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2018년 4월 5일
TEAMLAB의 Director인 최성철 교수가 참여하여 NAVER 커넥트 재단이 운영하는 온라인 강좌 사이트에 EDWITH에 **머신러닝을 위한 파이썬** 강좌를 오픈하였습니다. 관심있는 분들의 많은 수강 바랍니다. [http://www.edwith.org/aipython](http://www.edwith.org/aipython) #### 강좌개요 **머신러닝을 위한 Python** 2017년 Stack Overflow 트렌드 조사결과, 최근 5년간 World Bank에서 지정한 고소득층 나라에서 "Python"이 가장 빠른 성장세를 보여주고 있다고 합니다. Python은 강력하고 인간 지향적인 언어이며, 수학(numpy, pandas, scipy), 머신러닝(scikit-learn), 딥러닝(tensorflow, pytorch) 등 다양한 분야 라이브러리를 제공하고 있습니다. 따라서 머신러닝의 진입을 Python으로 시작한다는 것은 훌륭한 걸음마를 떼셨다고 할 수 있겠습니다. 본 강의는 Python의 기초는 다루지 않지만, 조금 더 유용하게 사용할 수 있는 문법을 배우고, 머신러닝의 기본이 되는 numpy, scikit-learn 등 패키지를 다루며, 머신러닝과 친숙해지는 좋은 계기가 될 것입니다. 최성철 교수님의 친절한 설명과 다양한 Assignment를 통해 Python과 머신러닝의 밑바닥까지 파헤쳐 보시길 바랍니다. 본 강의는 2018년 1월 오프라인으로 제공된 “머신러닝을 위한 Python”을 온라인으로 공개한 것입니다.
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2018년 4월 2일
2017년 TEAMLAB이 참가한 정보통신기술진흥센터 주관 「SW컴퓨팅산업원천기술개발사업」 사업의 과제 평가결과, TEAMLAB의 참여과제가 계속 추진과제로 승인받았습니다. 참여하는 과제 정보는 아래와 같습니다. - 과제명: QoE 정보를 이용한 머신러닝 미디어 스트리밍 최적화 시스템 개발 - 참여기간: 2017.04~2019.03 (당해년도 - 2018.04~2019.03) - 공동연구기관: [INI소프트](http://www.inisoft.tv/)(주관기관), [JD Lab](https://www.iueditor.org/), 고려대학교 [DSBA](http://dsba.korea.ac.kr/wp/), 가천대학교 TEAMLAB - 정부지원금: 연 10억 - 지원기관: [정보통신기술진흥센터](https://www.iitp.kr/) - 지원부처: 과학기술정보통신부 - 과제개요 본 연구는 동영상 등 미디어 콘텐츠를 인터넷과 모바일 상에서 효율적으로 서비스하기 위해, CDN(Content Delivery Network)상 콘텐츠를 자동적으로 배치하는 방법에 관한 연구입니다. 본 연구방법을 기회로 하여 우수한 제품이 개발될 경우, 플랫폼으로서의 솔루션으로 미디어 관리 시스템 시장을 빠르게 확보할 수 있을 것입니다. 뿐만 아니라 플랫폼으로서의 제품군의 성장은 국내 관련 기술기업들이 시장에 손쉽게 참여할 수 있는 기회를 제공할 수 있을 것입니다. ![과제 개요도](https://raw.githubusercontent.com/TeamLab/jekyllDecent/master/media/img/news/qoe_1.png) ![과제 개발체계](https://raw.githubusercontent.com/TeamLab/jekyllDecent/master/media/img/news/qoe_2.png) > GCS 사업이란? 글로벌 최고수준의 잠재성이 있는 SW전문 중소‧중견기업 주관의 R&D과제를 지원하고 품질관리, 글로벌 진출 등도 지원하여 글로벌 시장 성과창출 유도하는 사업으로 산학연이 공동 컨소시엄을 구성하여 글로벌 시장을 개척할 수 있는 신기술을 개발하는 사업
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2018년 4월 1일
한국경영과학회가 주관하고, 한국경영과학회 · 대한산업공학회 · 한국시뮬레이션학회가 공동 주최하는 2018년 춘계공동학술대회가 2018.04.04(수)~7(토) 3일간 경주에서 진행됩니다. 연구실 멤버중 5명이 본 학회에 참여하여 발표를 진행할 예정입니다. 세부일정은 아래를 참고하시기 바랍니다. [세부일정](http://kiie.org/Newsletter/20180330//2018%20%EC%B6%98%EA%B3%84%EA%B3%B5%EB%8F%99%ED%95%99%EC%88%A0%EB%8C%80%ED%9A%8C_%ED%8C%9C%ED%94%8C%EB%A0%9B(%EC%A0%80%EC%9A%A9%EB%9F%89).pdf) #### 연구실 발표 논문 및 발표자 - 김윤진 / Patent2Vec : Neural embedding 접근법을 이용한 특허 문서의 feature vectorization techniques - 김재영 / Deep Embedding Clustering 기술을 이용한 특허 문서의 비지도 군집화 - 김지희 / 머신러닝을 활용한 특허 기술 분류기 개발에 관한 연구 - 장예훈 / 머신러닝 기반 유효특허 분류기 개발에 관한 연구 - 최석규 / 닐슨 피플미터 시청로그 데이터를 활용한 TV 시청자 연구 ![단체사진](https://raw.githubusercontent.com/TeamLab/jekyllDecent/master/media/img/news/20180405_133430_003.jpg "사진")
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2018년 3월 9일
### Gachon CS50 2018 운영 시작 #### 회원 가입 가천대학교 "프로그래밍 입문 with Python" 강의 Autograding을 위한 회원 가입을 시작합니다. 본인의 학번을 입력하시고(성적 채점시 반드시 필요) 회원 가입을 진행하시기 바랍니다. #### SLACK 가입 "프로그래밍 입문 with Python" 교과목을 수강하는 학생들은 SLACK Invitation을 통해 SLACK 가입을 진행해주시기 바랍니다. 검색할 SLACK 채널이름은 `gachon_cs50_python` 입니다. 아래 영상을 참고하세요. https://www.youtube.com/watch?v=j7mMGXl2Mb8&index=2&list=PLBHVuYlKEkUL3pf-in0ZsaBPew5qUNNl0&t=74s
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2018년 3월 9일
TEAMLAB의 연구원들이 작성하는 팀 블로그를 오픈합니다. [https://teamlab.github.io/jekyllDecent/](https://teamlab.github.io/jekyllDecent/)
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2017년 7월 1일
theteamlab.io와 관련하여 공지를 드립니다. 지속적으로 개인정보에 대한 이슈가 발생되어 아예 모든 회원정보를 삭제합니다. theteamlab.io는 7월 31일이후 다시 재가입이 가능할 것으로 생각됩니다. 금일 이후 lab assignment를 제출하실 때는 아이디 - teamlab.test 비밀번호 - test1234 로 제출해주시면 됩니다. K-MOOC 사이트에서도 아이디를 teamlab.test 로 넣어주시면 됩니다. 기존 Lab Assignment리스트는 아래 github으로 가셔서 보면 됩니다. https://github.com/TeamLab/Gachon_CS50_Python_KMOOC/blob/master/README.md 불편을 드려 죄송합니다.
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2017년 6월 30일
본 페이지는 7월 1일부터 7월 30일까지 회원가입 기능을 일시적으로 정지합니다. 스터디 등 모임에 의해 반드시 가입이 필요할 경우 teamlab.gachon@gmail.com 문의 해주시기 바랍니다.