매니저님에게 보고해야 하는데, 결과만 가져가기 어려우신가요? 예측 성능만으로는 부족하다고 느끼시나요?
함께 XAI 공부합시다. :)
- XAI의 실질적인 기법들을 배울 수 있습니다.
- XAI의 다양한 개념과 기벌
- XAI를 이해하는 관점
- 기계학습, 딥러닝에 대한 기초 이상의 이해가 있어야 합니다.
- 논문을 혼자 읽고 (수식까지 포함해서) 설명할 수 있어야 합니다.
- XAI 연구를 시작하려는 분
- XAI의 흐름을 이해하고 싶은 분
- 논문을 읽고 이해하는 훈련이 되지 않은 분은 많이 힘듭니다. (유튜브 영상 보고 논문 내용을 이해하는 건, 스스로 읽는 거와 별개입니다 :( )
2. 매주 발제자가 있을 예정이고, 발제자는 매주 할당된 논문을 읽고, 이를 바탕으로 강의 슬라이드를 모임에 참여하시는 다른 분들께 설명합니다.
2. Removal-based explanations
3. Shapley values
4. Propagation and gradient-based explanations
5. Evaluating explanation methods
6. Inherently interpretable models
7. Concept-based explanations, neuron interpretation
8. Counterfactual explanations, instance explanations
9. Enhancing human-AI collaboration
10. Model improvement, applications in industry and healthcare
윤석채
#IT경영전공 #기계학습관심많은 #그런데경제학논문읽음
자기 소개 및 개설 동기
XAI를 제대로 공부해야 하는데 계속 미루고 있는 스스로를 보며 공부모임을 만들었습니다.
아직 체계화 되지 않은 분야이지만 함께 공부하며 체계화해봅시다!
소속
KAIST
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
LAB Tech & Social Justice LAB 참여
LAB Tech & Social Justice LAB season1 참여
LAB 딥랩논문반 (season01) 참여
풀잎40기 생성 AI 공부; 더 이상 미룰 수 없다 퍼실
풀잎39기 Understanding Gaussian Process 퍼실
풀잎36기 Markov Chain Monte Carlo 퍼실
풀잎32기 설명 가능한 인공지능, 조금 더 나아가기 퍼실
풀잎29기 설명 가능한 인공지능, 천천히 퍼실
풀잎25기 Causal Inference - Part 2 퍼실
풀잎23기 Causal Inference Part 1. 퍼실
풀잎20기 기초부터 공부하는 선형대수 퍼실
풀잎20기 마케터를 위한 모델링 퍼실
풀잎18기 Causal Inference with Econometrics 퍼실
풀잎17기 차근차근 베이지안 통계학 퍼실
풀잎16기 Introduction to Causal Inference 퍼실
풀잎15기 Bayesian Data Analysis 퍼실
풀잎14기 캐글로 공부하는 데이터 분석 퍼실
풀잎13기 라이브러리 없이 도전하는 머신러닝 (Part 2) 퍼실
풀잎12기 라이브러리 없이 도전하는 머신러닝 (Part 1) 퍼실
풀잎11기 기계학습을 위한 최적화 퍼실
풀잎10기 라이브러리 없이 도전하는 머신러닝 퍼실
풀잎14기 Bandit-Based 추천시스템 참여
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
모임시작
2023년 03월 18일
모임일시
매주 토요일 17:30 ~ 19:30
모임장소
온라인캠퍼스
모집기간
2023년 02월 28일 ~ 03월 12일
모집인원
5명
모집방법
선착순
165,000원 / 총 11회 24시간
(7,500원 / 시간)
📢 브라우저 창이나 탭을 동시에 한 개 이상 열어서 모임을 신청하는 경우 결제 오류가 발생할 수 있으니 하나씩 신청 부탁드려요!
모집 마감된 모임의 경우 '공석 알림 신청'을 해주시면, 추후 취소하는 참여자가 있는 경우에 이메일로 알림을 보내드립니다.
"모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!"
모임시작
2023년 03월 18일
모임일시
매주 토요일 17:30 ~ 19:30
모임장소
온라인캠퍼스
모집기간
2023년 02월 28일 ~ 03월 12일
모집인원
5명
모집방법
선착순
165,000원 / 총 11회 24시간
(7,500원 / 시간)
📢 브라우저 창이나 탭을 동시에 한 개 이상 열어서 모임을 신청하는 경우 결제 오류가 발생할 수 있으니 하나씩 신청 부탁드려요!
모집 마감된 모임의 경우 '공석 알림 신청'을 해주시면, 추후 취소하는 참여자가 있는 경우에 이메일로 알림을 보내드립니다.
"모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!"
매니저님에게 보고해야 하는데, 결과만 가져가기 어려우신가요? 예측 성능만으로는 부족하다고 느끼시나요?
함께 XAI 공부합시다. :)
- XAI의 실질적인 기법들을 배울 수 있습니다.
- XAI의 다양한 개념과 기벌
- XAI를 이해하는 관점
- 기계학습, 딥러닝에 대한 기초 이상의 이해가 있어야 합니다.
- 논문을 혼자 읽고 (수식까지 포함해서) 설명할 수 있어야 합니다.
- XAI 연구를 시작하려는 분
- XAI의 흐름을 이해하고 싶은 분
- 논문을 읽고 이해하는 훈련이 되지 않은 분은 많이 힘듭니다. (유튜브 영상 보고 논문 내용을 이해하는 건, 스스로 읽는 거와 별개입니다 :( )
2. 매주 발제자가 있을 예정이고, 발제자는 매주 할당된 논문을 읽고, 이를 바탕으로 강의 슬라이드를 모임에 참여하시는 다른 분들께 설명합니다.
2. Removal-based explanations
3. Shapley values
4. Propagation and gradient-based explanations
5. Evaluating explanation methods
6. Inherently interpretable models
7. Concept-based explanations, neuron interpretation
8. Counterfactual explanations, instance explanations
9. Enhancing human-AI collaboration
10. Model improvement, applications in industry and healthcare
아직 체계화 되지 않은 분야이지만 함께 공부하며 체계화해봅시다!
LAB Tech & Social Justice LAB 참여
LAB Tech & Social Justice LAB season1 참여
LAB 딥랩논문반 (season01) 참여
풀잎40기 생성 AI 공부; 더 이상 미룰 수 없다 퍼실
풀잎39기 Understanding Gaussian Process 퍼실
풀잎36기 Markov Chain Monte Carlo 퍼실
풀잎32기 설명 가능한 인공지능, 조금 더 나아가기 퍼실
풀잎29기 설명 가능한 인공지능, 천천히 퍼실
풀잎25기 Causal Inference - Part 2 퍼실
풀잎23기 Causal Inference Part 1. 퍼실
풀잎20기 기초부터 공부하는 선형대수 퍼실
풀잎20기 마케터를 위한 모델링 퍼실
풀잎18기 Causal Inference with Econometrics 퍼실
풀잎17기 차근차근 베이지안 통계학 퍼실
풀잎16기 Introduction to Causal Inference 퍼실
풀잎15기 Bayesian Data Analysis 퍼실
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풀잎13기 라이브러리 없이 도전하는 머신러닝 (Part 2) 퍼실
풀잎12기 라이브러리 없이 도전하는 머신러닝 (Part 1) 퍼실
풀잎11기 기계학습을 위한 최적화 퍼실
풀잎10기 라이브러리 없이 도전하는 머신러닝 퍼실
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풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
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