AI & Machine Learning

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

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

인공지능 프로세서

AI processor

차세대 인공지능 가속기 설계 : 대규모 언어 모델과 트랜스포머 등 최신 인공지능 모델의 훈련 및 추론을 가속하기 위한 회로 및 시스템을 개발합니다.
에지 AI 시스템 설계 : IoT 기기 등 에지 디바이스에서 실시간 인공지능 처리를 가능하게 하는 저전력 고효율 프로세서와 가속기를 개발합니다.
Processing-in-memory (PIM) : 데이터 이동을 최소화하여 에너지 효율을 높이기 위해 메모리와 연산을 통합한 새로운 메모리 반도체 구조 및 주변 회로를 개발합니다.

관련교수

FACULTIES

인공지능 및 머신 러닝의 최근 관련 활동

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

전기및전자공학부 유창동 교수 연구실 2024 분당서울대학교병원 급성신손상 데이터톤 대상 수상

2024.10.30
210

유창동 교수님 연구실 2024 분당서울대학교병원 급성신손상 데이터톤 대상 수상 우리 학부 유창동 교수님 연구실의 홍지우 박사과정생, 구관형 박사과정생, 이영환 석사과정생, 그리고 윤선재 박사과정생이 '2024 분당서울대학교병원 급성신손상 데이터톤'에 팀명 '유벤져스'로...

연구

연구분야

인공지능 및 머신 러닝

AI & Machine Learning

전기및전자공학부 유창동 교수 연구실 2024 분당서울대학교병원 급성신손상 데이터톤 대상 수상

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연구

EE-X

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