KAIST 산학협동 강좌
강좌명: 인공지능과 설계: 해석 예측에서 설계 최적화까지
날짜: 2024년 2월 19일(월) ~ 21일(수)
장소: KAIST 기계공학동 공동강의실 (1501호)
수강 대상:
산업체, 연구소 및 대학에서 기계시스템 해석 및 설계와 관련된 연구, 제품설계, 시험, 검사 업무 중 인공지능 응용에 관심이 있는 자
강좌의 배경과 목적:
본 강좌는 현대 기계공학 분야에서 인공지능의 적용과 설계에 대한 핵심 원리를 다루는 강좌로, 기계공학 분야에서 인공지능 기술의 중요성이 증가하고 있는 현 상황을 반영합니다. 이 강좌는 수강생들에게 이 분야에서의 지식과 기술 습득을 목표로 하고 있으며, 실제 현업에서 사용되는 인공지능 도구와 기법을 익히고, 기계 설계 및 최적화에 적용하는 데 필요한 능력을 갖추도록 하는 것이 주된 목적입니다. 이를 통해 수강생들은 현대 기계공학의 동향에 부응하며, 현업에서의 문제 해결에 인공지능을 효과적으로 활용하는 기술적 역량을 키울 수 있습니다. 강좌는 산업체에서 발생하는 실제 문제에 대처할 수 있는 실용적인 인공지능 기술 및 설계 원리를 제공합니다. 산업체의 요구와 기대에 부응하여, 수강생들은 강의를 통해 얻은 지식을 실제 산업 환경에서 적용할 수 있는 능력을 배양하게 됩니다. 이를 통해 수강생들은 현업에서의 도전적인 업무에 대응하며, 산업체에서 발생하는 복잡한 문제에 대한 인공지능 설계 및 해석 기술을 습득하여 실전에 적용할 수 있는 능력을 키울 것입니다. 또한, 질의응답 세션을 통해 수강생들이 개별적으로 공부하고자 하는 내용에 대해 더 깊이 이해하고 학습할 수 있는 기회를 제공합니다.
강좌내용:
제1일: 강좌소개 / 인공지능 기초 / 인공지능 기반 해석
10:00 ~ 13:00 (이승철 교수, pdf#01)
머신러닝 기초 (회귀분석, 분류)
딥러닝 기초 (ANN, CNN)
차원축소 (PCA, Autoencoder)
실습 (iNote#01, iNote#02, iNote#03, iColab, zipped file)
14:00 ~ 18:00 (유승화 교수, pdf#02, pdf#03, pdf#04)
AI 모델의 Data-efficient한 학습을 위한 Domain Knowledge 활용 사례: 복합재 물성, 응력-변형율 곡선, 응력 분포, 균열 진전 경로 등
전략적인 AI 학습 및 AI 활용 개요: 데이터 부족, 데이터 불균형, 데이터 신뢰도 부족, 외삽 문제 등 대처 사례
딥러닝 기반 유체흐름 예측 및 유체 장치 설계 활용
딥러닝 기반 복합재 응력-변형율 곡선 예측 및 강성/강도 최적화
실습 (iColab, zipped file)
제2일: 최적화 및 데이터 기반 학습모델 기초 / 위상 최적화
9:00 ~ 11:00 , 14:00 ~ 16:00 (이익진 교수, pdf#05)
데이터 기반 학습 모델 (Data-driven surrogate modeling) 생성 기초
다중 충실도 학습 모델 (Multi-fidelity surrogate modeling)
베이지안 최적화
적용 사례 소개
실습 (iColab, zipped file)
11:00 ~ 13:00, 16:00 ~ 18:00 (장인권 교수, pdf#06)
최적설계 (Design optimization) 및 위상최적설계 (Topology optimization) 기초
민감도 기반 위상최적설계
적용 사례 소개
실습 (iColab, zipped file)
제3일: 생성형 인공지능 기반 설계 사례 및 실습 (생성/탐색/평가/최적화)
수강신청:
2024년 2월 8일 (목) 까지
수강인원 100명
참가신청서 작성 후 사업자등록증 사본과 함께 e-mail (b.park@kaist.ac.kr) 로 접수
납부 방법:
수강료: 일반 700,000원, 학생 350,000원 (교재비 및 중식비 포함)
학생의 경우, 재학증명서 사본 제출
결제는 계좌이체 또는 신용카드로 가능
계좌이체: 우리은행 270-003359-13-137 (예금주: 한국과학기술원)
계좌이체는 영수증 발행
2024년 1월 22일 (월) 부터 가능하며, 수강자 이름으로 입금하신 후 성명, 소속, 연락처를 e-mail (b.park@kaist.ac.kr) 로 보내주세요
카드결제 가능 (강좌 당일 등록데스크)
신용카드는 카드영수증 발행
본 강좌는 수익(부가세면제)사업으로 세금계산서는 발행 불가, 계산서는 발행 가능
수료증 발급
문의사항:
KAIST 기계공학과 산업인공지능연구실 이승철 교수
Tel: 042-350-3026
E-mail: seunglee@kaist.ac.kr