링크가 복사되었습니다!
교수님 소개
이메일이 복사되었습니다
연구실 소개
이해범 교수는 고려대학교 전기전자공학부 조교수입니다. 그의 연구 관심 분야는 대규모 언어 모델 추론, 시스템 2 딥러닝, 메타 학습/이중 수준 최적화, AutoML/하이퍼파라미터 최적화, 베이지안 추론 및 학습, 생성 흐름 네트워크(GFlowNet), 전이 학습/다중 작업 학습/연속 학습을 포함합니다. 이해범 교수는 다양한 배경을 가진 의욕적인 학생들을 찾고 있습니다. 학부 인턴 지원자에게는 열정이 가장 중요합니다. 석사 지원자에게는 AI/ML 배경(인턴십 또는 AI 관련 과목 우수 학점)이 기대됩니다. 박사 지원자에게는 최소한 하나의 최고 수준 머신러닝 학회 주저자 논문이 요구됩니다. 대학원 지원 전에 최소 3개월 이상의 연구실 인턴십 기간이 강력히 권장됩니다.
연구실 키워드
하이 임팩트 태그
NeurIPSICMLICLR
연구 키워드
알럼나이가 간 회사
연구실 지원 방법
대학원 지원 일정·절차는 소속 대학·대학원 및 학과(전공)마다 다릅니다. 해당 학교의 대학원 모집 공지와 지원 안내를 먼저 확인해 주세요. 연구실별로 필요 서류, 면접·과제 제출, 합격 후 입학 절차 등은 교수님 또는 연구실 안내에 따릅니다.
대우 조건
*가방끈 AI가 정리한 연구성과로 최신 연구실 정보로 업데이트를 원하시는 분들은 [수정 요청] 아이콘을 클릭해주세요
연도별 논문 인용수
인용 수
누적 수
저널 & 학회 논문 출판 수
인용 50회 미만
인용 50회 이상
연구실 논문 목록
GFlowPO: Generative Flow Network as a Language Model Prompt Optimizer
2026 arXiv
citation_count에 대한 데이터가 없습니다
Cost-Sensitive Freeze-thaw Bayesian Optimization for Efficient Hyperparameter Tuning
2025 NeurIPS
citation_count에 대한 데이터가 없습니다
Bayesian Neural Scaling Laws Extrapolation with Prior-Fitted Networks
2025 ICML
citation_count에 대한 데이터가 없습니다
연구실 보유 특허
최근 3년간 연구실적 높은 연구실
