2일차: 생성형 AI를 이용한 최적설계 기법

강좌의 배경과 목적: 

본 강좌는 현대 기계공학 분야에서 인공지능의 적용과 설계에 대한 핵심 원리를 다루는 강좌로, 기계공학 분야에서 인공지능 기술의 중요성이 증가하고 있는 현 상황을 반영합니다. 이 강좌는 수강생들에게 이 분야에서의 지식과 기술 습득을 목표로 하고 있으며, 실제 현업에서 사용되는 인공지능 도구와 기법을 익히고, 기계 설계 및 최적화에 적용하는 데 필요한 능력을 갖추도록 하는 것이 주된 목적입니다. 이를 통해 수강생들은 현대 기계공학의 동향에 부응하며, 현업에서의 문제 해결에 인공지능을 효과적으로 활용하는 기술적 역량을 키울 수 있습니다. 강좌는 산업체에서 발생하는 실제 문제에 대처할 수 있는 실용적인 인공지능 기술 및 설계 원리를 제공합니다. 산업체의 요구와 기대에 부응하여, 수강생들은 강의를 통해 얻은 지식을 실제 산업 환경에서 적용할 수 있는 능력을 배양하게 됩니다. 이를 통해 수강생들은 현업에서의 도전적인 업무에 대응하며, 산업체에서 발생하는 복잡한 문제에 대한 인공지능 설계 및 해석 기술을 습득하여 실전에 적용할 수 있는 능력을 키울 것입니다. 또한, 질의응답 세션을 통해 수강생들이 개별적으로 공부하고자 하는 내용에 대해 더 깊이 이해하고 학습할 수 있는 기회를 제공합니다.

강좌내용: 

제2일: 최적설계 / 위상 최적화 / 생성형 인공지능

• 9:00 ~ 11:30 (장인권 교수)

  • 최적설계 기초/위상 최적화

  • (실습 자료 제공)

• 11:30 ~ 13:00, 14:00 ~ 15:00 (이익진 교수)

  • 데이터 학습 모델 활용 최적화

  • (실습 자료 제공)

• 15:00 ~ 18:00 (강남우 교수)

  • 생성형 AI를 이용한 최적 설계 기법

  • 실습 

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