| 시간 | 강의주제 | 연사 |
| Session 1: 생성형AI 산업동향 | 좌장: 최영준 (아주대 교수) |
| 10:00 - 11:00 | VARCO와 생성형 AI 산업 동향 | 이연수 대표 (NC AI) |
| VAROCO는 엔씨소프트의 한국어 특화 초거대 언어모델로, 고품질 데이터 학습을 통해 게임·금융·바이오 등 산업 맞춤형 생성형 AI 서비스를 선도하며, 멀티모달 확장(VAROCO-VISION)과 오픈소스 전략으로 LLM 생태계를 확장하는 가운데, 생성형 AI 산업은 국내 LLM 경쟁력 강화와 글로벌 멀티모달 표준화로 빠르게 진화하고 있다. |
| 11:00-12:00 | EXAONE 현황과 산업 AI대전환 | 최정규 상무 (LG AI연구원) |
| EXAONE은 초거대 AI 모델로서 한국형 산업 지능화를 선도하며, 제조·금융·바이오 등 주요 산업군의 데이터를 기반으로 한 특화 모델 고도화와 기업 맞춤형 AI 솔루션 확산을 이끌고 있으며, 이러한 흐름은 국내 산업 구조 전반에 걸친 AI 대전환의 핵심 동력으로 작용하고 있다. |
| 12:00-13:00 | 점심시간 |
| Session 2: 산업의 AI 활용 | 좌장: 김현범 (인천대 교수) |
| 13:00-14:00 | AI로 바뀌는 "일 하는 방법" | 이형주 센터장 (카카오페이증권) |
| AI는 반복 업무를 자동화하고, 방대한 데이터를 실시간으로 분석해 의사결정을 돕는 동료로서 인간의 업무 방식을 ‘지시와 수행’에서 ‘설계와 검증’ 중심으로 바꾸며, 개인은 프롬프트 작성·워크플로 설계·AI 협업 역량을 바탕으로 더 높은 부가가치 창출과 빠른 실험·학습이 가능한 새로운 일하는 문화를 만들어가고 있다. |
| 14:00-15:00 | 산업에서의 인공지능 활용 | 심상우 CTO (마키나락스) |
| 인공지능은 제조, 물류, 금융, 의료 등 다양한 산업 현장에서 데이터 기반 의사결정과 업무 자동화를 촉진하며, 예측 정비·품질 관리·고객 맞춤 서비스 등 생산성과 효율성을 극대화하는 핵심 기술로 자리 잡고 있으며, 특히 생성형 AI의 도입은 산업 운영 전반에 창의적 혁신과 경쟁력 강화를 가속화하고 있다. |
| 15:00-15:30 | 휴식시간 |
| Session 3: LLM 연구동향 | 좌장: 조현석 (아주대 교수) |
| 15:30-16:30 | Evaluation of AI, by AI, for AI | 최승택 교수 (한국외대) |
| AI의 가치를 AI가 평가하고, AI를 위한 가치를 창출하는 선순환 생태계가 형성되며, 모델 성능 측정부터 투자 판단, 최적화된 AI 인프라 배분까지 전 과정에서 AI 자체가 핵심 역할을 수행하여 산업 전반의 효율성과 혁신 속도를 가속화하고 있다. |
| 시간 | 강의주제 | 연사 |
| Session 4: 인공지능 기초 1 |
| 09:00-10:15 | 신경망 이론 | 이준석 교수 (서울대) |
| 신경망 이론은 생물 뉴런의 작동 원리를 모방한 인공신경망의 수학적 기초를 다루며, 역전파 알고리즘과 활성화 함수를 통해 다층 구조에서 패턴 인식과 비선형 학습을 가능하게 하는 핵심 원리를 탐구하고, 딥러닝의 성능 향상과 안정적 학습을 위한 최적화 이론을 제시한다. |
| 10:30-11:45 | CNN 이론 | 이준석 교수 (서울대) |
| CNN(합성곱 신경망)은 이미지의 국부적 특징을 필터를 통해 추출하는 합성곱 연산과 풀링을 반복하며, 환전 연결층에서 최종 분류를 수행하는 딥러닝 아키텍처로, 파라미터 공유를 통해 계산 효율성을 극대화하고 시각 데이터의 공간적 계층 구조를 효과적으로 학습한다. |
| 12:00-13:15 | 점심시간 |
| Session 5: 인공지능 기초 2 |
| 13:15-14:30 | Transformer 이론 | 이준석 교수 (서울대) |
| Transformer 이론은 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 입력 시퀀스의 모든 토큰 간 상호 관계를 병렬적으로 계산하며, 인코더-디코더 구조로 장거리 의존성을 효과적으로 포착하는 딥러닝 모델로, 순차적 처리의 한계를 극복하고 언어 이해 및 생성 성능을 혁신적으로 향상시킨다. |
| 14:45-16:00 | Advanced topic - VLM | 이준석 교수 (서울대) |
| VLM(Visual Language Model)은 이미지와 텍스트를 통합 학습하는 멀티모달 트랜스포머 아키텍처를 심화 탐구하며, 비전-언어 프리트레이닝과 크로스모달 어텐션 메커니증을 통해 시각적 추론, 캡션 생성, 다중 모달 생성 등 복잡한 작업에서 인간 수준의 이해와 창의성을 구현하는 최신 기술 동향을 다룬다. |
| Session 6: 인공지능 실습 |
| 16:20-18:00 | VLM 실습 | 이준석 교수 (서울대) |
| VLM 실습은 이미지와 텍스트를 통합 처리하는 멀티모달 모델을 직접 구현하고 실행하며, 이미지 캡셔닝, VQA(시각 질의응답), 시각적 추론 등 핵심 기능을 체험적으로 학습하여 산업 현장에서의 실무 적용 능력을 강화하는 실습 중심 세션이다. |
