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- [Faculty in Focus] 교수 인터뷰 - 김지응 교수님
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.09
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- [Faculty in Focus] 교수 인터뷰 - 이인권 교수님
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.09
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- [Faculty in Focus] 교수 인터뷰 - 안형찬 교수님
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.09
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- [Faculty in Focus] 교수 인터뷰 - 이병주 교수님
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.09
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- [Faculty in Focus] 교수 인터뷰 - 송도경 교수님
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.09
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- [Faculty in Focus] 교수 인터뷰 - 노알버트 교수님
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.09
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- [Faculty in Focus] 교수 인터뷰 - 여진영 교수님
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.09
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- [Faculty in Focus] 교수 인터뷰 - 황성재 교수님
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.09
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- [Faculty in Focus] 교수 인터뷰 - 백종덕 교수님
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.09
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- [Faculty in Focus] 교수 인터뷰 - 박영준 교수님
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.09
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- 김진우(컴퓨터과학과 '11) 동문 기업 '라이너', VC가 선정한 생성형 AI 순위 4위! (2024-03-22)
- 한국 스타트업의 생성형 AI(인공지능) 서비스 ‘라이너’가 세계 최대 규모 벤처캐피털(VC)이 선정한 생성형 AI 순위에서 4위에 올랐다. 19일(현지 시각) 미국 실리콘밸리의 벤처캐피털 엔드리슨 호로위츠가 발표한 세계 생성형 AI 웹서비스 사용량 순위에 따르면, 라이너는 오픈AI의 챗GPT, 구글의 제미나이, 캐릭터닷AI에 이어 4위를 차지했다. 50위에 들어간 한국 서비스는 라이너가 유일하다. 아마존, 구글이 투자한 앤스러픽의 AI 챗봇 ‘클로드’(10위), 이미지 생성 AI ‘미드저니’(14위)보다 높은 순위다. 3위에 오른 캐릭터닷AI는 역사적 인물이나 영화 등장인물 등을 만들어 대화할 수 있는 AI 챗봇으로 미국 젊은층에서 인기를 끌고 있다. 라이너는 2015년 당시 연세대에 다니고 있던 김진우·우찬민 대표가 공동 창업한 스타트업이다. 웹페이지의 내용을 요약, 번역하거나 사용자의 질문에 답변을 하고, 글과 이미지도 생성해주는 ‘AI 에이전트(비서)’를 개발, 서비스한다. 창업 초기 라이너는 사용자들이 웹페이지에서 필요한 정보를 표시하고 저장할 수 있는 ‘형광펜’ 기능을 출시했다. 챗GPT가 등장하자, 형광펜을 통해 축적한 데이터와 챗GPT를 결합해 AI 비서 ‘라이너 코파일럿’과 초개인화 AI 에이전트 ‘라이너 AI 워크스페이스’를 지난해 초 잇달아 선보였다. 형광펜 기능으로 사용자들이 관심을 갖는 내용에 대한 데이터를 축적했기 때문에, 사용자의 질문에 맞춤형 답변을 제공할 수 있다. 회사 측은 “타사의 생성형 AI 챗봇과 달리 라이너의 서비스에선 답변의 출처가 표시되기 때문에 사용자들의 신뢰가 높은 편이다”라며 “220여 국에서 사용하고 있다”고 했다. 전체 이용자 중 약 90%가 해외에 있다. 현재 김진우 대표는 연세대학교 컴퓨터과학과 대학원에서 한승재 교수 지도하에 박사과정을 진행하고 있다. [기사 원문 보러가기]
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.09
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- 이봉신 교수 부임 (2024-03-08)
- 이봉신 교수님께서 우리 학과에 오셨습니다. 이봉신 교수님은 인간과 컴퓨터 상호작용 및 데이터 시각화 분야의 세계적인 석학으로, 부임 전 미국 마이크로소프트리서치(Microsoft Research, MSR) 에서 시니어수석연구원으로 근무하였습니다. 교수님의 주 연구 분야는 HCI와 데이터가시화 입니다. [이봉신 교수님 홈페이지 바로가기]
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.09
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- 노알버트 부교수 부임 (2024-03-08)
- 노알버트 교수님께서 우리 학과에 오셨습니다. 교수님의 주 연구 분야는 학습이론, 정보이론, 프라이버시, 디퓨전 생성모델, DNA 저장장치 및 생명정보학 입니다. [노알버트 교수님 홈페이지 바로가기]
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.09
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- 이영운 조교수 부임 (2024-03-08)
- 이영운 교수님께서 우리 학과에 오셨습니다. 교수님의 주 연구 분야는 강화학습, 로봇러닝, 머신러닝 입니다. [이영운 교수님 홈페이지 바로가기]
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.09
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- [2024년 2월 26일] 2024년 2월 인공지능융합대학 학위수여식
- 2024년 2월 26일 연세대학교 제3공학관 대강당에서 제2회 인공지능융합대학 학위수여식이 진행되었고, 많은 분이 참석하여 자리를 빛내주었다. 자랑스러운 인공지능융합대학 학생분들의 학위수여를 다시 한번 축하합니다!
- 첨단컴퓨팅공학부 2025.01.09
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- [기사] 연세대 인공지능융합대학, 이봉신 마이크로소프트리서치 시니어수석연구원 정교수로 임용 (2024-03-04)
- 연세대 인공지능융합대학, 이봉신 마이크로소프트리서치 시니어수석연구원 정교수로 임용 - 인간과 컴퓨터 상호작용 및 데이터 시각화 분야의 세계적인 석학 - 연세대학교(총장 윤동섭)는 2024년 3월 1일부터 미국 마이크로소프트리서치(Microsoft Research, MSR) 이봉신 박사를 인공지능융합대학 정교수로 임용한다. 외부 산업체에서 직접 정교수로 임용한 연세대 최초의 사례이다. 연세대는 이봉신 박사의 정년을 보장할 뿐만 아니라, 연세 월드클래스 펠로(Yonsei-Lee Youn Jae World Class Fellow)로 선발해 3년간 인센티브와 연구비, 강의시수 조정 등 세계적인 석학으로 부족함이 없도록 지원할 예정이다. 이봉신 박사는 ‘인간과 컴퓨터 상호작용(Human-Computer Interaction, HCI)’ 및 ‘데이터 시각화 (Data Visualization)’ 분야의 세계적인 석학이다. 미국 메릴랜드대에서 박사 학위 취득 후, 17여 년 동안 마이크로소프트리서치에 재직하며 HCI 및 데이터 시각화 관련 연구를 진행해 탁월한 연구 성과를 달성했다. 특히 이봉신 박사는 h-인덱스 68로 16,000회 이상의 논문 인용 횟수를 기록했으며, 인간-컴퓨터 상호작용 분야 최우수 학회인 ACM CHI, IEEE VIS를 포함해 다수의 국제학술대회 및 국제저널에 160편 이상의 논문을 발표했다. 학계에서도 그 성과를 인정받아 ACM CHI 및 IEEE VIS에서 논문상을 10번 수상했고, 2018년에는 10년 이상 지속적인 영향력을 행사한 논문의 연구자로 선정돼 IEEE VIS에서 10-Year Test of Time Award를 수상했다. 또한 2020년에는 시각화 학계에서 가장 영예로운 연구자그룹인 IEEE Visualization Academy에 등재됐다. 이에 연세대는 초거대인공지능 시대에 모두를 위한 인공지능 기술이 가능하도록 데이터 접근성에 대한 연구와 AI 및 Data에 대한 문해력 증진을 통해 디지털 격차 해소에 크게 기여할 것으로 기대하고 있다. 연세대 교수로서 이봉신 박사는 Human-Data Interaction 연구그룹을 설립하고, 혁신 기술을 개발해 세계적인 연구그룹으로 발전시키겠다는 비전을 내세웠다. 연구그룹은 연세대 의료원과 인공지능 기술을 적용한 디지털 헬스케어 기술의 접근성을 획기적으로 향상시키는 연구를 진행할 계획이며, 이를 통해 환자뿐만 아니라 일반인, 특히 기존의 기술 개발에 있어 소외된 사람들에게 의미 있는 기술을 제공하고자 한다. 연세대 인공지능융합대학 차호정 학장은 “이봉신 박사의 교수 임용은 초거대인공지능 시대에 데이터 접근성에 대한 연구를 연세대가 선도하고자 하는 의지를 강하게 보여주는 것으로, 인공지능이 기술로서만 존재하거나 특정 그룹만 활용하는 것이 아니라 누구나 접근 가능하고 그 혜택을 누릴 수 있는 세상을 앞당기는 데 크게 이바지하게 될 것이다.”라며, “앞으로도 관련 분야에서 세계를 선도하는 경쟁력을 갖춘 교원을 산업체 및 글로벌 연구기관에서 적극적으로 채용할 계획이다."라는 말로 이봉신 박사의 교수 임용에 대한 기대감을 표현했다. 한편, 연세대는 2023년부터 Yonsei Fellowship(연세 월드-클래스 석학교수 양성 프로그램) 제도를 마련해 교내외 우수한 교원을 발굴, 세계적인 석학을 배출하기 위해 노력하고 있다. 이봉신 박사에게 수여된 연세 월드클래스 펠로는 이 중 최상위 펠로십이다. 붙임 이봉신 박사 사진 1장. 끝. 링크1: https://www.yonsei.ac.kr/sc/intro/pressrel.jsp?mode=view&article_no=230661 링크2: https://www.etnews.com/20240229000102
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- [2023년 12월 1일] 2023년도 2학기 컴퓨터과학과 졸업전시회
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- [2023년 11월 23일] Large Language Models(in 2023) 특강 - OpenAI 정형원 박사
- Large Language Models(in 2023) - OpenAI 정형원 박사 Abstract There is one unique aspect of large language models (LLMs): larger models exhibit abilities that were not present in the smaller models. These emergent abilities have far-reaching consequences in how we should work in the field of AI. I will share some of my observations on the implications of scaling and emergent abilities. After that, I will introduce multiple stages involved in the current generations of LLM training: pre-training and post-training (including instruction fine-tuning and RLHF). Bio Hyung Won is a research scientist at OpenAI ChatGPT team. He has worked on various aspects of Large Language Models: pre-training, instruction fine-tuning, reinforcement learning with human feedback, reasoning, multilinguality, parallelism strategies, etc. Before OpenAI he spent 3.5 years at Google Brain. Some of the notable work includes scaling Flan paper (Flan-T5, Flan-PaLM) and T5X, the training framework used to train the PaLM language model. He has participated in open source projects such as Flan-T5, switch transformer, UL2. Before Google, he received a PhD from MIT where he worked on renewable energy and clean water systems. 링크: https://hwchung27.github.io
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- [2023년 9월 26일] SEMINAR | AI X Music
- SEMINAR | AI X Music September 26, 2023 (Tuesday) 14:00~15:00 음악대학, 윤주용홀 (신관1층) Generating Music with AI: How to create controlled, high quality music TaeHyun KIM 인공지능 음악 스타트업 포자랩스 부대표 Pozalabs America Inc. CEO [사진1. 2. 포자랩스 김태현 부대표] [사진3. 인공지능융합대학 이경우 부학장] [사진4. AI X Music 세미나 포스터]
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- [2023년 6월 9일] Yonsei-U of Maryland Joint Workshop
- [Pic 1] Prof. Seon Joo Kim(Yonsei) / Topic: Towards online video understanding [Pic 2] Prof. Abhinav Shrivastava(UMD) / Topic: Computer vision research at the University of Maryland, and Revisiting Object-attribute Compositional Learning [Pic 3] Prof. Jonghyun Choi(Yonsei) / Topic: Visual recognition in practical scenarios [Pic 4] Prof. Tom Goldstein(UMD) / Topic: Data security issues in generative models [Pic 5] Prof. Noseong Park(Yonsei) / Topic: GREAD: Graph Neural Reaction-Diffusion Networks [Pic 6] Prof. Larry S. Davis(UMD) / Topic: A brief history of computer vision at the University of Maryland and a discussion of research in CV and AI at Amazon Fashion
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