1200만 어절 규모의 세종 형태의미분석 말뭉치를 "철저히" 조사하여 200개의 유형을 찾아낸 것도 감동적이고, 이 말뭉치의 형태소 분절 오류를 겨울 방학 동안 하루 10시간씩 손수 고쳐서 완벽을 기했다는 것은 정말 놀랍네요.. 밀도 높은 강연 잘 들었습니다!

07:17 이종민 소속 정정합니다. (자연과학대학 수리과학부)

한글 특허로 한글 공통어 직행. 한글 특허로 제2의 세종대왕 이태순. 한글 특허로 문맹자 없는 한글 공통어. 5세아기 하루에 한글 선생 만든 한글특허. 한글 최고 빨리 가르친다. 한글 특허로 한글로 세계어 다쓴다.

정말 궁금했던 이야기가 여기에 있었네요. 좋은 강연 감사합니다.

서울대학교 AI 연구원의 '모두를 위한 AI 강의' 시리즈는 네이버 TV 채널에서 독점 공개됩니다. tv.naver.com/aiis

강의 잘 들었습니다. 좋은 하루 되세요.

01:40 No Free Lunch Theorem 15:15 Feature Engineering 19:49 Power of Deep Learning 30:35 Current Status

00:10 연구 소개 - Modelling Cells through Deep Learning of Biological Pathways and Epigenetic Regulations 00:36 Deep learning for Bioinformatics 04:54 Cancer Subtype Classification and Modeling by Pathway Attention and Propagation 11:54 Learning gene regulation mechanisms 17:40 Summary

00:31 연구 주제 소개 - What is Text Generation? 02:12 강연 목차 소개 - Towards knowledgable chatting machine 03:08 Summarizing Knowledge - Abstractive Summarization of reddit Posts with Multi-level Memory Networks 07:00 Using Knowledge - Sequential Latent Knowledge Selection for Knowledge-grounded Dialogue 10:26 Ensure Faithfulness - How Robust are Fact Checking Systems on Colloquial Claims 17:10 Make Fast & Scalable - To be introduced

00:23 Stock Prediction with AI과 관련한 Fundamental Question 13:27 Why AI for Trading? 18:28 연구 소개 - [Accurate Multivariate Stock Movement Prediction via Data-Axis Transformer with Multi-Level Contexts] 19:48 Outline 25:10 Proposed Method - Time-axis attention, Context aggregation, Data-axis attention 37:00 Experiments 41:42 Conclusion

00:00 Distillation 소개 10:40 Knowledge distillation 24:37 Analysis: bias-variance bound 41:13 Temperature scaling 42:35 Double-distillation 46:46 RankDistil 53:00 Summary

00:37 Outline 01:04 Data Augmentation 05:48 Mixup 12:12 Various Mixup Methods 16:26 Puzzle Mix 31:27 Co-Mixup 39:52 Summary

서울대학교의 모두를 위한 AI 강의 시즌 1 - 강의목차 1. 인공지능이란 무엇인가? (장병탁 교수) 2. 딥러닝이란 무엇인가? (윤성로 교수) 3. 딥러닝이 보여준 놀라운 학습능력의 비밀 "표현학습" (이원종 교수) 4. 인공지능은 어떻게 개와 고양이를 구분하는가? "패턴인식" (곽노준 교수) 5. 세상의 다양한 정보를 어떻게 0과 1만으로 저장할 수 있을까? (문태섭 교수) 6. 데이터를 가치있게 만드는 기술 (강유 교수) 7. 인공지능은 어떻게 들을 수 있을까? (이교구 교수) 모두를 위한 AI 강의 보기 : tv.naver.com/aiis (2021년 11월부터 순차적으로 업데이트) 시즌 2는 12월부터 만나보실 수 있습니다.

00:00 연사 소개 01:30 반려 로봇 및 관련 연구 주제 소개 07:13 강인하고 안전한 학습 (Robust and Safe Learning) 12:53 궤적 기반 강화학습 (Trajectory-based RL) 19:55 최적화 기반 로봇 모션 생성 (Optimization based Motion Retargeting) 26:40 학습 기반 로봇 모션 생성 (Learning-based Motion Retargeting) 33:52 상호작용 로봇 (Interactive Robot) 36:05 준자동 원격조종 (Semi-Autonomous Teleoperation) 39:07 강인한 로봇 모션 생성 (Robust Motion Retargeting) 40:43 조건화된 모션 동화작업 (Conditioned Motion In-Betweening) 42:15 마무리 43:52 질의응답

00:00 연구 소개 01:16 Shortcut Learning에 대한 소개와 문제점 06:20 Shortcut Learning이 발생하는 원인 10:45 Shortcut Learning을 해결하는 방법 19:05 향후 연구

59:00 Q1. 인문학자신데 AI는 독학하신 건가요? 1:00:00 Q2. 이런 연구가 언어비교에도 사용될 수 있나요? 1:02:23 Q3. KakaoBrain의 Khaiii 형태소분석기 프로젝트 1:04:19 Q4. 국문과 대학원생이 자연어처리 공부하려면 어떻게 시작할지 조언해 주세요. 1:23:30 Q5. 정부에 제안하실 사업이 있을지요? (말뭉치 사업 같은)

00:52 Large-scale AI 소개 07:50 모델 학습 및 추론 과정 11:33 AI를 위한 시스템 12:28 딥러닝 컴파일러와 Nimble 프레임워크 17:54 데이터 인풋 파이프라인과 Revamper 23:59 Imperative and Symbolic Execution 26:02 Large-scale AI를 다룰 때의 중점사항 34:15 FriendliAI 소개

00:00 연사 소개 02:18 인사말 및 목차 소개 03:18 공감의 심리학 23:25 공감하는 챗봇 35:29 눈을 보고 마음읽기 37:33 사회적 지능을 가진 인공지능 45:00 인간중심 기술과 삶의 질 50:43 질의응답

09:22 1. 한국어학 연구과제에 딥러닝을 적용한 사례 - 국어학 자료 연대 추정 21:28 2. 딥러닝 기반의 한국어 처리에 한국어 지식을 사용한 사례 - 한국어 형태소 개발 35:58 3. 자연어처리 과제에 언어학 지식을 활용한 사례 - 동형어 구분 46:14 4. 자연어처리 과제에 언어학 지식을 활용할 수 있는 전망 1 -단어 벡터의 결합 53:14 5. 자연어처리 과제에 언어학 지식을 활용할 수 있는 전망 2 - 문장생성 1:13:03 인공지능에 관심 있는 언어학도를 위한 조언

소리가 안나오네요. 혹시 프로토스...

좋은 강의 감사합니다 ^^

혹시 언제쯤 영상이 올라올까요

소리파일이 깨진건지 너무 작게들려요

소리가 잘 안들리네요