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AI Literacy와 Transformation Series (1) : AI 역설ㅣ온톨로지ㅣAI 5단계 스택 ㅣAI 망각ㅣAI활용 재무회계 ㅣ데이터 센터 냉각ㅣAI 반도체

본 AI Literacy와 Transformation Series (1)는 다음 내용을 강의 합니다. 1. AI 시대 데이터센터 냉각 혁신 어떤 문제: 최신 AI 칩(GB200 등)의 폭발적인 전력 소비로 인해 기존의 공기 냉각 방식이 한계에 부딪혔으며, 이는 AI 성능 저하와 막대한 운영 비용 문제로 이어집니다,. 어떻게 해결: 후면 도어 열교환기(RDCH), 직접 칩 냉각(DTC), 액침 냉각 등 혁신적인 액체 냉각 기술을 제시합니다. 또한, 누설 전류까지 예측하는 지능형 제어 시스템과 폐열을 지역 난방에 재활용하는 순환 경제 모델을 통해 효율성과 지속 가능성을 동시에 확보하는 전략을 전수합니다. 2. AI 패러독스: 뇌를 깨우는 사고력 강화 어떤 문제: AI에게 생각을 외주화하는 인지적 오프로딩' 현상으로 인해 현대인의 분석적 사고력과 문해력이 급격히 퇴화하는 '인지 부채' 문제가 발생하고 있습니다. 어떻게 해결: AI를 단순한 정답 도구가 아닌 '인지적 헬스장'의 도구로 재정의합니다. 비평·연구·합성 에이전트를 활용해 스스로 먼저 생각하게 만드는 시스템을 구축하고, 수동적인 승객이 아닌 방향을 결정하는 '조타수'로서의 초인지 능력을 강화해 드립니다. 3. AI 메모리 위기: 차세대 아키텍처 설계 어떤 문제: AI가 요구하는 단기 기억 저장소(KV 캐시)의 크기는 폭발적으로 늘어나는데, 비싸고 용량이 작은 **HBM만으로는 이 데이터 파도를 감당할 수 없는 물리적 한계에 직면했습니다,. 어떻게 해결: HBM, D램, CXL 등을 결합한 '이기종 메모리 드림팀' 구축 전략을 제시합니다. 단일 부품의 성능이 아닌, 용량과 비용의 균형을 맞추는 스마트한 시스템 아키텍처 설계 역량을 전수하여 기업의 총소유비용(TCO)을 획기적으로 낮추는 해법을 제공합니다. 4. 팔란티어 온톨로지: 실행하는 데이터 지능 어떤 문제: 데이터는 넘쳐나지만 파편화되어 있어 실제 의사 결정과 실행으로 이어지지 못하는 '데이터의 무덤' 문제가 기업의 혁신을 가로막고 있습니다. 어떻게 해결: 물리적 자산을 디지털에 매핑하는 '온톨로지' 엔진을 통해 데이터에 맥락과 의미를 부여합니다,. 분석 결과를 운영 시스템에 즉시 반영하는 '액션 타입(실행 능력)'을 통해 현업 담당자가 IT 부서 도움 없이 직접 비즈니스를 지휘하는 데이터 민주화를 실현해 드립니다. 5. 거대한 재배선: AI 인텔리전스 스택 전략 어떤 문제: 인터넷 시대의 '결정론적 계산' 방식에서 AI 시대의 '확률적 예측' 방식으로 기술 패러다임이 근본적으로 바뀌면서, 기존 비즈니스 구조가 통째로 흔들리고 있습니다. 어떻게 해결: 반도체부터 애플리케이션까지 이어지는 '5단계 인텔리전스 스택' 지도를 통해 변화의 실체를 규명합니다,. AI 기능을 직접 만들 것인지(Build) 살 것인지(Buy) 결정하는 전략적 의사 결정 프레임워크를 제공하여 자율 운영 기업으로 나아가는 로드맵을 그려 드립니다. 6. 까먹는 AI: 피드백을 통한 잠재력 극대화 어떤 문제: 새로운 정보를 배우면 기존 지식을 잊어버리는 AI의 '치명적 망각' 현상과, 일방적인 명령으로 인해 AI의 성능이 제대로 나오지 않는 소통의 문제가 있습니다. 어떻게 해결: AI에게 명령하는 대신 '코칭'과 예시(샘플) 중심의 대화법을 익히게 합니다. AI의 행동 변화 충격(KL 발산)을 최소화하는 점진적 피드백 기술을 통해, AI가 기존 지식을 유지하면서도 새로운 능력을 습득하게 만드는 과학적인 훈련 파트너가 되는 법을 전수합니다. 7. 엔지니어링 재무 지능(Financial Intelligence) 어떤 문제: 과거의 장부 기록과 규제 준수에만 머물러 있는 재무 시스템으로는 불확실성이 가득한 미래의 자본 배분을 최적화할 수 없습니다. 어떻게 해결: 생성형 AI를 활용해 실시간으로 수천 개의 변수를 연산하는 '동적 시나리오 기획(워게임)' 체제로 전환합니다,. 단순 수치를 전략적 신호로 변환하는 '파이낸셜 LLM' 활용법을 통해, CFO가 단순 관리자를 넘어 기업 가치를 설계하는 전략적 아키텍트로 거듭나도록 돕습니다.

5명 이 수강하고 있어요.

난이도 초급

수강기한 무제한

  • HJ Kim (DaeGam)
인지적헬스장
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온톨로지
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AI반도체
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ai기술스택
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ai재무회계
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ai재무회계
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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 1. AI에게 종속되지 않는 **'초인지적 사고력'**과 **'문해력'**의 회복

  • 2. 파편화된 데이터를 실전 실행으로 연결하는 '운영 지능(Action Intelligence)'

  • 3. 전략적 가치를 설계하는 '재무적 아키텍트'로의 전환

  • 4. 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 '차세대 인프라 설계 역량'

1. AI 패러독스: 잠자는 뇌를 깨우는 법

핵심 내용: AI라는 강력한 도구가 인간의 분석적 사고력을 퇴화시키는 '인지적 오프로딩' 현상과 이로 인한 '인지 부채' 문제를 진단합니다.

주요 포인트: 한국 학생들의 사실/의견 구분 정답률이 25.6%에 불과한 문해력 위기를 지적하며, AI를 편리한 목발이 아닌 사고력을 단련하는 '인지적 헬스장'으로 사용해야 한다고 주장합니다

2. 팔란티어 온톨로지: 비즈니스의 심장

  • 핵심 내용: 파편화된 데이터를 연결하여 물리적 자산을 디지털에 일대일로 매핑하는 '온톨로지(Ontology)' 엔진의 원리를 설명합니다.

  • 주요 포인트: 단순히 데이터를 보는 수준을 넘어, 분석 결과를 운영 시스템에 즉시 반영하는 '액션 타입(실행 능력)''라이백' 기능을 핵심 차별점으로 꼽습니다. 이를 통해 AI의 환각 현상을 억제하고, 현업 담당자가 IT 부서 없이 직접 데이터를 지휘하는 데이터 민주화를 실현하는 방안을 다룹니다.

3. 거대한 재배선: 새로운 AI 인텔리전스 스택

  • 핵심 내용: 인터넷 시대의 '결정론적 계산'에서 AI 시대의 '확률적 예측'으로 바뀌는 '거대한 재배선(Great Rewiring)'의 흐름을 분석합니다.

  • 주요 포인트: 반도체부터 애플리케이션까지 이어지는 5단계 인텔리전스 스택 지도를 제시합니다. 특정 AI 기능을 직접 개발(Build)할지, 파트너와 협력할지, 혹은 구매(Buy)할지 결정하는 전략적 의사 결정 프레임워크를 통해 자율 운영 기업으로 나아가는 로드맵을 제공합니다.

4. 까먹는 AI: 피드백을 통한 잠재력 극대화

  • 핵심 내용: 새로운 정보를 배우면 기존 지식을 덮어써 버리는 AI의 '치명적 망각(Catastrophic Forgetting)' 현상의 원인과 해결책을 다룹니다.

  • 주요 포인트: 엄격한 정답을 강요하는 방식(SFT)보다 유연한 코칭 방식(RL)이 망각을 줄이며, AI의 행동 변화 충격인 'KL 발산'을 최소화해야 함을 과학적으로 설명합니다. AI에게 명령하는 대신 단계적 코칭과 구체적 예시(패턴)를 제공하여 AI의 잠재력을 깨우는 대화 기술을 전수합니다.

5. 엔지니어링 재무 지능(Financial Intelligence)

  • 핵심 내용: 과거의 규제 준수 중심 재무에서 벗어나, AI를 통해 자본 배분을 최적화하는 '전략적 재무(Strategic Finance)'로의 전환을 다룹니다.

  • 주요 포인트: 수천 개의 변수를 실시간 연산하는 동적 시나리오 기획(워게임), 이상 징후 전수 조사, 설명 가능한 AI(XAI)를 통한 리스크 관리 기법을 소개합니다. 기술적 원리를 비즈니스 가치로 전환하여 기업의 미래를 설계하는 '전략적 아키텍트'로서의 CFO 리더십을 강조합니다.

6. AI 시대 데이터센터 냉각 기술 혁신

  • 핵심 내용: AI 칩(GB200 등)의 전력 소비 급증으로 인한 발열 문제와 냉각 패러다임의 전환을 다룹니다. 기존 공기 냉각의 한계를 극복하기 위해 후면 도어 열교환기(RDCH), 직접 칩 냉각(DTC), 서버를 액체에 담그는 액침 냉각 기술을 상세히 설명합니다.

  • 주요 포인트: 냉각 효율 지표인 PUE를 낮추기 위해 실시간 부하와 날씨를 고려한 적응형 제어가 필요하며, 칩의 온도를 관리하여 누설 전류를 줄이는 정교한 모델 기반 제어 전략을 제시합니다. 또한, 데이터센터 폐열을 지역 난방에 재활용하는 순환 경제 모델을 강조합니다.

7. AI 메모리 반도체 위기와 차세대 아키텍처

  • 핵심 내용: AI 대화가 길어질수록 폭발적으로 증가하는 단기 기억 저장소인 'KV 캐시' 문제와 HBM(고대역폭 메모리)의 물리적 한계를 다룹니다.

  • 주요 포인트: 18.8TB에 달하는 데이터를 처리하기 위해 HBM에만 의존하던 '영웅의 시대'를 끝내고, HBM, D램, CXL을 조합한 '메모리 드림팀' 구축 전략을 제시합니다. CXL 메모리 활용 시 동일 성능 대비 GPU 개수를 87% 줄여 총소유비용(TCO)을 획기적으로 낮추는 시스템 설계 역량을 강조합니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 1. AI 도입 전략을 고민하는 C-Level 및 경영진 (CEO, CTO, CFO)

  • 2. IT 인프라 및 시스템 아키텍트 (엔지니어, 데이터 전문가)

  • 3. AI를 실무에 활용하는 프로페셔널 및 교육자

  • 4. 복잡한 데이터 환경의 공공기관 및 산업 현장 관리자

선수 지식,
필요할까요?

  • AI 문해력 학습 희망자

  • AI Transformation 학습 희망자

안녕하세요
입니다.

40여 년간의 국내 대기업 및 중견기업 근무 경력의(1984.1~2024.5) 은퇴자입니다. 

재직기간 40년 중 18년은 중역으로 근무한 파워트레인 및 동력 추진계 기술자이면서, 마지막 5년은 중견기업에서 부사장과 대표이사를 역임하였습니다. 

현대자동차 그룹에서는 해외 기술 이전 수익을(약 1,300억 상당, 중형 가솔린 엔진, 

터보차져, AWD 등)달성하였습니다. 다수의 정부투자 R&D 과제를 수행한 

이력이 있습니다. 현재는 경력 기간 중의 확보 된 지식과 경험을 공유를 목적으로 저술 활동을  시작하였습니다. 독자 여러분의 많은 관심과 격려를 부탁드립니다. 

  • 네이버 블로그 명 : 지식 공유 Hub : 기업 혁신경영의 본질과 R&D 핵심과제  

                                 (http://blog.naver.com/khjyhy100)

  • 교육 훈련 : KAIST 인공지능 경영자 과정 수료(25.2~25.6)

  • 경력 : 현대차 그룹 R&D (현대자동차(주), 현대위아(주) : 1984~2018   

          인지컨트롤스(주): 2019~2024 

  • 수상 경력 : 한국의 100대 기술과 주역 (2010.12.) (한국공학한림원, 산업자원부)

                  장영실상의 대통령상 수상 (중형 가솔린엔진 개발,산업자원부, 2005년)

  • 자동차 공학 분야의 파워트레인 및 동력추진계의 국내외 전문 기술학회 논문 13편

  • 직무발명 특허 다수 출원 및 공개

커리큘럼

전체

7개 ∙ (1시간 3분)

해당 강의에서 제공:

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마지막 업데이트일: 

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