2023년 하계 소재 정보학 융합 교육 계획(안)

1. 개요

ㅇ 목    적 : 데이터 기반 차세대 소재 인력양성 및 체계 구축

ㅇ 일    시 : ’23.7.31.(월) ~ ’23.8.10.(목)

ㅇ 대    상 : 소재 및 ICT 관련 전공 석·박사과정

ㅇ 진행방법 : 비대면 화상강의

ㅇ 추진목표 : 소재 정보학 융합 교육 인재 20인 내외 양성(년간)

ㅇ 추진방향 :

- 소재 정보학 기반 인공지능 모델 개발에 필요한 기술 함양을 위해 이론과 실습을 병행하도록 교육프로그램 구성

- 수강생의 역량에 따라 원하는 강의를 선택할 수 있도록 초급 및 중급 교육프로그램을 개별적으로 운영

· (초급 프로그램) 소재 정보학과 인공지능에 대한 기초 소양을 함양할 수 있도록 컴퓨터 언어 기초 및 소재 정보 활용에 관한 내용으로 구성

· (중급 프로그램) 인공지능 모델을 소재별 특성에 맞춰 개발 및 응용할 수 있도록 다양한 인공지능 모델의 활용에 관한 내용으로 구성

ㅇ 추진일정 :

- 교육 수강 희망 신청자 모집(~’23.7.19.)

- 교육프로그램 Zoom 화상강의 진행(’23.7.31.~’23.8.10.)

- 수료증 발급 및 수강생 대상으로 설문조사 시행(~’23.8.31.)

2. 강사진 명단(안)

순번	성명	소속	직위	담당 강의명
1	주기형	고등과학원	교수	파이썬 기초, 파이썬 중급
2	김현우	광주과학기술원	교수	기계학습 기초, 분자 데이터와 기계학습
3	장승훈	한국화학연구원	박사	비지도학습, 지도학습
4	박지상	성균관대학교	교수	결정구조 제일원리 I, II
5	신정호	한국화학연구원	박사	소재 데이터베이스 I, II
6	이예리	한국화학연구원	박사	소재 정보학 I, II
7	김지한	한국과학기술원	교수	다공성 물질/머신러닝 I, II
8	이주형	광주과학기술원	교수	딥러닝과 소재설계 I, II

3. 교육프로그램 전체일정(안)

ㅇ 초급 교육프로그램

재료과학을 위한 파이썬 언어와 인공지능
	7월 31일(월)	8월 1일(화)	8월 2일(수)	8월 3일(목)
9:00 ~ 12:00	파이썬 기초	결정구조 제일원리 I	결정구조 제일원리 II	기계학습 기초
	주기형 교수 (고등과학원)	박지상 교수 (SKKU)	박지상 교수 (SKKU)	김현우 교수 (GIST)
14:00 ~ 17:00	소재 데이터베이스 I	비지도학습	지도학습	소재 정보학 I
	신정호 박사 (한국화학연구원)	장승훈 박사 (한국화학연구원)	장승훈 박사 (한국화학연구원)	이예리 박사 (한국화학연구원)

※ 강사진 개인 일정, 상황에 따라 교육 상세 내용 및 일정 변경 사항 발생 가능

ㅇ 중급 교육프로그램

소재정보학 응용
	8월 7일(월)	8월 8일(화)	8월 9일(수)	8월 10일(목)
9:00 ~ 12:00	파이썬 중급	다공성 물질/머신러닝 I	분자 데이터와 기계학습	딥러닝과 소재설계 I
	주기형 교수 (고등과학원)	김지한 교수 (KAIST)	김현우 교수 (GIST)	이주형 교수 (GIST)
14:00 ~ 17:00	소재 정보학 II	다공성 물질/ 머신러닝 II	소재 데이터베이스 II	딥러닝과 소재설계 II
	이예리 박사 (한국화학연구원)	김지한 교수 (KAIST)	신정호 박사 (한국화학연구원)	이주형 교수 (GIST)

※ 강사진 개인 일정, 상황에 따라 교육 상세 내용 및 일정 변경 사항 발생 가능

4. 교육프로그램 세부 내용

ㅇ 초급 교육프로그램

※ 실습 시 개인 컴퓨터 지참

강의명	상세 내용
파이썬 기초	(이론) 입문 연구자를 위한 파이썬 기초 (실습) Python 기초, 수치계산, 그래픽스, 학습 알고리즘
소재 데이터베이스 I	(이론) 해외 유명 소재 데이터베이스 (NOMAD 등) 소개 (실습) API를 활용한 데이터처리 실습
결정구조 제일원리 I	(이론) 결정구조 기초 및 제일원리 전자구조 I (결정구조 및 띠 이론) (실습) Pymatgen을 이용한 Materials Project 활용
비지도학습	(이론) 비지도학습 알고리즘 방법론 소개(차원축소법 및 오토인코더 포함) (실습) K-means를 활용한 준비지도학습 및 DBSCAN 실습
결정구조 제일원리 II	(이론) 결정구조 기초 및 제일원리 전자구조 II (계산 방법론) (실습) ASE와 GPAW를 활용한 제일원리 계산
지도학습	(이론) 소재 문헌DB를 이용한 물성예측 소개. AI 플랫폼, ChemAI 소개 (실습) 문헌DB와 AI 플랫폼을 활용한 물성 예측모델 생성 실습
기계학습 기초	(이론) 기계학습 기초와 알고리즘 소개, 딥러닝 소개 (실습) 기계학습 방법 실습 (화학 분야 데이터 활용)
소재 정보학 I	(이론) 연구데이터 수집과 열전소재에서의 인공지능 연구 소개 (실습) 파이썬으로 연구데이터 정리하기, K-MDS 플랫폼 사용법, 소재 데이터 기반으로 인공지능 예측모델 생성하기

ㅇ 중급 교육프로그램

※ 실습 시 개인 컴퓨터 지참

강의명	상세 내용
파이썬 중급	(이론) 연구자를 위한 파이썬 중급 (실습) 실습진행
소재 데이터베이스 II	(이론) 이론 데이터베이스 활용 및 자율화 기술 (배터리 분야 중심) (실습) DB를 활용한 데이터 통계 가시화 및 유전 알고리듬 실습
다공성 물질/머신러닝 I	(이론) 다공성 물질과 머신러닝 I (실습) 실습진행
다공성 물질/머신러닝 II	(이론) 다공성 물질과 머신러닝 II (실습) 실습진행
분자 데이터와 기계학습	(이론) 딥러닝 복습, 분자 데이터와 분자 그래프를 이용한 기계학습 소개 (실습) 기계학습(그래프 기반 딥러닝 포함)을 통한 분자 특성 예측
소재 정보학 II	(이론) 결정구조, 이미지, 스펙트럼 등의 다양한 형태의 연구데이터를 인공지능에 적용하기 (실습) 결정구조의 그래프 표현과 이미지 데이터에서의 기계학습 방법론 연습
딥러닝과 소재 설계 I	(이론) 딥러닝 기초 이론 강의 및 소재 적용 사례 소개 (실습) 공개 프레임워크를 활용한 딥러닝 기초 실습
딥러닝과 소재 설계 II	(이론) 딥러닝 중급 이론 강의 및 소재 적용 사례 소개 (실습) 공개 프레임워크를 활용한 딥러닝 중급 실습