강의계획서 · AI가 노벨상을 받은 이유
1. 강의명 (Title)
기업특강 · 인공지능 트렌드 제안
① AI가 노벨상을 받은 이유
② 인공지능 혁명의 본질과 노벨상 수상 배경
③ AI 시대, 인간의 역할과 미래의 방향
2. 교육 개요 (Overview)
2024년, 인공지능이 인류 최고 권위의 상인 노벨상을 휩쓴 해로 기록되었습니다. AI와 딥러닝의 기초를 닦은 존 호필드와 제프리 힌튼, 그리고 이를 단백질 구조 예측에 성공적으로 적용한 데미스 하사비스와 데이빗 베이커. 인공지능의 진화가 과학의 경계를 넘어서 인류의 문제를 해결한 결정적 순간이었습니다. 본 강연은 AI의 발전 과정을 이해하고, 기술의 철학적 의미와 미래적 가능성을 탐구하는 시간입니다.
3. 교육 목표 (Objectives)
- AI의 기초 원리와 노벨상 수상 기술의 핵심을 이해한다.
- 딥러닝, 퍼셉트론, 강화학습 등 AI 구조의 본질을 쉽게 학습한다.
- AI 기술이 과학, 의학, 사회에 미친 혁신적 영향력을 분석한다.
- AI 시대를 살아가는 인간의 역할과 사고방식을 정립한다.
4. 기대 효과 (Expected Outcomes)
- AI와 노벨상 기술의 연관성 이해를 통한 미래 비전 확립
- 과학적 사고와 문제 해결력을 향상시키는 통찰력 강화
- 산업과 연구현장에서의 AI 응용 가능성 인식
- 인공지능 시대의 윤리·창의적 사고 역량 제고
5. 상세 커리큘럼 (Curriculum)
| 모듈 | 주제 | 핵심 내용 |
|---|---|---|
| 1 | 2024 노벨상, AI의 시대를 열다 | AI가 물리학상과 화학상을 동시에 수상한 이유 / 인류 과학의 패러다임 전환 |
| 2 | 2차원에서 3차원으로 – 사고의 전환 | 차원을 확장한 문제 해결 원리 / ‘피라미드 종이 접기’ 사례로 본 AI 사고법 |
| 3 | AI의 기초: 퍼셉트론에서 다층 신경망까지 | 퍼셉트론의 한계와 XOR 문제 / 히든 레이어의 등장 / 오차 역전파 알고리즘의 혁신 |
| 4 | 노벨상 수상자들의 핵심 업적 | 호필드 네트워크와 기억의 원리 / 힌튼의 볼츠만 머신·RBM·DBN 구조 / 딥러닝의 탄생 |
| 5 | AI 기술의 진화와 응용 | 오토인코더·CNN·RNN·GAN·트랜스포머 / 챗GPT·알파고의 구조적 기반 / 생성형 AI의 미래 |
| 6 | AI와 인간, 공존의 시대 | 강화학습과 윤리 / 인간 지능과의 차이 / AI로 해결할 미래의 난제들 / 인류의 방향성 |
6. 강사 소개 (Instructor)
- 조태호 교수 – 인공지능 연구자, 미래기술 전문가
- AI·빅데이터·로봇공학 등 첨단 기술 융합 연구 및 강연 다수
- 국내 기업·공공기관 대상 인공지능 이해 및 활용 전략 특강 진행
- 저서 및 연구: 『AI 인사이트』, 『미래를 바꾸는 데이터』 외
※ 본 강의 계획서는 블로그, 인터뷰, 유튜브 등에 공개된 자료를 바탕으로 구성되었습니다. 실제 강연 내용과 일부 차이가 있을 수 있습니다.
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