1. 행사 소개

1. 행사명: <한페이지 머신러닝 여름방학편>

 - 행사일시: 2019년 6월 29일 (토) 13:00 - 19:00 (총 6시간)

 - 참가비 : 무료 기술 세미나 (선착순 50명)- 노쇼방지를 위해

** 본 무료 기술 세미나는 6월 29일 (토) 주말에 진행되는 토요세미나로 주말에 참여가 어려우신 분들은 동일 교육 커리큘럼으로 7월 3일(수) 마이크로소프트 코리아에서  수요세미나가 별도 준비되어 있사오니 참고바랍니다.**

**본 세미나는 2019년 1월에 열린 행사 (https://www.beginmate.com/event/1071)의 후속편으로 기획되었습니다. 내용상 중복되는 부분이 다소 포함되어 있습니다. 이전 행사에 참여하셨던 분들은 참고하시기 바랍니다.**

- 수요세미나 링크: https://timetodev.co.kr/event/14

- 행사장소 : 토즈 강남구청역점 - (서울특별시 강남구 논현동 118-15 다른 타워 10층,9층)

7호선,분당선 강남구청역 3번출구 도보 1분

- 주관: 타임투비즈,  X D.PLUS

- 수강추천대상 : 

— 머신러닝에 대해 어느정도 알고 있지만 명확한 언어로 납득하고 있지는 않은 분

— 머신러닝 연구를 어떻게 하는지, 논문은 어떻게 읽고 정리하는지 궁금한 분

— 머신러닝 연구 논문을 읽으면서 스스로 공부하는 가이드라인을 원하는 분이 참여할 수 있습니다. 

— 특히 국내외 석/박사 진학을 고민하는 분이 참여할 수 있습니다.

— 행사 중간 쉬는 시간마다 유학 등 질문 응답 세션을 갖습니다. 

— 행사 후에는 희망자에 한해 장소를 옮겨 소규모 네트워킹 시간을 갖습니다.

2. 강사소개

강사: 홍원의님은 카이스트 지식서비스공학 대학원을 석사 졸업하고 디플러스( http://www.dplus.company )에서 데이터분석 강사로 활동하다 현재는 홍콩 과학기술대학교 (HKUST) 에서 머신러닝을 전공하는 박사과정 학생입니다. 여름방학중 잠시 귀국해서 강의합니다.

ㅁ 홈페이지: https://sites.google.com/view/woneuihong

ㅁ 한페이지 머신러닝 (온라인): https://opentutorials.org/module/3653

ㅁ 이메일:  wehong@cse.ust.hk

3. 강의요약

ㅁ 강의주제:

— 1교시 (소개) : 준비운동

— 2교시 (기반) : 수학, 과학, 머신러닝 - 머신러닝을 이해하기 위한 기반 상식을 알아봅니다.

— 3교시 (과거) : 계산이론, 머신러닝 - 고전적인 컴퓨터와 머신러닝의 관계를 알아봅니다.

— 4교시 (현재분사) : 머신러닝 표현하기 - 이미 잘 알려져 있는 머신러닝 개념들을 수식으로 표현해봅니다.

— 5교시 (현재) : 한페이지 연구생활 - 연구란 무엇이고 머신러닝 연구는 어떻게 하는 것인지 알아봅니다.

— 6교시 (미래) : 한페이지 논문잡기 - 앞으로 머신러닝 분야 논문을 어떻게 읽고 스스로 공부할지 알아봅니다.

ㅁ 강의대상:
머신러닝의 1) 기반 개념을 이해하고 싶고 2) 연구 과정이 궁금한 분

* 실습 (튜토리얼) 포함 강의입니다. 참석시 개인용 랩탑을 지참하시기를 권장합니다. 

4. 강의내용상세

- 행사 입장 : 12:40 - 13:00

ㅁ 요약

딥러닝 라이브러리를 활용하는 방법은 기존의 많은 강의를 통해  배울 수 있지만, 딥러닝이 아닌 머신러닝의 기반 주제들은 비중있게 다루어지지 않았습니다. 머신러닝 기법의 종류를 막론하고 기반이 되는 개념들이 몇 가지 있는데, 여러 개념들이 통합적으로 그려진 그림을 통해 머신러닝 분야의 전체적인 지형도를 그려봅니다. 주요 토픽들을 하나하나의 장면으로 구성하여, 마치 미술작품을 감상하듯 여러가지 유관 주제들을 넓은시각으로 납득할 수 있도록 구성했습니다. 후반부에는 머신러닝 연구자란 어떤 일들을 하는지, 또 어떤 방식으로 논문을 읽고 정리하는지를 살펴봅니다. 

ㅁ 목적

대략∼∼인 줄 알았던 개념인데 알고보니∼더라 하는 아하 모먼트를 경험하도록 합니다. 수학이 등장하지만 깊은 수준은 아니며, 문제를 풀거나 증명을 하는 수학이 아니라 아이디어를 드러내는 표현으로써의 수학을 이해하고 감상해봅니다. 머신러닝 분야에서 대체 무슨 일이 벌어지고 있는지, 또 어떻게 접근하고 이해할지를 이 분야 연구자의 입장에서 들려드립니다.

ㅁ 수강대상 및 선행지식

- 머신러닝과 직간접적으로 연관되는 진로를 계획중인 분이 이 분야를 조망할 수 있도록 돕습니다.

- 머신러닝에 대해 어느 정도 알고 있지만 명확한 언어로 납득하고 있지는 않은 분의 이해를 돕습니다.

- 수학문제를 푸는 시간이 아니라 표현을 감상하는 시간이므로, 수식에 거부감이 있는 분도 참여할 수 있습니다. 

- 머신러닝을 알고 활용도 하지만 근본적인 개념이 잘 정리되지 않은 분에게 권합니다.

- 고등학교 이과 수준의 수학을 알고 계시면 좋습니다.

- 신청방법 : 타임투데브 ( https://timetodev.co.kr/event/13  )

- 신청기간 : 2019년 6월 10일 (월) - 2019년 6월 28일 (금) 선착순 마감

- 개인 랩탑을 지참하시기를 권장합니다. 강의는 실습(튜토리얼)이 포함되어 있으며, 행사장에서는 PC 지원이 되지 않습니다.

*불참자를 고려하여 대상인원의 120%를 모집합니다. 그 이상 신청시 신청기간 내 마감될 수 있습니다.

-주차 : 주차지원은 되지 않습니다.(유료)

-문의처 : 타임투비즈 강창훈 대표 Tel)    Mobile) 010-2760-5246     Mail)  ceo@msoftware.co.kr 

장소 안내

- 행사장소 : 토즈 강남구청역점 다른빌딩 10층 - (서울 강남구 논현동 118-15) 

• 김종열
• 최승완
• Jay Jay
• YoonJung OH
• 이은영
• 이경준
• Gwanghoon Jang
• 최원호
• 김현경
• Jong Woo Rhee 이열TV
• 박창렴
• Jung-Ok Choi
• Jaeyoung Lee
• 반태형
• 박세영
• 송은샘
• 김지영
• 박예진
• 나윤정
• 이정구
• 이년복
• 박선임
• 김동규
• Ayoung Byun
• John Paul
• Jinwon Lee
• 이명규
• 경태
• 구병국
• InChang Oh
• 김호중
• 서기현
• 박성화
• 신동욱
• Inchon Hwang
• Haein Kong
• 장광훈
• 최제호
• 김종덕
• Ok Sungsuk
• 우정환
• 이정연
• 박소향
• Carry Kim
• 이형주
• Ap Sleet
• Wonseok Jung
• Jae Ahn
• 신종호
• Lucas Seo
• 강창훈