자율지능 디지털 동반자 기술 연구 과제 성과발표회

본 행사는 2017년부터 2020년까지 과학기술정보통신부의 지원을 통해 수행 중인 “자율지능 디지털 동반자 기술 연구”과제의 우수 연구 성과를 소개하는 행사입니다.

소개되는 내용은 “자율지능 디지털 동반자 기술 연구”를 학습고도화, 시각 지능, 음성/언어 지능, 복합지능 분야로 나누어 선별된 결과물로 세계 최고 권위의 인공지능 학술대회 및 학술지에 발표된 연구 성과들입니다. 인공지능 연구자분들이 본 과제를 통해 도출된 연구결과물을 활용하는데 많은 도움이 되기를 바랍니다.

강사소개
  • 강도현 국장

    과학기술정보통신부 인공지능기반정책관

  • 이현규 PM

    정보통신기획평가원

  • 서준

    KAIST

  • 이한국

    KAIST

  • 이수영

    KAIST

  • 허주연

    성균관대

  • 안홍준

    성균관대

  • 허광호

    서강대

  • 이신의

    KAIST

  • 심현정 부교수

    연세대

  • 노지현

    KAIST

  • 조성재

    KAIST

  • 김국회

    KAIST

  • 박종진

    KAIST

  • 김다현

    KAIST

  • 유택근

    POSTECH, 서울대

  • 임윤경 교수

    KAIST

  • 최준원 교수

    한양대

  • 서울대 부교수

    한보형

  • 이민호 교수

    경북대

  • 이수영 명예교수

    KAIST

  • 정혜동 센터장

    한국전자기술연구원(KETI)

행사개요
자율지능 디지털 동반자 기술 연구 과제 성과발표회
2020년 12월 09일 (수) (수) 10:00-16:00
온라인 스트리밍
인공지능 분야 산/학/연/관 관계자
무료

 

사전등록마감 : 2020년 12월 08일 (화) 17:00
프로그램
채널 1
09:45~10:00등록 및 입장(로그인)
10:00~10:05개회사한국전자기술연구원(KETI)
정혜동 센터장
10:05~10:10축 사
과학기술정보통신부 인공지능기반정책관
강도현 국장
10:10~10:30자율지능 디지털 동반자 기술 연구 과제 소개한국전자기술연구원(KETI)
정혜동 센터장
10:30~10:40휴식시간
세션1 : 학습고도화 (좌장:성균관대 문태섭 교수, KETI 정민영 박사)
10:40~11:00TapNet: Neural Network Augmented with Task-Adaptive Projection for Few-Shot Learning

ICML 2019

KAIST
서준
11:00~11:20Learning What and Where to Transfer

ICML 2019

KAIST
이한국
11:20~11:40Sample-Efficient Deep Reinforcement Learning via Episodic Backward Update

NIPS 2019

KAIST
이수영
11:40~12:00Fooling Neural Network Interpretations via Adversarial Model Manipulation

NIPS 2019

성균관대
허주연
12:00~13:00점심 및 휴식시간
13:00~13:20Uncertainty-based Continual Learning with Adaptive Regularization

NIPS 2019

성균관대
안홍준
세션3 : 음성,언어지능 (좌장:KETI 정민영 박사/KETI 신사임 박사)
13:20~13:40Improving Neural Machine Translation by Filtering Synthetic Parallel Data

Journal of Entropy 2019

서강대
허광호
13:40~14:00Generating Diverse and Consistent QA pairs from Contexts with Information-Maximizing Hierarchical Conditional VAEs

ACL 2020

KAIST
이신의
14:00~14:20PsyNet: Self-supervised approach to object localization using point symmetric transformation

AAAI 2020

연세대
심현정 부교수
14:20~14:50휴식시간
14:50~15:10Hierarchical GPT for Efficient Conversational Dialogue Generation
KAIST
노지현
15:10~15:30Emotional Voice Conversion Using Multitask Learning with Text-to-Speech

ICASSP 2020

KAIST
조성재
15:30~15:50Learning to Transfer Multi-Speaker Emotional Prosody to a Neutral Speaker
KAIST
조성재
15:50~16:00폐회사
정보통신기획평가원
이현규 PM
채널 2
09:45~10:00등록 및 입장(로그인)
10:00 ~ 10:05개회사한국전자기술연구원(KETI)
정혜동 센터장
10:05 ~ 10:10축 사
과학기술정보통신부 인공지능기반정책관
강도현 국장
10:10 ~ 10:30자율지능 디지털 동반자 기술 연구 과제 소개한국전자기술연구원(KETI)
정혜동 센터장
10:30~10:40휴식시간
세션2 : 시각지능 (좌장:KETI 박한무 박사, KAIST 이수영 명예교수)
10:40~11:00Learning Augmentation Network via Influence Functions

CVPR 2020

KAIST
김국회
11:00~11:20Regularizing Class-Wise Predictions via Self-Knowledge Distillation

CVPR 2020

KAIST
박종진
11:20~11:40Edge-Labeling Graph Neural Network for Few-Shot Learning

CVPR 2019

KAIST
김다현
11:40~12:00Domain-Specific Batch Normalization for Unsupervised Domain Adaptation

CVPR 2019

POSTECH, 서울대
유택근
12:00~13:00점심 및 휴식시간
13:00~13:20Co-performing agent: Design for building user-agent partnership in learning and adaptive services

CHI 2019

KAIST
임윤경 교수
13:20~13:403D-CVF: Generating joing camera and LiDAR features using cross-view spatial feature mapping for 3D object detection

ECCV 2020

한양대
최준원 교수
세션4 : 복합지능 (좌장:KAIST 이수영 명예교수/경북대 박혜영 교수)
13:40~14:00Local-Global Video-Text Interactions for Temporal Grounding

CVPR 2020

한보형
서울대 부교수
14:00~14:20Streamlined Dense Video Captioning

CVPR 2019

한보형
서울대 부교수
14:20~14:50휴식시간
14:50~15:10Transfer Learning via Unsupervised Task Discovery for Visual Question Answering

CVPR 2019

한보형
서울대 부교수
15:10~15:30Attentively embracing noise for robust latent representation in BERT

COLING 2020

경북대
이민호 교수
15:30~15:50Conversational Agents with Emotion and Personality

IJCAI 2019

KAIST
이수영 명예교수
15:50~16:00폐회사
정보통신기획평가원
이현규 PM

※ 프로그램은 주최측 사정에 따라 변경될 수 있습니다.

등록신청안내

기타안내

▣ 기타안내

● 이번 행사는 온라인(방송시청)으로만 진행됩니다.

▣ 행사참석, 방송시청 등록 등 일반문의

  - 전자신문 김현경 주임

  - TEL : 02-2168-9338 | E-MAIL : khk3611@etnews.com

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