<AI연구원 2026 상반기 콜로퀴움 2회차>

ㅇ 강연자: 유재민 교수(컴퓨터공학부)

ㅇ 강연 일시: 2026년 5월 14일(목) 17시

ㅇ 강연 장소: 302동 105호

ㅇ 강연 소개
    거대언어모델의 등장은 AI 기술의 흐름을 크게 바꾸었다. 하나의 모델이 다양한 문제를 두루 해결하는 '파운데이션 모델'이 텍스트와 이미지 분야에서 새로운 표준이 되었다.

    그러나 우리가 마주하는 데이터의 대부분은 언어도, 이미지도 아니다.

    병원 기록, 금융 거래, 공정 센서, 고객 정보처럼 숫자와 항목으로 이루어진 표 데이터가 실제 산업과 연구 현장에서 여전히 중요한 역할을 맡고 있다.

    이번 강연에서는 이러한 한계를 넘어 새롭게 등장한 '수치 데이터 파운데이션 모델'을 소개한다.

    이 모델의 핵심은 수백만 개의 가상 데이터셋을 바탕으로, 모델의 사전학습 과정에서 "새로운 데이터로부터 배우는 방법" 자체를 학습하는 데 있다.

    그 결과, 이러한 모델은 새로운 표 데이터를 추가 학습 없이도 바로 이해하고 분석할 수 있는 가능성을 열고 있다.

ㅇ 강사 소개
    유재민 교수는 서울대학교 컴퓨터공학부에서 데이터 기반 인공지능을 연구하고 있으며, 특히 수치 및 구조 데이터를 위한 파운데이션 모델에 관심을 가지고 있습니다.

    카네기멜런대학교에서 박사후연구원으로 일했으며 NeurIPS, ICML, ICLR, KDD, WWW 등 주요 기계학습 및 데이터마이닝 학회에 다수의 논문을 발표했습니다.

ㅇ 강연 보러가기: https://www.youtube.com/watch?v=DQEds9uxXsc&t=120s