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딥러닝의 수학적, 과학적 기초 프로그램을 위한 파트너십의 결성 원문보기 1
- 국가 미국
- 생성기관 국립과학재단
- 주제분류 기초연구진흥
- 원문발표일 2020-08-25
- 등록일 2020-09-18
- 권호 175
○ 국립과학재단(NSF)과 사이몬즈재단(Simons Foundation)은 인공지능 딥러닝에 대한 연구 투자를 제공하기 위한 파트너십을 체결함
○ 국립과학재단(NSF)의 수학과학부(Division of Mathematical Sciences)와 사이몬즈 재단(Simons Foundation)의 수학 및 물리학부(Division of Mathematics and Physical Sciences)는 딥러닝의 수학적, 과학적 기초(Mathematical and Scientific Foundations of Deep Learning, MoDL) 프로그램을 통해 관련 연구에 투자하기로 결정함
- 딥러닝은 머신러닝 중 한 방식으로, 인공지능 신경망을 통해 많은 데이터를 분석해 인간의 관리 감독없이 스스로 인공지능이 훈련하는 것을 가능하게 만듬
- 범학제적인 딥러닝의 수학적, 과학적 기초(MoDL) 프로그램은 딥러닝 네트워크의 이론적인 기반을 발전시키는 것을 목적으로 함
○ 새로운 파트너십은 다음과 같은 두 연구 프로그램에 각각 1,000만 달러(약 120억원)를 앞으로 5년 동안 지원할 것임
- 딥러닝 이론적 기반의 협력(The Collaboration on the Theoretical Foundations of Deep Learning): 딥러닝의 실질적인 성공을 이끄는 수학적 메커니즘을 연구함
- THEOREINET (The Transferable, Hierarchical, Expressive, Optimal, Robust, Interpretable NETworks): 딥 신경 네트워크의 특성을 연구하고 강력한 러닝 알고리듬을 개발함
○ 국립과학재단(NSF)의 수학과학부(Division of Mathematical Sciences)와 사이몬즈 재단(Simons Foundation)의 수학 및 물리학부(Division of Mathematics and Physical Sciences)는 딥러닝의 수학적, 과학적 기초(Mathematical and Scientific Foundations of Deep Learning, MoDL) 프로그램을 통해 관련 연구에 투자하기로 결정함
- 딥러닝은 머신러닝 중 한 방식으로, 인공지능 신경망을 통해 많은 데이터를 분석해 인간의 관리 감독없이 스스로 인공지능이 훈련하는 것을 가능하게 만듬
- 범학제적인 딥러닝의 수학적, 과학적 기초(MoDL) 프로그램은 딥러닝 네트워크의 이론적인 기반을 발전시키는 것을 목적으로 함
○ 새로운 파트너십은 다음과 같은 두 연구 프로그램에 각각 1,000만 달러(약 120억원)를 앞으로 5년 동안 지원할 것임
- 딥러닝 이론적 기반의 협력(The Collaboration on the Theoretical Foundations of Deep Learning): 딥러닝의 실질적인 성공을 이끄는 수학적 메커니즘을 연구함
- THEOREINET (The Transferable, Hierarchical, Expressive, Optimal, Robust, Interpretable NETworks): 딥 신경 네트워크의 특성을 연구하고 강력한 러닝 알고리듬을 개발함
