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#1. 

안녕하세요. 10조 발표를 시작하겠습니다.
저희는 "음성-이미지 멀티모달을 활용하여 음성과 매칭되는 인물을 추론하는 AI 모델"이라는 주제로 세미나 연구를 진행하고자 합니다.

#2. 

먼저 프로젝트 개요를 설명드린 후, 내용과 응용, 일정 순으로 발표를 진행하겠습니다.

#3. 

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기계학습과정보이론 - 과제2 논문 초안 개선하기

2025451021

인공지능학과

김영수

Title

On the Effect of Negative-Pair Variance in Contrastive Learning and a VRN-Based Solution

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중간고사 예상 문제

1. (Finite) Markov Decision Process

1. 강화학습(Reinforcement Learning)의 정의를 서술하고, 지도학습(Supervised Learning)과의 차이점을 예시와 함께 설명하시오

A goal-directed learning from interaction

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중간고사 예상 문제

Introduction

1. 다음 개념들: 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝 (DL)의 관계를 설명하고, 각각 대표적인 예시를 하나씩 들어 서술하시오

$$ 딥러닝 \subset 머신러닝 \subset 인공지능$$3

인공지능은 인간처럼 사고하고 행동하는 기계를 만드는 기술 전반을 의미한다.

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강의 내용 요약 과제

2025451021

인공지능학과

김영수

1. Entropy 정의

Entropy란 어떤 확률 변수에 대해 정보의 양을 측정하는 개념이다. 여기에서 정보는 불확실성을 의미하고 해당 확률 변수의 불확실성의 정도를 의미한다.

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import random

import numpy as np

from visualize_train import draw_value_image, draw_policy_image

# left, right, up, down
ACTIONS = [np.array([0, -1]),
           np.array([0, 1]),
           np.array([-1, 0]),

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import numpy as np
from numpy.linalg import inv
from visualize_train import draw_value_image, draw_policy_image

# left, right, up, down
ACTIONS = [np.array([0, -1]),
           np.array([0, 1]),
           np.array([-1, 0]),
           np.array([1, 0])]

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"""Showcase of flying arrows that can stick to objects in a somewhat
realistic looking way.
"""

import sys
from typing import List

import pygame

import pymunk

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import torch
from torch import initial_seed

directs = [(1, 0), (-1, 0), (0, 1), (0, -1)] # [down, up, right, left]
inf = int(1e9)

def initialize_policy(width, height, terminals):
    policy = torch.full((height, width, 4), 0.0)
    for y in range(height):
        for x in range(width):

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