: Geometric Topology (김경로)

  5. 허준이 교수 호암상 수상 기념 강연 (Lorentzian Polynomials)

  6. 2021-1 Rookies Pitch: Number Theory (김예슬)

  7. 2021-1 Rookies Pitch: Representation Theory (최승일)

  8. 2021-1 Rookies Pitch: Optimization Theory (이다빈)

  9. 2021-1 Rookies Pitch: Topological Combinatorics (이강주)

  10. 2021-1 Rookies Pitch: PDE, Regularity Theory (박진완)

  11. 2021-1 Rookies Pitch: PDE, Dynamical Systems (박한솔)

  12. 2021-1 Rookies Pitch: Financial Mathematics(전재기), PDE, Kinetic Equation(배기찬)

  13. 2021-1 Rookies Pitch: Algebraic Combinatorics(이승재), Algebraic Geometry(조창연)

  14. <정년퇴임 기념강연> 수학의 시대정신(?)

  15. 26Nov
    by 김수현
    in Math Colloquia

    <학부생을 위한 ɛ 강연> Mathematical Aspects of Machine Learning and Deep Learning AI

  16. Lie group actions on symplectic manifolds

  17. Mathematics, Biology and Mathematical Biology

  18. Quantitative residual non-vanishing of special values of various L-functions

  19. 22Oct
    by

    Classification of simple amenable operator algebras

  20. Quantum Dynamics in the Mean-Field and Semiclassical Regime

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