Team AI Korea

We do Artificial Intelligence

About

Our vision.

AI Korea는 인공지능을 좋아하는 사람들의 모임입니다. 인공지능의 범주에는 컴퓨터비전, 머신러닝, 로보틱스 그리고 자연어처리 등이 포함되며 최근에는 딥러닝 기법 활용에 큰 관심을 갖고 있습니다.

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Artificial Intelligence in Korea (AI Korea) 페이스북 페이지에서 인공지능 관련 최신 소식을 받아보세요!

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AI Korea Open 페이스북 그룹에 가입하셔서 여러 인공지능 소식을 공유하고 참여해 보아요. 그룹 내의 여러 전문가 분들과 소통할 수 있는 열린 공간입니다.

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Blog

인공지능 관련 여러 유용한 자료들 정리 및 해외 유명 자료를 번역해 두었습니다.

Our Projects

Some great things we're working on.

Awesome-X

We are maintaining some Awesome lists.
  • Reinforcement Learning (강화학습)
  • Recurrent Neural Networks (회귀신경망)
  • Deep Vision (딥러닝 기반 컴퓨터비전)
  • Random Forest (랜덤 포레스트)

네 가지 인공지능 / 머신러닝 관련 주제에 대한 폭넓은 자료모음 웹사이트입니다. 유명 강의자료, 오픈소스 코드, 분야별 논문, 관련 블로그 포스트 및 데모들이 정리되어 있습니다.

AI Korea 블로그에서 각각에 대해 보다 자세한 소개글(아래 버튼)을 확인하실 수 있고, 왼쪽의 사진을 클릭하시면 직접 사이트로 연결됩니다.

Github PR, 이메일, Gitter 채팅 참여 등으로 누구나 Awesome 시리즈 작성에 참여하실 수 있습니다!

View Details


Reinforcement Learning

We hack games.

구글 딥마인드에서 인공지능으로 아타리 고전게임을 사람보다 더 잘 플레이하는 것을 보고, 다른 재미있는 게임들에도 적용해 보고자 생겨난 프로젝트입니다.

그 시작으로 Strikers 1945 II (비행기 게임)에 대해 게임 내의 정보들을 읽어들여서 직접 짠 알고리즘으로 비행기가 움직일 수 있도록 하는 기반 프레임워크를 구축해 두었습니다.

간단한 예시 스크립트를 Github 레포지토리 (아래 버튼)에서 확인하실 수 있습니다.

Strikers 1945 II


Translate!

Machine Translation

We lower communication barriers.

최근 딥러닝과 함께 급속도로 발전되고 있는 번역 기술에 힘입어 시작한 영-한 번역 프로젝트입니다.

많은 데이터를 필요로 하는 딥러닝 기법을 활용하기 위한 번역 데이터 수집을 우선적으로 진행 중입니다.


Deep Learning Korea Meetup

We organize meetups.

최근 머신러닝 특히 딥러닝 기술의 눈부신 발전에 힘입어 컴퓨터비전, 자연어처리, 로보틱스 등 다양한 응용 분야에서 혁신적인 결과가 관찰되고 있습니다.

국내에도 국제적 수준의 딥러닝 관련 연구를 수행하고 계신 분들이 있습니다만, 다양한 분야의 전문가들이 어우러져 학술/사회적 교류를 할수 있는 자리가 부족한 게 현실입니다

여러 분야의 전문가들이 한 자리에 모여서 딥러닝에 관해 발표/토론할 수 있는 모임의 필요성이 꾸준히 제기됨에 따라 AI KoreaLunit Inc.이 함께 힘을 모았습니다.

이에 딥러닝에 열정 있는 여러분을 저희가 준비한 행사에 초대하고자 합니다.

View Details Slides

CS231n Translation Project

We make lectures available to everyone.

스탠포드의 딥러닝 명강의 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 강좌를 한글화하는 프로젝트를 진행 중입니다.

AI Korea (Deep Learning) 그룹에서도 여러번 언급되었던 유명한 강의로, 수업의 훌륭함은 물론이고 작년에 주로 강의를 진행했던 Andrej Karpathy의 강의 노트는 이미 CNN을 공부하기 위한 학생이라면 무조건 처음부터 끝까지 한번쯤은 정독해야 할 정도로 잘 정리되어 있고, 모델을 학습시킬 때의 꿀팁들도 곳곳에 숨어있습니다.

강의자료 및 비디오도 수업 사이트에 다 올라와 있으며, IPython notebook 형태로 되어있는 숙제도 신경망 구조를 단계별로 바닥부터 구현하는 연습을 하기에 좋습니다.

이렇게 좋은 강의가 있는데 영어가 부담스러우신 분들을 위해 강의노트 번역 및 동영상에 한글 자막을 다는 작업을 진행합니다! 번역 작업에 함께 참여하시고 싶으신 분들은 team.aikorea@gmail.com 으로 메일주시기 바랍니다.

CS231n Translation GitHub Repo

The Team

This is our dream team.

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