Neural Architecture Search
신경망 구조 탐색
신경망 설계를 사람이 아닌 알고리즘이 하도록 만듭니다. 밤새 하이퍼파라미터를 손으로 튜닝하는 대신, 탐색 알고리즘이 최적 구조를 찾아냅니다.
Research
무엇을 연구하나요?
"사람이 AI를 만드는 시대"에서 "AI가 AI를 만드는 시대"로. AutoML Lab은 기계학습의 설계 자체를 자동화합니다.
Efficient Deep Learning
효율적 딥러닝
거대한 모델을 스마트폰에서도 돌아가게. 성능은 지키고 크기와 연산량은 줄이는, 작지만 강한 모델을 만드는 기술입니다.
Feature Selection
특징 선택
수천 개 변수 중 진짜 중요한 것만 골라냅니다. 데이터의 본질을 찾아 모델을 가볍고 정확하게 만드는 연구입니다.
Evolutionary Algorithm
진화 알고리즘
생물 진화의 원리 — 선택, 교배, 변이 — 로 최적해를 탐색합니다. 자연에서 배운 알고리즘으로 어려운 최적화 문제를 풉니다.
Professor
지도교수
서
서왕덕 Wangduk Seo
조교수 · 경기대학교 소프트웨어경영대학 AI컴퓨터공학부
학력
- 공학박사 중앙대학교 컴퓨터공학과 2019 – 2023
딥러닝 학습 메커니즘 개선 · 지도교수 김대원 - 공학석사 중앙대학교 컴퓨터공학과 2017 – 2019
다중 레이블 특징 선택 · 데이터 마이닝 - 공학사 중앙대학교 컴퓨터공학부 2011 – 2017
경력
- 조교수 경기대학교 AI컴퓨터공학부 2024.09 – 현재
- 전임연구원 중앙대학교 인공지능학과 2023.09 – 2024.08
- 시간강사 중앙대학교 인공지능학과 2023.09 – 2024.02
수상
- 🏆 Best Paper Award — ICASI 2018
- 🏆 Best Paper Award — ICNCT 2018
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연구실 소식
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AutoML Lab과 함께할 사람을 찾습니다
AI가 AI를 설계하는 연구, 직접 해보고 싶다면 지금이 기회입니다. 신생 연구실의 첫 멤버가 되어 연구실의 문화를 함께 만들어가요.
학부연구생
연구 맛보기
- 논문 읽기 스터디와 세미나 참여
- PyTorch 기반 소규모 실험 프로젝트
- 대학원 진학 전 연구가 나에게 맞는지 확인
- 학점·전공 무관, 열정만 있으면 환영
석사과정
본격 연구 시작
- 본인 주제로 국제 학술지·학회 논문 도전
- AutoML·효율적 딥러닝 실전 역량
- 국가 연구과제 참여 기회
- 졸업 후 AI 엔지니어·박사 진학 진로
박사과정
독립 연구자로
- 독자적 연구 어젠다 수립
- 탑티어 학회·저널 목표 집중 지도
- 국제 공동연구 네트워크
- 학계·산업 연구직 진출 지원