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인공지능 및 머신 러닝

연구 목표 및 비전

KAIST 전기 및 전자공학부의 인공지능 및 기계 학습 연구는 인공지능을 활용하여 다양한 분야에서 복잡한 문제를 해결하는 첨단 알고리즘과 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다. 이 연구는 AI 아키텍처와 알고리즘, 멀티미디어 신호 처리, 통신, 제어 및 로봇 시스템, AI 이론, 디바이스와 시스템, 컴퓨팅을 포괄합니다.

주요 연구 분야

AI 아키텍처 및 알고리즘

AI Architecture & Algorithm

고급 AI 알고리즘 : 다양한 응용 분야에서 성능과 효율성을 향상시키기 위한 최첨단 AI 알고리즘을 개발합니다.
확장 가능한 AI 아키텍처 : 대규모 데이터셋과 복잡한 모델을 처리할 수 있는 확장 가능한 아키텍처를 설계하여 견고한 AI 솔루션을 제시합니다.

관련교수

FACULTIES

멀티미디어 신호 처리에서의 AI

AI in Multimedia Signal Processing

이미지 및 비디오 처리 : 이미지와 비디오 분석을 개선하기 위한 AI 기술을 연구하며, 여기에는 품질 향상, 정보 이해, 데이터 생성 등이 포함됩니다.
오디오 및 음성 처리 : 음성 인식, 합성 및 오디오 신호 향상을 위한 기계 학습을 연구합니다.

관련교수

FACULTIES

통신에서의 AI

AI in Communication

네트워크 최적화 : AI를 활용하여 통신 네트워크의 성능, 신뢰성 및 보안을 최적화합니다.
신호 처리 : 데이터 전송 및 수신을 개선하기 위해 AI를 활용한 신호 처리 기술을 강화합니다.

관련교수

FACULTIES

제어 및 로봇 시스템에서의 AI

AI in Control & Robotic Systems

자율 로봇 : 동적 환경에서 조향, 조작 및 상호작용이 가능한 AI 기반 자율 로봇을 개발합니다.
제어 시스템 : 다양한 산업 응용 분야를 위한 적응형 및 지능형 제어 시스템을 설계하는 데 AI를 적용합니다.

관련교수

FACULTIES

AI 이론

AI Theory

기초 연구 : 학습 이론, 최적화 및 통계 모델을 포함한 AI의 이론적 기초를 탐구합니다.
윤리와 공정성 : AI 기반 의사 결정 과정에서 윤리적 문제를 고려하고 공정성을 보장합니다.

관련교수

FACULTIES

디바이스 및 시스템에서의 AI

AI in Devices and Systems

스마트 디바이스 : 스마트 디바이스에 AI를 통합하여 기능성과 사용자 경험을 향상시킵니다.
임베디드 AI 시스템 : 실시간 처리 및 의사 결정을 위한 임베디드 시스템을 개발합니다.

관련교수

FACULTIES

컴퓨팅에서의 AI

AI in Computing

고성능 컴퓨팅 : 계산 과정을 최적화하고 고성능 컴퓨팅 시스템의 효율성을 향상시키기 위해 AI를 활용합니다.
분산 AI 시스템 : 협력적이고 분산된 처리를 가능하게 하는 분산 AI 시스템을 연구합니다.

관련교수

FACULTIES

인공지능 및 머신 러닝의 최근 관련 활동

KAIST EE의 인공지능 및 머신 러닝에 관련된 자세한 연구 성과는 아래를 참조하세요.

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