강연·세미나

[Workshop] KU Math Fest (24/1/16)

수학과 학부생들의 학술 워크숍 KU Math Fest를 아래와 같이 개최합니다. 이번 Math Fest는 2023년 진리장학프로그램에 참여한 학생들 8명 중 4명의 주제 발표와 함께, 대학원생들이 같이 배워볼만한 주제를 선정하여 튜토리얼 세션을 준비하였습니다. 많은 참석 바랍니다. 일시: 2024년 1월 16일 화요일 장소: 아산이학관 526호 권택연 세미나실 세부 일정입니다. 발표 제목과 초록입니다. [발표1] 박소영제목: Convergence in probability and …

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[학회] 한국수학사학회 학술대회 (24/1/13)

한국수학사학회의 가을학술대회가 1월 13일(토)에 개최됩니다. 일시: 2024년 1월 13일 토요일 장소: 고려대학교 자연계 캠퍼스 아산이학관 112호 개회 시간은 오전 9시 30분이며, 등록은 오전 9시에 시작합니다. 학술 대회 시간표는 첨부한 파일을 참고해주세요.

[특강] AI시대의 공감 (24/1/3~31)

참가신청: https://forms.gle/TWu1LnAS7npDanos7 첫 번째 강연주제: 한일재난문학과 빅데이터로 보는 재난인식강사: 정병호(고려대학교 일어일문학과 교수)일시: 2024.1.3.(수) 16:00~18:00장소: 성북구 평생학습관 대강의실 두 번재 강연주제: 디지털시대에 보는 삶과 죽음: 파평윤씨 모자 미라강사: 정호섭(고려대학교 한국사학과 교수)일시: 2024.1.10. (수) 16:00~18:00장소: 성북구 평생학습관 대강의실 세 번째 강연주제 디지털 전환 시대의 독서와 글쓰기강사: 김준연(고려대학교 중어중만학과 교수)일시: 2024.1.17. (수) 16:00~18:00장소: 성북구 평생학습관 대강의실 네 번째 …

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[세미나] Unordered data as sets and measures (24/1/5)

장소: 이학관 526호 권택연 세미나실 일시: 2024년 1월 5일 오후 1시 30분 연사: 서해윤 (University of Maryland) Title: Unordered data as sets and measures Abstract: Embedding unordered data on a compact Polish space $X$ with various cardinalities as sets and measures is discussed. This study shed light on how data with different numbers of data …

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[콜로퀴엄] 양자정보이론 소개 (23/12/8)

1. 일시 : 2023년 12월 08일 (금요일) 오후 4시 2. 장소 : 아산이학관 526호 (권택연 세미나실) 3. 연사 : 이수준 교수님(경희대학교) 4. 제목 : 양자정보이론 소개: 고전정보 vs 양자정보 5. 요약 :  직관적으로 이해할 수 있는 고전정보이론의 기초에 대해서 알아보고, 그와 대응되는 양자정보이론의 기초를 탐구한다. 이를 통해, 고전정보와 양자정보의 대표적인 유사점과 차이점에 대해서 설명한다.

[콜로퀴엄] Sobolev regularity theory for the heat equation (23/12/1)

1. 일시 : 2023년 12월 01일 (금요일) 오후 4시 2. 장소 : 아산이학관 526호(권택연 세미나실) 3. 연사 : 최재환 (카이스트)  4. 제목 : Sobolev regularity theory for the heat equation: Kernel approach 5. 요약 :  The heat equation, a fundamental and crucial partial differential equation, models the distribution of heat (or temperature variation) in a given region …

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[콜로퀴엄] Synergizing Physics and Neural Networks (23/11/17)

1. 일시 : 2023년 11월 17일 (금요일) 오후 4시  2. 장소 : 아산이학관 526호 (권택연 세미나실) 3. 연사 : 최희선 박사님(원자력연구원)  4. 제목 : Synergizing Physics and Neural Networks: An overall analysis of Physics-Encoded Neural Networks for Accelerated Computational Simulations 5. 요약 :  In the pursuit of expediting classical numerical simulations, the amalgamation of neural networks and surrogate models …

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