(In Korean)
안녕하세요, UNIST 인공지능대학원에서 석박통합 과정 5년차를 보내고 있는 @johnjaejunlee95입니다.
저는 “AI 모델이 어떻게 학습하고 일반화되는가”에 깊은 관심을 가지고 있으며, 현재 집중하고 있는 연구 분야는 다음과 같습니다.
- Past: Meta-Learning, Generalization
- Current: Multimodal Learning (Theoretical Approach & Applications e.g., VLA), Flatness (Loss Landscape Perspective), AI4Science (Bio)
연구 초기에는 Meta Learning을 보다가, 최근에는 Multimodal 관련한 연구를 하고 있습니다. Multimodal 관점에서 이론적으로 규명하고 이를 Loss Landscape의 Flatness 관점에서 해석하는 연구를 진행 중입니다. 또한 최근에는 Bioinformatics (e.g., EEG) 관점에 관심이 생겨 AI4Science 쪽으로 공부와 연구를 시작하고 있습니다.
저의 목표는 좋은 성능의 모델 만드는 것의 연구를 넘어, “확실한 이론적/수학적 근거를 바탕으로 AI를 이해하고 명쾌하게 설명하는 연구자”가 되는 것입니다. Intuitive하게 그리고 이론적으로 모델의 동작 원리를 규명하고, 복잡한 공학적 개념을 대중에게 직관적이고 친근하게 전달하는 박사가 되고 싶습니다.
그런 관점에서 이 블로그에는 주로 다음의 내용들이 포스팅될 예정입니다.
- Deep Learning: Concepts, Algorithms & Intuition (딥러닝 관련한 컨셉, 알고리즘 및 직관적 이해)
- Mathematics for AI (AI를 위한 수학)
- Paper Reviews (좋은 논문 리뷰)
조만간 포스팅된 글들을 영어로 번역하여 업로드할 예정입니다!! 혹시 글을 읽으시다가 수정이 필요하거나 조언해주실 부분이 있다면 언제든 연락주세요! 😃
(In English)
Hello! I am @johnjaejunlee95, a 5th-year M.S./Ph.D. integrated student at the Graduate School of Artificial Intelligence, UNIST.
My research stems from a fundamental question: “How do AI models learn and generalize?”
- Past: Meta-Learning, Generalization
- Current: Multimodal Learning (Theoretical Approach & Applications e.g., VLA), Flatness (Loss Landscape Perspective), AI4Science (Bio)
While my earlier research focused on Meta-Learning, I am currently conducting research on Multimodal Learning. I focus on analyzing Multimodal Learning through a theoretical lens, specifically connecting it to the geometry of the Loss Landscape (Flatness). Recently, I have also developed an interest in Bioinformatics (e.g., EEG) and have begun exploring the field of AI4Science.
My goal extends beyond merely building high-performance models; I aim to become a researcher who “deeply understands AI based on solid theoretical and mathematical grounds and explains it clearly to the audience.” I aspire to uncover the operating principles of models both intuitively and theoretically, and to act as a bridge, conveying complex engineering concepts to the public in an intuitive and approachable way.
This blog will primarily feature posts on:
- Deep Learning: Concepts, Algorithms & Intuition
- Essential Mathematics for AI
- Paper Reviews
I am also planning to translate my posts into English soon, so please stay tuned! If you find any errors in my posts or have any advice, please feel free to contact me at any time. 😃