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주요 연구 분야
1
AutoML
- 뉴럴 네트워크의 구조와 파라미터를 자동으로 생성/튜닝해주는 AI for AI를 추구하는 딥 러닝 방법론
2
강화학습
- 강화학습을 사용한 AGV(Auto Guided Vehicle) 시스템 컨트롤 및 경로 최적화
3
딥 러닝을 사용한 행동 모사
- AutoML과 신경망 구조 학습을 통한 운전자의 주행 패턴 인식과 모사
4
유전 알고리즘
- 가변 염색체 유전 알고리즘을 사용한 최적화 문제 해결