Instructor Introduction
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KAIST 기계공학과
Lecture plan
강의
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AI in ME - Course Introduction
- Course Introduction 1
- Course Introduction 2
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AI for Biomechanics 1
- AI in ME Intro _★필수 확인★
- 2.1 카이스트 기계과의 AI in Capstone Design 사례
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AI for Biomechanics 2
- 2.2 Overview of Machine Learning 머신러닝 개요
- 2.3 Basics of Neural Net 신경망 기초
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AI for Biomechanics 3
- 3.1 Intro to CNN
- 3.2 Intro to RNN-LSTM
- 3.3 Intro to RL-DQN
- 3.4 Review of FCNN-CNN-DQN
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AI for Biomechanics 4
- 4.1 Intro to Biomechanics 생체역학 개요
- 4.2 Prediction of Human Walking using Machine Learning
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AI for Visual Perception 1
- Computer Vison 1
- Computer Vision 2
- Motion
- 3D Reconstruction
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AI for Visual Perception 2
- Scene
- Object 1
- Object 2
- Object 3
- Integration
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AI for Visual Perception 3
- 시각지능 분야의 연구사례 (1)
- 시각지능 분야의 연구사례 (2)
- experiments
- 일반적인 카메라의 한계점과 새로운 형태의 카메라
- event cameras vs frame-based cameras
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AI for Vehicle Intelligence 1
- Intelligent Vehicle의 정의
- Unmanned Robotic Vehicles (무인 로봇 이동체)
- Robot Intelligence & Autonomy Levels
- Intelligent Vehicle 구동 방법 및 관련기술
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AI for Vehicle Intelligence 2
- AI의 정의, Intelligence 모델링 방법, AI 연구 분야 소개
- Machine Learning-Supervised Learning & Deep Learning
- Machine Learning - Reinforcement Learning
- End-to-End Learning
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AI for Vehicle Intelligence 3
- 김진환 교수님 연구실의 Traditional 연구 소개
- 김진환 교수님 연구실의 Machine Learning 관련 연구 소개
- 언제 Machine Learning을 활용해야 할까?
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AI for Material optimization
- Introduction
- Solid Mechanics
- Learning Composite Properties
- Optimizing Composite Properties
- More case studies
- Outlook and Conclusion