강의계획서 · AI와 반도체의 연결 고리
1. 강의명 (Title)
기술·산업 명사특강
① AI 시대의 엔진, 반도체를 이해하다
② 챗GPT는 어떻게 반도체 위에서 작동하는가
③ 인간의 언어를 계산하는 기술의 비밀
2. 교육 개요 (Overview)
AI의 중심엔 언제나 ‘반도체’가 있습니다. 본 강연은 반도체 전문 작가 정인성 님이 AI와 반도체의 관계를 인문학적 시선과 기술적 깊이로 풀어내는 흥미로운 특강입니다. 챗GPT의 작동 원리부터 GPU의 필요성까지, 어려운 기술을 쉬운 언어로 설명합니다.
3. 교육 목표 (Objectives)
- AI의 작동 원리를 이해하기 위한 기본 개념을 습득한다.
- 반도체(GPU)가 AI 기술 발전에 어떤 역할을 하는지 설명할 수 있다.
- GPT 모델의 구조와 ‘문맥 학습’ 개념을 이해한다.
- AI 기술과 반도체 산업의 미래 방향을 조망한다.
4. 기대 효과 (Expected Outcomes)
- AI와 반도체의 연관성을 직관적으로 이해할 수 있습니다.
- 복잡한 기술 개념을 일상 언어로 설명할 수 있는 안목을 기릅니다.
- AI 산업 트렌드와 기술 인프라의 본질을 파악합니다.
- AI 기술에 대한 두려움을 줄이고, 흥미로운 시각을 갖게 됩니다.
5. 상세 커리큘럼 (Curriculum) (시간 제외)
| 모듈 | 주제 | 핵심 내용 |
|---|---|---|
| 1 | 단어를 숫자로 표현하다 | AI의 기본 개념: 단어의 수치화 / 벡터 개념 / 데이터 표현의 시작 |
| 2 | 문맥이 중요한 이유 — GPT의 핵심 | 단어의 의미 변화 / 문맥 기반 예측 / ‘Generative Pre-trained Transformer’ 원리 |
| 3 | GPT는 어떻게 말하는가 | 96개 층의 신경망 구조 / 단어 예측과 문장 생성의 과정 / 확률적 언어 모델 이해 |
| 4 | AI가 연산을 많이 하는 이유 | 문맥 기억의 필요성 / 데이터 처리량과 연산 복잡성 / 메모리와 효율성 |
| 5 | GPU의 역할과 필요성 | CPU vs GPU 구조 비교 / 병렬 연산의 강점 / 대규모 모델 학습의 핵심 장비 |
| 6 | 저장과 계산의 균형 | AI 모델의 ‘기억력’ / 데이터 저장·갱신 / 반도체의 메모리 구조 이해 |
| 7 | 반도체가 AI의 엔진이 되는 이유 | AI의 실현 기반 기술 / 반도체 산업의 성장 / 기술과 인간의 공존 방향 |
6. 강사 소개 (Instructor)
- 정인성 작가 — 반도체 전문 저자, 기술 칼럼니스트
- 『반도체, 세상을 바꾸는 칩의 이야기』 저자
- AI·반도체 산업 강연 및 기술 해설 콘텐츠 다수 제작
- 기업·대학 대상 기술 트렌드 및 미래산업 강의 진행
※ 본 강의 계획서는 블로그, 인터뷰, 유튜브 등에 공개된 자료를 바탕으로 구성되었습니다. 실제 강연 내용과 일부 차이가 있을 수 있습니다.
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