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웹 사이트 구조화 개선 Version 2.0 (250930)ㅣAI LLM 인공지능 문해력 시리즈 출판 총 16권 (250825)
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다음은 저술 출판 라이브러리의 내용입니다.
저술 출판 라이브러리의 3대 핵심과제 시리즈의 책자 저술 시에는, 본 웹의 콘텐츠 라이브러리의 생성물도 정제되어 활용됩니다. 따라서 두개의 라이브러리 내용은 일부 중복도 될 수도 있습니다.
1️⃣ [저술 출판] 기업 혁신경영의 본질 EconoX 은 :
EconoX는 불확실성이 증대되는 현대 경영 환경에 대응하기 위해, 혁신을 통한 가치 창출과 시스템적 회복탄력성(Systemic Resilience) 구축을 동시에 추구하는 통합적 경영 모델입니다. 이는 전통적인 경영 모델들이 성장과 방어를 별개의 활동으로 간주했던 관점에서 벗어나, 두 요소를 상호보완적이고 필수적인 관계로 재정의합니다.
전통적 관점에서 기업은 혁신과 학습을 '성장'을 위한 공격적 활동으로, 리스크 관리를 '안정'을 위한 방어적 활동으로 분리하여 접근해 왔습니다. 그러나 EconoX는 이러한 이분법적 사고를 근본적으로 비판하며, 가장 효과적인 혁신은 새로운 가치를 창출하는 동시에 시스템 전체의 취약성을 선제적으로 감소시키는 것이라고 주장합니다.
즉, EconoX의 관점에서 회복탄력성은 단순히 위기 상황에 대응하기 위해 발생하는 '비용'이 아니라, 지속 가능한 성장을 담보하고 경쟁 환경에서 차별화된 우위를 제공하는 핵심적인 경쟁력의 원천으로 격상됩니다. EconoX는 불확실성 관리와 회복탄력성 구축 프레임워크를 기업의 핵심 성장 동력인 '학습과 성장' 활동에 내재화시키는 것을 본질로 합니다.
EconoX는 기존의 강력한 경영 프레임워크들의 장점을 계승하면서도, 그 한계를 넘어 새로운 차원을 제시합니다.
가. 블루오션 전략(Blue Ocean Strategy)의 확장
공통점: 경쟁 없는 새로운 시장 공간을 창출하여 성장을 도모한다는 목표를 공유합니다.
차별점 및 확장: 블루오션 전략이 '경쟁 없는 새로운 바다'를 발견하는 데 집중한다면, EconoX는 그 새로운 바다에서 예기치 못한 폭풍우(시스템적 리스크, 외부 충격)가 닥쳤을 때도 생존하고 번영할 수 있는 튼튼한 배를 만드는 방법까지 통합적으로 고려합니다. 즉, 시장 창출이라는 개념에 지속 가능성과 시스템 안정성이라는 차원을 더하여 전략의 완성도를 높입니다.
나. 균형성과표(Balanced Scorecard, BSC)의 발전적 계승
공통점: BSC의 네 가지 관점 중 하나인 **'학습과 성장 관점(Learning and Growth Perspective)'**이 미래 성공을 위한 핵심 비재무적 동인을 강조한다는 점에서 EconoX의 철학과 깊은 연관성을 가집니다.
차별점 및 발전: EconoX는 BSC의 '학습과 성장' 개념을 한 단계 발전시켜, **'회복탄력적 학습과 성장'**으로 재정의합니다. 단순히 미래 성장을 위한 역량을 키우는 것을 넘어, 학습과 혁신의 모든 과정에서 잠재적 취약점을 파악하고 이를 강화하는 활동을 필수적으로 포함시킵니다. 이는 학습의 목표를 단순 성장에서 '지속 가능한 성장'으로 구체화하는 것입니다.
EconoX 모델을 조직에 성공적으로 내재화하기 위해서는 다음 두 가지 요소가 필수적입니다.
미래 지향적 리더십 (Future-Oriented Leadership): 단기적 성과에 매몰되지 않고, 장기적 관점에서 조직의 회복탄력성 구축이 곧 지속 가능한 성장의 핵심임을 이해하고 이를 조직의 최우선 과제로 설정하는 리더십이 요구됩니다. 리더는 회복탄력성을 비용이 아닌 투자로 인식시키는 비전을 제시해야 합니다.
명확한 전략적 방향성 (Clear Strategic Direction): EconoX의 철학이 조직의 미션, 비전, 그리고 핵심 전략과제에 명확하게 반영되어야 합니다. 혁신 과제를 평가하고 자원을 배분할 때, '새로운 가치 창출'이라는 기준과 함께 '시스템 취약성 감소 기여도'라는 기준이 동등한 중요도로 고려되는 의사결정 체계를 구축해야 합니다.
2️⃣ [저술 출판] R&D 핵심과제(전략적 인텔리전스+예측 엔진)은:
R&D의 역할을 수동적인 제품 개발 기능에서 능동적인 정보 수집 및 분석 엔진으로 재정의하는 것입니다. 이 기둥의 핵심은 산업 및 기술 동향에 대한 데이터 기반 분석을 통해 새로운 성장 동력이 어디에서 나타날지를 '예측'하는 데 있습니다. R&D는 더 이상 내부의 아이디어를 제품으로 구현하는 공장이 아니라, 외부 세계의 신호를 포착하여 미래의 기회와 위협을 식별하는 조직의 '조기 경보 시스템'이 되어야 합니다.
이러한 접근은 '통찰 기반 혁신' 원칙과 직접적으로 연결됩니다. 예를 들어, 아틀라스콥코(Atlas Copco)는 고객과 시장으로부터 수집한 데이터를 제품 개발 및 혁신 전략에 직접 활용하여 성공을 거두었습니다. 이 기둥의 핵심 임무는 기술 발전, 소비자 행동 변화 등 '파괴의 핵심 동인'을 이해하는 것입니다. 이렇게 수집된 정보는 블루오션 전략의 '6가지 경로 프레임워크'와 같이 대안 산업과 미래 트렌드를 탐색하는 데 필요한 필수적인 원자재를 제공합니다.
이 기둥은 R&D의 본질을 '개발(Development)' 중심의 비용 센터에서 '연구(Research)' 중심의 전략적 자산으로 전환시킵니다. 전통적인 R&D는 종종 특허 출원 건수나 신제품 출시 횟수와 같은 산출물 지표로 평가됩니다. 그러나 시너지 프레임워크는 '데이터 기반 환경 분석'과 '전략적 인텔리전스'를 강조함으로써, R&D의 초점을 '무언가를 만드는 것'에서 '이해를 창출하는 것'으로 이동시킵니다. 이 기둥의 일차적인 결과물은 새로운 제품이 아니라, 미래의 기회와 위협을 담은 '전략적 지도'입니다. 이 지도는 조직 전체의 전략 수립 과정에 정보를 제공하며, R&D를 분리된 엔지니어링 기능이 아닌 전략의 중추 신경계로 격상시킵니다.
3️⃣ [저술 출판 ] AI LLM 인공지능(문해력+사업 모델)은:
맥킨지의 연구는 "AI의 시대: 가치를 포착하기 위해 조직이 어떻게 재편되고 있는가"를 핵심 트렌드로 꼽으며 이러한 관점을 뒷받침합니다. 이 연구는 디지털 세상에서 조직이 가치를 창출하는 방식을 근본적으로 재고해야 한다고 강조합니다. 이 기둥은 디지털 전환의 8가지 동인 중 하나인 '새로운 비즈니스 및 서비스 모델'을 실현하는 핵심적인 동력입니다. 또한, 기술을 활용하여 핵심 운영을 현대화하는 '운영 혁신'은 이 기둥의 원칙을 직접적으로 적용한 사례라 할 수 있습니다.
진정한 AI 활용 능력은 단순히 AI 도구를 사용하는 기술적 능력을 의미하지 않습니다. 이는 문제를 정의하고 해결하는 방식 자체를 근본적으로 변화시키는 'AI 네이티브(AI-native)' 조직 문화를 개발하는 것을 의미합니다. AI 도입의 초기 단계는 기존 업무를 자동화하여 효율성을 높이는 데 집중합니다. 이는 새로운 도구를 사용하여 기존의 일을 더 잘하는 것에 해당합니다. 그러나 시너지 프레임워크는 AI를 '비즈니스 모델 혁신의 촉매제'로 활용할 것을 요구하며, 이는 새로운 도구를 사용하여 새로운 일을 하는 것을 의미합니다. 이를 위해서는 사고의 전환이 필요합니다. "AI를 통해 현재 프로세스를 어떻게 더 빠르게 만들 수 있을까?"라는 질문에서 "AI를 핵심 구성 요소로 가정한다면, 우리는 어떤 종류의 비즈니스를 구축할 수 있을까?"라는 질문으로 나아가야 합니다. 따라서 이 기둥은 기술 훈련에 관한 것이 아니라, 문화적, 인지적 전환에 관한 것입니다. 이는 특정 비즈니스 기능에서 '인간 중심, AI 보조' 모델에서 'AI 네이티브, 인간 감독' 모델로의 전환을 의미하며, 이는 조직 구조, 인재, 그리고 전략에 심오한 영향을 미칩니다.
블룸의 택소노미는 학습 목표를 인지적 복잡성 수준에 따라 계층적으로 분류한 프레임워크입니다. 1956년 처음 개발된 후 2001년 로린 앤더슨(Lorin Anderson) 등에 의해 동사 중심으로 개정되어, 현대 교육 설계에서 더욱 실용적인 도구로 자리 잡았습니다.
1.1. 현재 개발 현황 및 목적
개발 현황: 초기에는 전통적 교육 환경에 적용되었으나, 최근에는 이러닝, 마이크로러닝, AI 기반 맞춤형 학습 경로 설계 등 디지털 교육 환경에 맞춰 활발히 재해석되고 있습니다.3 특히 '블룸의 디지털 택소노미'는 정보통신기술(ICT)을 활용한 새로운 수업 활동을 설명하기 위해 확장된 개념으로, 협력 학습과 다양한 디지털 도구의 활용을 강조합니다.
목적: 학습 목표를 명확하고 측정 가능하게 설정하고, 단순 암기를 넘어 비판적 사고와 창의적 문제 해결 능력을 체계적으로 함양하는 데 목적이 있습니다.1 저자는 이 프레임워크를 통해 학습 콘텐츠를 논리적으로 구조화하고, 각 단계에 맞는 적절한 질문과 평가를 설계할 수 있습니다.
1.2. 기대 효과
점진적이고 깊이 있는 학습: 학습자는 '기억하기'와 같은 낮은 수준의 인지 활동부터 '창조하기'와 같은 높은 수준으로 점차 나아가며 복잡한 개념을 체계적으로 습득하게 됩니다.
고차원적 사고 능력 증진: 단순 사실 암기에서 벗어나, 정보를 분석하고, 대안을 평가하며, 새로운 것을 만들어내는 고등정신능력을 자극합니다.
명확한 평가 기준: 각 인지 단계별로 명확한 행동 동사가 제시되므로, 학습 목표 달성 여부를 객관적으로 평가할 수 있는 문항을 제작하기 용이합니다.
1.3. 심화 학습서 저술 시 활용 방법
각 장(Chapter)이나 절(Section)의 말미에 Q&A 세트를 배치할 때, 블룸의 6단계 인지 과정을 순차적으로 혹은 통합적으로 활용하여 질문을 구성할 수 있습니다.
심화 학습서 저술 시 블룸의 6단계 인지 과정을 활용하여 각 장이나 절의 말미에 Q&A 세트를 구성할 수 있습니다. 각 인지 단계별 질문 예시는 다음과 같습니다.
1. 기억하기 (Remembering): 학습한 핵심 용어나 사실을 인출하도록 유도합니다. 핵심 동사로는 나열하다, 정의하다, 설명하다, 회상하다, 인식하다, 반복하다 등이 있습니다. 예를 들어, "…의 주요 특징 세 가지를 나열하시오." 또는 "…란 무엇인지 정의하시오."와 같은 질문을 통해 학습자가 정보를 상기하게 합니다.
2. 이해하기 (Understanding): 학습한 내용을 자신의 언어로 재구성하고 개념 간의 관계를 파악하도록 돕습니다. 핵심 동사로는 설명하다, 요약하다, 해석하다, 분류하다, 예시를 들다, 비교하다, 대조하다 등이 있습니다. "…와…의 차이점을 설명하시오." 또는 "본문에서 설명한… 이론의 핵심 아이디어를 요약하시오." 등의 질문이 해당됩니다.
3. 적용하기 (Applying): 학습한 지식이나 절차를 새롭고 구체적인 상황에 사용하도록 요구합니다. 핵심 동사로는 적용하다, 사용하다, 실행하다, 계산하다, 해결하다, 시연하다, 수정하다 등이 있습니다. 예를 들어, "제시된… 데이터를 바탕으로… 공식을 사용하여… 값을 계산하시오." 또는 "만약 당신이… 상황에 처했다면, 배운 원리를 어떻게 적용하겠는가?"와 같은 질문으로 실질적인 활용 능력을 측정합니다.
4. 분석하기 (Analyzing): 정보의 구성 요소를 분해하고, 그 관계와 구조를 파악하여 근본적인 원리나 의도를 파악하게 합니다. 핵심 동사로는 분석하다, 비교하다, 대조하다, 구별하다, 조직하다, 관련짓다, 추론하다, 검증하다 등이 있습니다. "제시된 사례에서… 주장의 근거로 사용된 증거는 무엇이며, 그 증거는 타당한가?" 또는 "…의 변화를 야기한 근본적인 동기는 무엇이라고 생각하는가?"와 같은 질문으로 비판적 사고를 유도합니다.
5. 평가하기 (Evaluating): 정해진 기준이나 개인적 가치에 근거하여 아이디어나 결과물에 대한 가치 판단을 내리도록 합니다. 핵심 동사로는 평가하다, 판단하다, 비판하다, 옹호하다, 논증하다, 반박하다, 검토하다, 결정하다 등이 있습니다. "두 가지 해결책(…와…) 중 어느 것이 더 효과적이라고 생각하며, 그 이유는 무엇인가?" 또는 "…의 결정이 윤리적으로 타당한지, 당신의 입장을 논하시오."와 같은 질문으로 판단력과 논리력을 평가합니다.
6. 창조하기 (Creating): 기존의 요소들을 새로운 패턴이나 구조로 재조합하여 새로운 아이디어나 결과물을 만들어내도록 장려합니다. 핵심 동사로는 창조하다, 설계하다, 구성하다, 개발하다, 고안하다, 계획하다, 조합하다, 생산하다 등이 있습니다. "현재… 시스템의 문제점을 개선하기 위한 새로운 모델을 설계하시오." 또는 "학습한 이론을 바탕으로… 문제를 해결할 수 있는 독창적인 캠페인을 기획하시오."와 같은 질문으로 창의적 문제 해결 능력을 자극합니다.
1.4. 주의 및 고려사항
단계의 유연한 적용: 6단계가 항상 엄격한 위계를 따르는 것은 아닙니다. 학습 내용과 목표에 따라 특정 단계를 강조하거나 순서를 유연하게 조정할 수 있습니다.
인지 과정에 대한 편중 방지: 심화 학습서라 할지라도 고차원적 사고(분석, 평가, 창조)에만 집중하면 학습자가 기초 개념을 놓칠 수 있습니다. 낮은 수준의 인지 활동을 통해 기초를 다지고 점진적으로 심화시키는 균형이 필요합니다.
정서적·심동적 영역 고려: 블룸의 택소노미는 인지적 영역 외에도 태도나 가치관과 관련된 '정의적(affective) 영역'과 신체 기술과 관련된 '심동적(psychomotor) 영역'을 포함합니다. 특히 토론이나 프로젝트 활동에서는 이 영역들을 함께 고려하여 질문을 설계하면 더 풍부한 학습 경험을 제공할 수 있습니다.
문제중심학습(Problem-Based Learning, PBL)은 1960년대 의과대학에서 시작된 교수법으로, 실제적이고 복잡하며 비구조적인 문제를 통해 학습자가 자기주도적으로 지식과 기술을 습득하도록 하는 구성주의적 학습 방법입니다.
2.1. 현재 개발 현황 및 목적
개발 현황: 의학, 공학, 경영학 등 고등교육 전반으로 확산되었으며, 최근에는 온라인 및 하이브리드 학습 환경에 맞는 e-PBL 모델이 개발되고 있습니다.18 특히 산업계와의 연계를 통해 현장성을 높이려는 시도가 증가하고 있습니다.
목적: 단편적인 지식 전달을 넘어, 학습자가 실제 세상에서 마주할 복잡한 문제를 해결하는 데 필요한 통합적 지식, 비판적 사고력, 협업 능력, 자기주도적 학습 능력을 함양하는 것을 목적으로 합니다.
2.2. 기대 효과
핵심 역량 강화: 비판적 사고, 문제 해결, 의사소통, 협업 능력 등 21세기 핵심 역량을 효과적으로 기를 수 있습니다.
지식의 장기 기억 및 전이: 실제적인 맥락 속에서 지식을 탐구하고 적용하기 때문에, 학습한 내용의 장기 기억과 새로운 상황으로의 전이가 용이합니다.
학습 동기 유발: 현실과 맞닿아 있는 흥미로운 문제를 해결하는 과정에서 학습자의 내재적 동기와 몰입도가 높아집니다.
2.3. 심화 학습서 저술 시 활용 방법
교재의 각 대단원(Unit)을 하나의 PBL 프로젝트로 구성하거나, 단원 마지막에 심화 활동으로 제시할 수 있습니다.
효과적인 문제 시나리오 설계:
비구조적이고 실제적인 문제: 정답이 하나로 정해져 있지 않고, 학습자가 스스로 문제의 범위를 정의하고 다양한 해결책을 모색해야 하는 실제적인 시나리오를 제시합니다.
학습 목표 연계: 해당 단원에서 다루는 핵심 개념과 원리가 문제 해결 과정에 필수적으로 포함되도록 설계해야 합니다.
흥미 유발: 학습자의 지적 호기심을 자극하고 도전 의식을 불러일으킬 수 있도록 스토리텔링, 데이터, 인터뷰 등 다양한 형태로 문제를 제시합니다.
단계별 가이드라인 제시: 학습서가 교사의 역할을 일부 대신해야 하므로, 프로젝트 수행을 위한 명확한 단계와 각 단계별 과업을 안내합니다.
1단계: 문제 이해 및 분석: "이 문제에서 우리가 아는 것은 무엇인가?", "더 알아야 할 것은 무엇인가?"와 같은 질문을 통해 문제의 핵심을 파악하도록 유도합니다.
2단계: 과제 수행 계획 수립: 문제 해결을 위한 가설 설정, 정보 수집 방법, 팀원 간 역할 분담 등을 포함하는 계획서를 작성하도록 안내합니다.
3단계: 자기주도적 학습 및 협력적 탐구: 계획에 따라 개별적으로 또는 팀으로 자료를 조사하고, 토론하며, 해결책을 모색하는 과정을 안내합니다.
4단계: 결과물 제작 및 발표: 탐구 결과를 보고서, 발표 자료, 프로토타입 등 구체적인 결과물로 정리하도록 요구합니다.
5단계: 성찰 및 평가: 프로젝트 전 과정에 대한 자기 평가, 동료 평가 체크리스트를 제공하여 학습 과정을 되돌아보게 합니다.
2.4. 주의 및 고려사항
저자의 역할 변화: 저자는 지식 전달자를 넘어, 학습자의 탐구 과정을 촉진하는 '학습 촉진자(facilitator)'의 역할을 염두에 두고 내용을 구성해야 합니다.
학습자 부담: PBL은 전통적인 학습 방식에 익숙한 학습자에게 낯설고 부담스러울 수 있습니다. 따라서 프로젝트의 난이도를 점진적으로 높이고, 명확한 가이드라인과 예시를 충분히 제공해야 합니다.
평가의 어려움: 결과물뿐만 아니라 문제 해결 과정에서의 협업 능력, 비판적 사고력 등을 종합적으로 평가할 수 있는 루브릭(Rubric)이나 평가 기준을 명확하게 제시하는 것이 중요합니다.
시간과 노력: 양질의 PBL 시나리오를 개발하는 데는 많은 시간과 노력이 필요합니다. 실제 산업 현장 전문가의 자문을 구하는 것도 좋은 방법입니다.
블룸의 택소노미와 PBL은 훌륭한 조합이지만, 학습 목표와 내용에 따라 다음과 같은 방법들을 추가로 고려하면 더욱 풍부하고 효과적인 학습서를 구성할 수 있습니다.
사례기반학습 (Case-Based Learning, CBL):
PBL과 유사하지만, 보다 구조화된 실제 사례를 분석하고 토론하는 데 초점을 맞춥니다.32 PBL이 문제 정의부터 시작하는 개방형 탐구라면, CBL은 이미 발생한 특정 사례를 통해 이론을 실제에 적용하고 의사결정 능력을 기르는 데 효과적입니다.33 법학, 경영학, 의학 분야의 심화 학습서에 특히 유용합니다.
활용 방안: 각 장의 이론 설명 후, 관련 실제 사례를 제시하고 "이 상황에서 당신이라면 어떤 결정을 내릴 것인가?", "이 사례에 적용된 이론의 한계는 무엇인가?"와 같은 분석 질문을 함께 제공할 수 있습니다.
탐구기반학습 (Inquiry-Based Learning, IBL):
PBL을 포함하는 더 넓은 개념으로, 학습자의 질문과 호기심을 학습의 출발점으로 삼는 모든 접근법을 의미합니다.37 정해진 문제 대신, 큰 주제나 질문을 던져주고 학습자가 스스로 탐구 질문을 만들고 답을 찾아가는 과정을 강조합니다.
활용 방안: 단원 도입부에 "왜... 현상이 발생할까?"와 같은 핵심 질문(Essential Question)을 제시하고, 학습자가 책의 내용을 탐구하며 자신만의 답을 구성해나가도록 안내하는 구조로 설계할 수 있습니다.
1️⃣ [저술 출판] 기업 혁신경영의 본질(EconoX) 시리즈
[저술 출판] 기업 혁신경영의 본질 (EconoX) 시리즈 :
불확실한 경영 환경 속에서 기업 리더들이 지속 가능한 성장을 위한 최적의 경로를 설정하도록 돕는 지적 파트너가 되는 것을 목표로 합니다.
"혁신을 위해 무엇을 알아야 하는가?"와 "근본적 패러다임의 전환은 왜 일어나는가?"라는 두 가지 핵심 질문을 통해 미래 방향성을 예측하고 시장을 선도하는 분석적 프레임워크를 제시합니다.
이 시리즈는 심화 학습을 위한 교육 공학 방법론인 블룸의 분류법 기반 Q&A 와 PBL를 반영하여 심화 학습과 사고 능력을 함양할 수 있도록 설계되었습니다.
저자의 장기간의 현장 경험에서 비롯된 실증적 지식과 현대 경제분석 및 경영 이론을 융합하여 이론과 현실을 넘나드는 독보적인 분석을 선보이며, 대한민국 제조업의 기술적 난제를 해결하고 독창적인 솔루션을 창출하는 응용의 토대를 제공하고자 합니다.
2️⃣ [저술 출판] R&D 핵심 과제 시리즈
[저술 출판] R&D 핵심과제 시리즈 :
대한민국 자동차 산업 현장에서 40년간 쌓은 실증적 지식과 기술적 자산을 현대 공학 이론으로 분석하고 체계화한 결과물입니다.
과거의 성공과 실패 원리를 비판적으로 재해석하여 미래 모빌리티 시대의 기술 난제에 대한 근본적인 해답과 실용적인 통찰을 제공하며, 불확실한 미래에 대비하는 전략적인 R&D 방향성을 제시합니다.
이 시리즈는 심화 학습을 위한 교육 공학 방법론인 블룸의 분류법 기반 Q&A와 PBL를 반영하여 심화 학습과 사고 능력을 함양할 수 있도록 설계되었습니다.
자동차 산업 전문가, 타 산업 기술자와 경영자, 그리고 젊은 공학도들에게 격변하는 기술 패러다임 속에서 새로운 길을 찾는 데 귀중한 영감을 제공하는 기술적 등불이 되기를 바랍니다.
3️⃣[저술 출판] AI LLM 인공지능 문해력 시리즈
[저술 출판] AI LLM 인공지능 문해력과 사업모델 시리즈 :
AI 기술에 대한 명확한 이해를 바탕으로, 비즈니스의 미래 방향성을 설정하고 구체적인 실행 전략을 수립해야 하는 모든 리더를 위한 필독서입니다. AI 시대의 필수 역량인 'AI 문해력'을 기르기 위한 체계적이고 심층적인 학습 시리즈를 소개하는 것입니다.
이 시리즈는 심화 학습을 위한 교육 공학 방법론인 블룸의 분류법 기반 Q&A와 PBL를 반영하여 심화 학습과 사고 능력을 함양할 수 있도록 설계되었습니다.
반도체 하드웨어, LLM의 수학적 원리, MLOps 최적화 기술, AI 문해력 학습 로드맵,AI의 사회적 윤리 계약 등 AI 생태계 전반을 아우르는 포괄적인 커리큘럼을 제공하며, 비즈니스 리더들이 AI 사업화 모델 구축하고 전략적으로 활용할 수 있도록 돕는다는 내용을 담고 있습니다.
AI의 등장과 함께 장밋빛 미래와 종말론의 소음이 세상을 가득 채우고 있습니다. 그 소음을 뚫고, AI라는 동료와 함께 새로운 세상에 탑승하고 싶다면, AI를 명확히 이해하고, 제대로 활용하며, 변화에 적응하려는 모든 사림에게 이 보다 훌륭한 통찰을 제시하는 책자가 되기를 희망합니다.