Conveners
Invited talks - Physics and Astronomy 2
- Won Sang Cho (Seoul National University)
Prof.
Doo Seok Jeong
(Hanynag University)
08/11/2019, 14:00
Prof.
Junghyo Jo
(Seoul National University)
08/11/2019, 14:20
Information bottleneck theory explains that neural networks maximally compress unnecessary information in input data, and transfer sufficient information to output. Unlike the supervised learning, the information flow of unsupervised learning has not been explored much. In this talk, I introduce the information extraction of unsupervised learning by using a representative generative model,...
Prof.
Jaejun Yu
(Seoul National University)
08/11/2019, 14:40
Predicting the physical properties of novel materials requires an accurate description of atomic interactions as provided by first-principles quantum mechanical calculations. Efficient and practical calculation tools have been developed along with the progress of density functional theory (DFT). Still, however, the computational complexity associated with the quantum mechanical treatment...
Dr
Jeongho Bang
(KIAS)
08/11/2019, 15:00
정보처리/컴퓨팅에의 초소형화/고집적화 그리고 무어의 법칙 등은 정보이론과 양자물리학의 융합 및 발전이 필연임을 반영한다. 양자물리학에 기반한 컴퓨팅에의 속도향상 등의 연구는 그 가능성을 증명하는 수준을 넘어, 양자기술의 실현이라는 현실적 목표앞에 와 있다. 이제, 양자컴퓨팅/통신 등의 용어는 학계를 넘어 이미 우리 일상에 와 있다. 이에, 본 강연에서는 기본적인 양자원리, 즉 양자중첩 및 얽힘 등을 이해하고, 알려진 유명한 양자알고리즘들과 더불어 어떻게 양자머신러닝에의 속도향상이 가능한지 간략히 살펴보고자 한다. 아울러, 최근 연구 동향 및 이슈 등 또한 간략히 소개하고자 한다.
