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인공지능 반도체 기술워크샵

2018년 8월 22일 @ 9:20 오전 - 5:00 오후

반도체공학회 인공지능 반도체 기술워크샵
반도체 소자와 회로 전공자를 위한 Spike Neural Network 설계 실습

 

초대의 글

최근 인공지능을 이용한 다양한 연구 분야 및 적용분야가 새로워지고 있으며, 이를 소개하기 위한 다양한 인공지능 관련 다양한 워크샵이 진행이 되는 등 이 분야에 대한 관심이 더욱 집중되고 있습니다. 반도체를 연구하시는 여러분들께서도 인공지능에 관련된 연구를 진행하시기를 희망하시는 분이 많을텐데, 인공지능 연구를 시작하시는데 도움이 될만한 내용을 모아서 인공지능 반도체 기술워크샵으로 꾸미게 되었습니다. 기존의 많은 인공지능 관련 워크샵에서는 인공지능기술의 유용성을 설명하였다면, 본 워크샵을 통해서 인공지능 기술을 연구하는데 있어서 접근가능한 방법을 보여드림으로써, 인공지능 반도체의 연구를 시작할 수 있는 출발점을 제공해 드리고자 합니다.

인공지능의 여러 가지 접근 방법 중 가장 인간의 뇌를 가장 유사한 모사하는 Spike Neural Network을 중심으로 실습을 포함한 기술워크샵을 구성하였습니다. 본 워크샵은 인공지능의 기본이 되는 DNN (Deep Neural Network)의 기본적인 개념과 많은 분야에 활용되는 CNN (Convolutional Neural Network)을 중심으로 설명하며, 인공지능의 구현에 필요한 가속기 설계, Spike Neural Network (SNN)을 포함하였습니다. 이를 바탕으로 SNN의 구성원리에 대하여 전반적인 이해를 하실 수 있도록 실습을 추가 하였습니다. 본 워크샵을 수강하심으로써 인공지능 반도체의 전반적인 내용과 SNN의 전체 구성을 이해하실 수 있으시며, 이를 바탕으로 각자의 연구하시는 반도체 소자와 회로에서 필요한 연구 내용을 파악하실 수 있도록 기본 지식을 제공해 드리고자 합니다.

본 강좌는 인공지능을 반도체로 구현하시기를 원하는 반도체 소자와 회로를 연구하시는 교수, 연구원, 대학원생 여러분을 대상으로 전자공학의 기본 과목(2-3학년 과정)을 수강하신 분들께서 이해할 수 있는 수준으로 강의가 이루어지게 됩니다. 또한 강좌의 실습에 필요한 code 등을 수업 후에도 실습을 진행하실 수 있도록 등록하신 분들께 배포해 드리겠습니다.

인공지능 반도체 연구를 시작하시는 여러 분들께 꼭 필요한 지식을 전달하겠다는 자부심으로 여러분을 정중히 초대합니다. 이번 워크샵에 참석하시고 발표하시는 여러분께 진심으로 감사드리며, 워크샵을 통하여 알찬 성과를 거두시길 기원합니다.

 

반도체공학회 회장 정항근

지능형반도체연구센터 센터장 이승훈


◆ 행사 개요

o 행사명: ‘인공지능 반도체 기술워크샵반도체 소자와 회로 전공자를 위한 Spike Neural Network 설계 실습

o 일 시 : 2018822()

o 장 소 : 서강대학교 정하상관 302 (J302) 및 다산관 104 (D104) (서울 마포구 소재)

o 주 최 : 반도체공학회, 지능형반도체연구센터

o 대 상 : 대학원생, 산업체 연구원, 대학생

o 강사진 : 국내 인공지능 반도체 분야 석학

 

◆ 운영위원

o 프로그램 위원 : 범진욱 교수 (서강대학교), 강석주 교수 (서강대), 궁재하 교수 (DGIST), 최우영 교수 (서강대), 유현규 박사 (ETRI), 박성모 박사 (ETRI), 김경기 (대구대)

 

◆ 강좌 프로그램

시간 세부내용 강연
08:50-09:20 강좌 등록 서강대학교 정하상관 302호 (J302)
09:20-09:30 개회사 반도체공학회

정항근 회장

환영사 지능형반도체연구센터 이승훈 센터장
09:30-10:45 딥러닝 기술 개요 및 응용

DNN (Deep Neural Network)의 기본적인 개념들에 대해서 소개하고, 많은 분야에 활용되는 CNN (Convolutional Neural Network)과 이를 이용한 다양한 기법들에 대해서 소개한다.

강석주 교수 (서강대)
10:45-11:00 break
11:00-12:15 딥러닝 하드웨어 가속기 설계의 기초와 적용

딥러닝 알고리즘의 구현이 가능한 다양한 형태의 하드웨어 플랫폼을 소개하고, 가속기 하드웨어 설계와 관련된 문제점과 해결 방안을 다룬다.

궁재하 교수 (DGIST)
12:15-13:30 중식
13:30-15:00 Spike Neural Network 이론

인간의 뇌와 가장 유사한 모델링으로 알려진 SNN(Spike Neural Network)의 대한 알고리즘을 소개 한다. 또한 STDP(spike-timing-dependent plasticity) 기반의 비지도 학습 및 SNN 시뮬레이터에 대해서 함께 소개한다.

박성모 박사 (ETRI)
15:00-15:30 break 실습실 D104로 이동
15:30-17:00 Spike Neural Network 실습

Python 기반의 SNN(Spike Neural Network) 모델링을 소개하고, 간단한 예제를 통해 STDP (spike-timing-dependent plasticity) 기반의 학습 SNN 동작에 대해서 실습을 진행한다.

박성모 박사 (ETRI)

* 주최측의 사정으로 프로그램이 일부 변경될 수 있습니다.

사전등록기간 : 819()까지

등록비

 

사전등록

구분 일반 (회원/비회원) 학생 (회원/비회원) 정회원 가입시 24만원
금액 20만원/26만원 15만원/17만원
 

현장등록

구분 일반 (회원/비회원) 학생 (회원/비회원) 정회원 가입시 27만원
금액 23만원/29만원 18만원/20만원

음료/점심, 발표자료 및 실습자료

 

신용카드 결제 가능:  http://www.theise.org/workshop

계좌번호 : 국민은행, 028201-01-094902 (예금주: ()반도체공학회)

문의처 : ()반도체공학회 사무국 (02-553-2210 / secretary@theise.org)

 

Details

Date:
2018년 8월 22일
Time:
9:20 오전 - 5:00 오후
Website:
www.theise.org/workshop

Organizers

(사)반도체공학회
지능형반도체연구센터

Venue

판교 테크노 밸리 스타트업 캠퍼스
분당구 판교로 289번길 20
성남시, Korea, Republic of
+ Google Map
Website:
http://www.gstartupcampus.or.kr/kwa-419614
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