인공지능 겨울학교(AI Winter School)

천문우주 분야에서 인공지능 기법을 적용하기 위한 Python 기초부터 태양 이벤트 자동 검출을 위한 객체 검출(Object Detection) 방법을 이용한 실습까지 전반적인 딥러닝 적용 프로세스에 대한 이해 (Anaconda, TensorFlow v2 사용)

천문우주 분야에서 인공지능 기법을 적용하기 위한 Python 기초 강의

1. Python에 대한 기본적인 개념 이해
2. 실습을 통한 프로그래밍 방법 강의

딥러닝 기반 객체 검출(Object Detection) 모델

1. 딥러닝 알고리즘 학습을 위한 데이터셋 만들기 (태양 관측 위성인 SDO 데이터 활용)
2. 데이터셋을 이용한 객체 검출 모델 학습하기
3. 모델 테스트 결과 및 성능 분석하기

PyTorch를 활용한 영상 변환 및 생성 모델 실습

1. GAN 에 대한 간단한 이해 (Goodfellow et al. 2014)
2. 영상 생성, 영상 변환 모델에 대한 이해 (Radford et al. 2016, Isola et al. 2017, 등)
3. 데이터 파이프라인 코드 작성
4. 네트워크 코드와 훈련 코드 작성 및 실행

1) 데이터는 각자 준비하여 진행 (상황에 따라 미리 요청할 수 있음)
2) 실습을 위하여 개인 랩탑 지참 필수
3) 실습은 개인 랩탑이나 Google Colab, 혹은 준비한 서버로 진행 예정

Grad-CAM을 이용한 CNN 모델 분석 실습

1. Attribution method 전반에 대한 이해와 이론적 기초
2. Grad-CAM 실습

1) 실습을 위하여 사전 제작된 CNN 모델 사용
2) 실습을 위하여 Pytorch 실행 가능한 개인 랩탑 필요
3) 실습 진행이 어려울 시 실습용 코드 설명을 통하여 강의 진행
4) 수강자가 별도의 딥러닝 모델, 데이터를 준비하여 참여 가능