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컴퓨터공학과 졸업프로젝트 주제 제안서 (교수용) |
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교수 성명 |
임성수 (1) |
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프로젝트명 |
지식 그래프 마이닝을 통한 추천 시스템 개발 |
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목표 |
다양한 속성을 가진 데이터를 네트워크로 표현하고 의미 있는 지식을 추출하여 추천 문제를 해결해본다. |
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주요결과물 |
- 지식 그래프 마이닝 알고리즘 - 추천 시스템 어플리케이션 (예: 친구 추천, 관련 문서 추천 등) |
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주요내용 |
- 다속성 네트워크 모델링을 통한 정보 표현 - 네트워크 표현학습을 통한 지식 그래프 이해 - 문맥 및 그래프 표현을 통한 추천 문제 해결 - [1], [2]를 함께 학습 후 [3], [4]를 참고하여 아이디어 구현 |
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필요기술 |
- Python 개발이 가능해야 함 - 데이터 마이닝, 기계 학습에 대한 흥미가 많아야 함 |
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기업 멘토 |
성명: |
소속/직책: / |
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☎ 010- |
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학생들이 참고할 기타사항 |
[1] Learning Graph Neural Networks with Deep Graph Library (실습) [2] From Graph to Knowledge Graph (실습) - https://github.com/graph- knowledgegraph/KDD2019- HandsOn- Tutorial [3] Mining Knowledge Graphs from Text (튜토리얼) - https://kgtutorial.github.io/ [4] Representation Learning on Networks (튜토리얼) - http://snap.stanford.edu/proj/embeddings- www/ |
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컴퓨터공학과 졸업프로젝트 주제 제안서 (교수용) |
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교수 성명 |
임성수 (2) |
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프로젝트명 |
프라이버시 보호 딥러닝 서비스 개발 |
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목표 |
차등 프라이버시, 연합학습에 대해 이해하고 안전한 서비스로서의 머신러닝(MLaaS)을 구현해본다. |
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주요결과물 |
- 프라이버시 보호 딥러닝 알고리즘 - 연합학습 어플리케이션 (예: 다양한 문제, 학습 데이터 적용) |
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주요내용 |
- 차등 프라이버시 보호 딥러닝 이해 및 실습 - 분산 머신러닝 기법 연합학습 이해 및 실습 - 안전한 온 디바이스(On- Device) 딥러닝 설계 - [1]을 함께 학습 후 [2], [3], [4]를 참고하여 아이디어 구현 |
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필요기술 |
- Python 개발이 가능해야 함 - 데이터 마이닝, 기계 학습에 대한 흥미가 많아야 함 |
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기업 멘토 |
성명: |
소속/직책: / |
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☎ 010- |
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학생들이 참고할 기타사항 |
[1] Secure and Private AI (MOOC, 실습) [2] Security and Privacy of Machine Learning (강연) - https://youtu.be/Af9WM5WUChg [3] Federated Learning (사이트) - https://federated.withgoogle.com/ [4] AI Hub (dataset, 사이트) - http://www.aihub.or.kr/ |
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