알기쉬운 인공지능 튜토리얼

주재걸 교수
(KAIST 김재철AI대학원)

Biography
2020.03~현재	KAIST 김재철AI대학원 부교수
2019.09 - 2020.02	고려대학교 인공지능학과 부교수
2015.03 - 2019.08	고려대학교 컴퓨터학과 조교수
2011.12 - 2015-02	Research Scientist, Georgia Tech
2013	박사, Computational Science and Engineering, Georgia Tech
2009	석사, Electrical and Computer Engineering, Georgia Tech
2001	학사, 서울대학교 전기공학부

Diffusion Model 기반 이미지 합성 및 변환 기술 (90분)

본 강의에서는 최신 이미지 합성 및 변환의 근간이 되는 확산 생성 모델 (Diffusion model) 의 학습 방식 및 모델 구조를 살펴보고, 이를 확장한 ControlNet 및 기타 다양한 이미지 생성 및 변환 모델에 대해 알아본다. 마지막으로 향후 연구 방향에 대해 논의한다.

류내원 소장
(네오컨버전스 기술연구소)

약력
네오컨버전스 주식회사 연구소장
페이스북 Stable Diffusion Korea 그룹 운영진
방송통신사 영상 및 AI 솔루션 연구개발
과기부 AI경진대회 '19년/'20년 입선
전 SK브로드밴드 IPTV 기술개발

동영상 생성형 AI의 발전과 현황 (90분)

AI 동영상 생성은 이전에도 있었지만 단순 형태 및 논문 수준이었고 본격적인 생성형 AI로써 Text to Video, Image to Video 등의 상업적 서비스 시작은 2023년부터 시작되었으며 현재까지 여러 AI 동영상 생성 서비스 및 영상 생성 관련 기술들이 연이어 발표되었습니다. 이런 동영상 생성형 AI 의 발전 내용과 현황에 대해서 살펴봅니다.

김태영 대표
(AI팩토리)

Biography
현	인공지능팩토리 CEO
	Microsoft RD & AI MVP
	LangChain KR, Keras Korea 커뮤니티 운영진
전	한컴인스페이스 CTO
	한국한공우주연구원
저서	블록과 함께 하는 파이썬 딥러닝 케라스
논문	Nature Astronomy “Solar farside magnetograms from deep learning analysis of STEREO/EUVI data”

한 줄로 끝내는 랭체인 LCEL 핵심예제 10개와 실용 워크플로우 3선 (90분)

랭체인(LangChain)의 LCEL(LangChain Expression Language)을 활용한 10가지 핵심 예제와 3가지 실용적인 워크플로우를 소개합니다. LCEL의 기본 개념과 장점을 설명하고, 분류, RAG, 함수호출, 코드 생성 등 실제 사용 사례를 중심으로 한 예제들을 통해 LCEL의 다양한 활용법을 설명합니다. 또한, 복잡한 태스크로 구성된 다양한 워크플로우 안에 LCEL 기반 태스크를 연동한 사례를 소개합니다. 이를 통해 LCEL의 실용적인 적용 방법과 가능성에 대해서 생각해보고 다양한 워크플로우와 LLM 파이프라인을 간결하고 효율적으로 구축하는 방법에 대해서 논의하고자 합니다.

최윤재 교수
(KAIST 김재철AI대학원)

Biography
2020.03~현재	KAIST 김재철AI대학원 조교수
2018.09 - 2020.02	Google Brain, Software Engineer
2017.02 - 2017.08	DeepMind, Google Research Intern
2010.02 - 2014-04	한국전자통신연구원 (ETRI), 연구원
2018.08	박사, Georgia Tech, Computer Science
2009.08	석사, KAIST, 전산학과
2007.08	학사, 서울대학교, 컴퓨터공학과

대형 언어 모델은 무엇인가: 작동 원리와 개발 역사 훑어보기 (90분)

우리는 현재 흔히 인공지능이라고 불리는 대형언어모델의 시대에 살고 있습니다. 이 강연에서는 2022년 ChatGPT의 등장으로부터 현재까지 매우 빠른 속도로 발전하고 있는 대형언어모델의 작동원리에 대해서 간단히 알아보고, 2022년부터 현재까지의 개발 과정과 그에 따른 트렌드 변화, 그리고 앞으로의 인공지능 발전 방향에 대해서 논의하면서 마무리하겠습니다.

김승룡 교수
(KAIST 김재철AI대학원)

Biography
2024-현재	KAIST 김재철AI대학원 부교수
2020-2024	고려대학교 컴퓨터학과 조교수
2019-2020	스위스 EPFL 박사후 연구원
2018-2019	연세대학교 박사후 연구원
2018	연세대학교 박사

Learning 3D Reconstruction and Generation (90분)

본 강연에서는 최근 학습(Learning) 기반의 3차원 복원(Reconstruction) 기술들(예: NeRF, Gaussian Splatting)의 기본 원리 및 동향을 살펴보고, 이러한 학습 기반 3차원 복원 기술의 발전 방향을 살펴보고자 한다. 또한 NeRF나 Gaussian Splatting 기술을 이용한 3차원 생성(Generation) 기술들의 발전 및 동향을 살펴보고, 다양한 적용 분야에서의 활용을 살펴보고자 한다. 마지막으로 학습 기반 3차원 복원 및 생성 기술의 향후 방향에 대해서 논의해보고자 한다.

최종원 교수
(중앙대)

Biography
2020-현재	중앙대학교 첨단영상대학원 부교수
2018-2020	삼성SDS 인공지능연구센터 책임연구원
2016, 2017	영국 임페리얼컬리지런던 연구 인턴
박사	서울대학교 전기정보공학부
학/석사	KAIST 전기전자공학과

Recent Trends in Deepfake Image and Video Detection (90분)

본 강의에서는 딥페이크 이미지와 비디오 탐지의 기본 원리를 전달하고, 최근 발전된 딥페이크 생성 모델에 대응하기 위한 최신 연구를 살펴봅니다. 특히, 학습에 쓰이지 않거나 새롭게 출현한 딥페이크 생성 모델로 만든 새로운 딥페이크 이미지에 대해서도 강인하게 딥페이크 탐지를 성공할 수 있는 방법론들을 중점적으로 알아보며, 이를 통해 딥페이크 탐지를 위한 연구 방식을 이해하고 더 나아가 현재 생성 모델들이 갖고 있는 한계점에 대해서 고찰합니다. 더불어 최근 화두가 되고 있는 딥페이크 영상으로 인한 범죄의 심각성을 이해하고, 딥페이크 범죄 문제를 미연에 방지하여 생성 모델의 발전을 더욱 가속화할 방안에 대해서 생각할 기회를 갖습니다.