어제도 유익한 세미나를 청취 후에 필요한 내용을 개인적으로 노션에 정리 후에 오늘도 설레는 마음으로 세미나를 듣기 시작했습니다. 오늘의 첫 발표는 박태성 연사님께서 먼저 GAN에 관련된 내용을 시작으로 발표를 시작하였는데, 쉽게 기초부터 설명을 해주셔서 이해하는데 문제가 없었습니다. pix2pix 실험을 예로 들어주셨는데 input을 사용하여 result를 설명하시는데 어떠한 차이점과 challenging한 경험과 어떻게 문제를 해결하여 나가주셨는지 설명을 해주셨습니다.
최근 제가 진행하고 있는 실험에서는 Conditional GAN을 이용하여 data augmentation을 진행하는 중인데, 박태성 연사님의 설명과 연구에 대한 insight를 공유해주셔서 다른 시각 및 방면으로도 생각을 해볼 수 있었습니다.
그리고 제일 눈여겨 보았고 신기했던 내용은 박태성 연사님이 직접 진행하신 "Swapping Autoencoder for Deep Image Manipulation" 연구 였습니다. 기존에 Autoencoder 아키텍쳐 및 로직과 다른점은 패치 reconstruction을 하는데 있어서 latent vector에서는 structure, texture code를 사용하였습니다. 그리고 texture과 structure을 기준으로 교회 사진들을 비교하였습니다.
또한 Smooth Latent Space를 수식과 로직을 함께 설명해 주셨는데 추후 연구하신 논문을 읽으며 조금 더 자세히 알아보고자 합니다.
후에는 이민아 연사님의 "Writing with Artificial Intelligence" 주제의 세미나를 청취하였습니다.
본 세미나를 청취하면서 일상생활에서 자주 접하지만 로직은 아직 익숙하지 않았던 auto complete에 대한 내용에 대하여 들을 수 있었습니다. 이러한 일련의 과정을 거치는데 있어서 다양한 형태의 자동완성에 대한 견해 및 전개를 세세히 설명해 주셨습니다. 그리고 제일 흥미로웠던 것은 사람이 language model과 어떻게 글을 함께 창의적으로 쓰는지에 대한 주제를 공유해 주셨는데 "아기돼지 92형제"라는 변형된 keyword가 예로 인상적이었습니다. 그리고 여기에서 어떻게 AI와 사람이 어떻게 상호작용을 일으킬 수 있을지에 대한 숙제도 상당히 저도 궁금해지는 내용이었습니다.
오후에는 작년에 세미나를 진행해 주셨던 김건희 교수님께서 Self-Supervision에 대한 연구 및 내용을 공유해 주셨습니다. 제가 많이 접해보지 못한 multi modal 데이터를 이용 및 Unsupervised Representation Learning via Neural Activation Coding에 대한 내용은 아직까지 이해하는데 시간이 조금 걸릴듯하여 추가적인 공부 및 자료 조사가 필요하다는 생각이 들었습니다.
이번 년도 작년과 다름없이 무료로 양질과 열정이 담긴 연구 세미나를 개최 해주셔서 감사합니다. 2020년보다 더 많이 공부한 상태에서 청취하였지만 금년에도 다른 테마의 강의 및 Q&A 진행방식을 통하여 다른 분들의 답변 및 질문에서도 많은 insight를 얻을 수 있어서 매우 유익하였습니다.
오늘도 들었던 내용들을 정리하면서 내일의 세미나도 기대가 됩니다!