○ 주제: Structure, Function, and Learning in Distributed Neuronal Networks
○ 일시: 2021년 9월 29일(수) 09:00 ~ 10:30
○ 강연자: 정수연 박사(Columbia 대학 Center for Theoretical Neuroscience)
정수연 박사는 Harvard에서 2017년 응용 물리학 박사를 받았으며, 졸업 후 MIT에서 BCS (Brain and Cognitive Science) Fellow 연구원으로 있었습니다. 현재는 Columbia 대학 Center for Theoretical Neuroscience에서 뇌와 인공 신경망의 정보 처리 매커니즘을 연구하고 있습니다.
○ 주제 소개:
현재의 딥러닝 기반 AI는 인공 신경망에서 이루어지는 연산 과정을 설명할 수 없는 ‘블랙박스’ 모델입니다. 이번주 SNU Data Science Seminar에서는 신경과학자 정수연 박사가 뇌에서 특정한 정보 처리가 이루어질 때 어떤 뉴런 구조들이 관여하는지를 분석할 수 있는 이론적 연구를 소개합니다. 이를 AI에 접목하면, 인공지능이 특정한 작업을 수행할 때 인공 신경망의 어떤 부분이 관여하는지를 분석하여 ‘블랙박스’ 문제 해결에 기여할 수 있을 것으로 보고 있습니다.
○ Zoom 링크: https://snu-ac-kr.zoom.us/j/