연구목표
Deep Learning (DL) 모델에 사용자의 의도를 섞어 상호작용 할 수 있는 방안과 사용자의 supervision 하에 더 좋은 성능을 발휘할 수 있는 DL application을 연구하고 이를 실제 프로토타이핑을 통해 개발합니다. 이 과정에서 Interactive Segmentation과 Active Learning을 중심으로 Human-in-the-loop system의 전반에 대해 연구합니다.
#논문_작성   #전시회_참가   #기술_개발   #커뮤니케이션을_위한_모임   
운영방식
Lab 시작시 정한 주제 및 목표와 평가 기준(e.g., 정확도, 학습 속도의 증가 등)에 맞추어 이를 발전시키기 위한 다양한 시도를 연구하고 서로 공유하며 적용합니다.
참여조건
- 최신 논문의 이해 및 리뷰, 구현이 가능하신 분
- Segmentation 방법론에 대한 경험이 있으신 분
- Python, JS 등의 언어와 Tensorflow, Pytorch 등의 framework에 대한 경험이 있으신 분
- (우대) WebGPU, WebGL, WASM 에 대한 경험이 있으신 분
활동계획
주차 학습내용
1주차 오리엔테이션 + 아이디에이션
2주차 개발환경 구축 및 기본적인 내용 학습
3주차
4주차 목표에 대한 구현 및 중간 공유
5주차
6주차
7주차
8주차
9주차 개선 및 시연 준비
10주차
11주차 결과물 발표
랩짱소개
이준호

이준호

자기 소개 및 개설 동기

인그래디언트라는 의료 데이터 전문 스타트업을 운영하고 있습니다. 이전 모두의연구소 활동에서 좋은 분들을 많이 만나 이번에도 좋은 활동을 해보고 싶습니다. Data-centric AI, Human-friendly AI를 연구하여 더욱 세상에 이로운 기술을 연구하고 싶습니다. 함께 해 주시면 감사하겠습니다.

소속

(주)인그래디언트 대표, 연구분야 : Medical Image Segmentation

E-mail

june@ingradient.ai

HIT(Human In The loop)랩
HIT (Human In The loop) Lab은 Deep Learning 모델의 다양한 application에 사람의 상호작용을 섞어 효용성을 증가하는 것을 연구 주제로 삼고 있습니다. 특히, Interactive Segmentation과 같이 직접적인 결과물에 사람의 상호작용을 섞을 수 있는 방안 혹은 Active Learning과 같이 사람과 모델이 소통하여 더 나은 결과를 얻을 수 있는 방안에 집중하여 연구를 진행하고 싶습니다.
모임요일
매주 목요일
모임시간
19:30
모임장소
강남캠퍼스
모집인원
12 명
모집방법
신청서제출 >> 랩짱 선발심사 진행
과정시작

2021년 12월 16일

가격
165,000원
HIT(Human In The loop)랩
HIT (Human In The loop) Lab은 Deep Learning 모델의 다양한 application에 사람의 상호작용을 섞어 효용성을 증가하는 것을 연구 주제로 삼고 있습니다. 특히, Interactive Segmentation과 같이 직접적인 결과물에 사람의 상호작용을 섞을 수 있는 방안 혹은 Active Learning과 같이 사람과 모델이 소통하여 더 나은 결과를 얻을 수 있는 방안에 집중하여 연구를 진행하고 싶습니다.
모임요일
매주 목요일
모임시간
19:30
모임장소
강남캠퍼스
모집인원
12 명
모집방법
신청서제출 >> 랩짱 선발심사 진행
과정시작

2021년 12월 16일

가격
165,000원
연구목표
Deep Learning (DL) 모델에 사용자의 의도를 섞어 상호작용 할 수 있는 방안과 사용자의 supervision 하에 더 좋은 성능을 발휘할 수 있는 DL application을 연구하고 이를 실제 프로토타이핑을 통해 개발합니다. 이 과정에서 Interactive Segmentation과 Active Learning을 중심으로 Human-in-the-loop system의 전반에 대해 연구합니다.
#논문_작성   #전시회_참가   #기술_개발   #커뮤니케이션을_위한_모임   
운영방식
Lab 시작시 정한 주제 및 목표와 평가 기준(e.g., 정확도, 학습 속도의 증가 등)에 맞추어 이를 발전시키기 위한 다양한 시도를 연구하고 서로 공유하며 적용합니다.
참여조건
- 최신 논문의 이해 및 리뷰, 구현이 가능하신 분
- Segmentation 방법론에 대한 경험이 있으신 분
- Python, JS 등의 언어와 Tensorflow, Pytorch 등의 framework에 대한 경험이 있으신 분
- (우대) WebGPU, WebGL, WASM 에 대한 경험이 있으신 분
활동계획
주차 학습내용
1주차 오리엔테이션 + 아이디에이션
2주차 개발환경 구축 및 기본적인 내용 학습
3주차
4주차 목표에 대한 구현 및 중간 공유
5주차
6주차
7주차
8주차
9주차 개선 및 시연 준비
10주차
11주차 결과물 발표
랩짱소개
이준호

이준호

자기 소개 및 개설 동기

인그래디언트라는 의료 데이터 전문 스타트업을 운영하고 있습니다. 이전 모두의연구소 활동에서 좋은 분들을 많이 만나 이번에도 좋은 활동을 해보고 싶습니다. Data-centric AI, Human-friendly AI를 연구하여 더욱 세상에 이로운 기술을 연구하고 싶습니다. 함께 해 주시면 감사하겠습니다.

소속

(주)인그래디언트 대표, 연구분야 : Medical Image Segmentation

E-mail

june@ingradient.ai