From last ILVB-2009

Tutorial 1: Probabilistic Graphical Models: Techniques, Applications, and Research Directions
Prof. 장병탁, 서울대학교
Hypernetworks: A Molecular Evolutionary Architecture for Cognitive Learning and Memory
차세대 기계학습 기술 (Next-generation Machine-Learning Technologies)
정보과학회지. 2007년 3월. 기계학습 특집(Special issue on machine-learning)

Lecture 1: Approximate Inference: Decomposition Method with Applications to Computer Vision
정교민, KAIST

Lecture 2: Biologically-Inspired Robots
김대은, 연세대학교

Lecture 3: 마음의 이론 – 로봇공학적 접근
김경중, 세종대학교

Lecture 5: Top-down preparation in human perceptual processing
민병경, 연세대학교

+ 많은 재미있는 생각을 했고 노트하였으나, 여기에서 말하기에 (아직 혹은 영원히) 적절하지 않아서 혼자서만 보기로.

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