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고려대학교 인공지능연구센터 센터소개
 
센터소개 제1세부 과제 제2세부 과제 제3세부 과제 제4세부 과제 제5세부 과제
 
 
과제명 자체 지식확장과 정밀도 향상을 고도화하기 위한 융합모델 개발
Development of Convergence Model for the Enhancement of Self-Knowledge Extension and Degree of Precision
세부 과제 책임자 및 참여 교수 - 김창수 교수(고려대학교 전기전자공학부) : 세부 책임
- 김기응 교수(KAIST 전산학부)
- 최재식 교수(UNIST 컴퓨터공학과)
연차별 연구 목표 - 1차년도 : Deep Network와 Bandit 알고리즘의 융합 모델 및 능동학습 실험 환경 설계
- 2차년도 : Deep Network와 Bandit 알고리즘의 융합을 통한 능동학습 기술 개발
- 3차년도 : 자율 인지 에이전트와 유사한 환경으로의 적용
- 4차년도 : 자율 인지 에이전트 학습을 통한 능동학습 기술의 실제적 검증
 
최종 연구 목표 Bandit 알고리즘과 Deep Network의 융합을 통한 자율 인지 에이전트의 능동학습(Active learning) 기술 개발
 
연차별 연구 내용
 
기대효과
과제명 기대효과
기술적 - 딥러닝과 Bandit 알고리즘 간의 새로운 융합 방법 개발
- 딥러닝의 확장성을 활용하는 새로운 Bandit 학습 기법 개발
- 새로운 능동학습 기술을 통한 자율 인지 에이전트 학습에 대한 원천기술을 확보
경제적ㆍ산업적 - 최신 인공지능 기술(딥러닝)의 발전을 실제 자율 인지 에이전트의 활용 영역으로 확대
- 시각정보처리를 위한 자율 인지 에이전트에서의 능동학습 적용
- 능동학습에서 효율적인 데이터 선택을 통한 학습 비용 절감
사회적 - 사회과학분야에서의 능동적 학습과의 연계 기대
- 자율 인지 에이전트와 인간과의 상호 작용을 통한 학습을 촉진
- 능동학습을 통한 인간 사회 문제 해결방안 제시
 
 
 
 
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