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김창익
김창익 KOOC
  • 타입 공개형 강좌
  • 기간 2016.11.01 ~ 2016.12.12
    6주
  • 시간 자유롭게 학습
  • 수강 승인 방식 자동 승인

 최적화란 선택이 가능한 여러 개의 해 중에서 가장 좋은 해를 구하는 과정을 말합니다. 이를 위해, 가장 좋은 해를 찾기위한 조건들을 비용함수로 나타내고 그 함수를 최소화하는 해를 구하는 방법을 알아야 합니다. 대부분의 발전된 공학 문제는 최적화 기법의 도움없이는 제대로 풀기 힘들다해도 과언이 아닐 정도로 최적화 기법의 비중은 날로 커지고 있습니다.

이 강좌에서는 요즘 많은 이의 관심을 받고 있고, 딥러닝분야와도 매우 밀접한 영상이해 분야에서 주로 쓰이는 최적화 기법에 대해 알아보고자 합니다. 

영상이해 연구자를 위한 최적화기법의 소개를 통해 영상공학 연구자는 물론, 일반적인 공학문제를 푸는데 있어서도 유용한 최적화 기법들에 대해, 최적화기법의 역사, 전통적으로 중요한 방법들, 그리고 최근 주목받는 기법들에 대해 6주간에 걸쳐 진행합니다. 

교수자 소개

  • 김창익

    •2014.09 - Present   
        Professor in the School of Electrical Engineering, KoreaAdvanced Institute of Science and Technology(KAIST), Daejeon, Korea.

    •2015.02 - 2016.02      
        Visiting Professor, UC Berkeley, Berkeley, CA, USA.

    •2009.03 - 2014.08       
       Associate Professor in the Dept. of Electrical Engineering, KAIST, Daejeon, Korea

강의계획

    1. 첫째주) 최적화 기법의 소개
      둘째-다섯째주) 영상이해를 위한 최적화기법 
      - 둘째-셋째주: 연속 최적화 (continuous optimization)
      - 넷째 – 다섯째주: 변분최적화 (variational optimization)
      - 여섯째주: 조합최적화 (combinatorial optimization)

추가정보

 * 수강 대상 : 영상처리 및 이해에 관련된 연구자들, 
                      최적화 기법을 이해하고자 하는 학생들