주제1 21세기 AI 강자는 누구인가?

소주제1: 샘 알트먼은 개척자, 데미스 하사비스는 사색가: 상반된 이력과 배경

소주제2: 알트먼과 하사비스의 기술 유형 및 특징: 생성 AI vs. 심층 강화학습

소주제3: 샘 알트먼(OpenAI)와 데미스 하사비스(Google DeepMind)의 장단점

소주제4: 오픈AI의 대표작 챗GPT는 일상의 동반자 vs. 알파폴드는 생명과학 패러다임을 바꾸는 인류의 조력자



주제2 ANI(약한인공지능)에서 ASI(초인공지능)은 어떻게 도시의 운영체계가 되는가?

소주제1: 지능의 범위에 따라 ANI→AGI→ASI 발전 추세 속에서 ANI

소주제2: 지능의 범위에 따라 ANI→AGI→ASI 발전 추세 속에서 AGI

소주제3: 지능의 범위에 따라 ANI→AGI→ASI 발전 추세 속에서 ASI



주제3 LLM(거대언어모델) → LMM(거대멀티모달모델) → LAM(거대행동모델)은 어떻게 도시의 운영체계가 되는가?

소주제1: LLM→LMM→LAM 발전 경로 속에서 LLM모델

소주제2: LLM→LMM→LAM 발전 경로 속에서 LMM모델

소주제3: LLM→LMM→LAM발전 경로 속에서 LAM모델



주제4 AI는 맥컬럭-피츠모델, 햅이론, 퍼셉트론, AI, 딥러닝 순으로 개발: 뇌의 모방에서 스스로 학습하는 지능까지

소주제1: 인공지능으로의 초기 관문: 앨런 튜링의 튜링 테스트

소주제2: 맥컬럭-피츠 모델: ‘최초의 인공 뉴런, 생각의 스위치를 켜다’

소주제3: 헵 이론: ‘함께 활성화되면, 더 강하게 연결된다’-학습의 원리를 제시하다

소주제4: 퍼셉트론: ‘스스로 눈금 배우는 저울’-최초의 학습 알고리즘

소주제5: 인공지능: ‘인간의 지능을 탐구하는 광대한 영토’

소주제6: 딥러닝: ‘스스로 특징을 발견하는 깊은 신경망’



주제5 생성형 AI(Generative AI)가 어떻게 도시의 새로운 청사진을 그리는가?

소주제1: 새로운 창조의 시대: 생성형 AI란 무엇인가?

소주제2: AI와 생성형 AI의 특징적인 차이

소주제3: 창조의 엔진: 생성형 AI는 어떻게 생각하고 만들어내는가?

소주제4: 일상과 산업을 뒤흔들다: 생성형 AI가 바꾸는 우리의 세상

소주제5: 생성형AI가 지닌 야누스의 두 얼굴

소주제6: 창조를 넘어 공존을 향하여



주제6 머신 러닝(Machine Learning)이란 무엇이고, 어떻게 우리의 일상을 바꾸는가?

소주제1: 머신 러닝이란 무엇인가?

소주제2: 머신 러닝의 지도학습: 정답지를 보고 배우는 똑똑한 학생

소주제3: 머신 러닝의 비지도학습: 정답지 없이 스스로 질서를 찾아내는 탐험가

소주제4: 머신 러닝의 강화 학습

소주제5: 머신 러닝, 딥러닝, LLM, 생성형 AI로 진화과정



주제7 딥러닝(Deep Learning): 미래도시를 위한 새로운 도시계획과 도시설계 패러다임

소주제1: 딥 러닝의 현주소: AI 발전 경로 속 역할과 위상 분석

소주제2: 딥 러닝(Deep Learning)에 대한 심층 분석

소주제3: 딥 러닝의 활용 데이터 및 활용 예시



주제8 챗GPT는 어떻게 도시의 라이프스타일을 새로 쓰는가?

소주제1: 챗GPT(ChatGPT)의 현주소: 두 개의 AI 발전 경로 속 위치 분석

소주제2: 챗GPT의 본질: 개념, 배경, 그리고 기술적 의미 분석

소주제3: 도시분야에서 챗GPT의 역할과 활용사례: 만능 보좌관에서 창의적 조력자까지



주제9 AI 에이전트 도시: ML→DL→AI Agent

소주제1: AI의 진화, 예측가를 넘어 자율적 행동가로: AI 에이전트의 등장 배경

소주제2: AI 에이전트가 추구하는 목표, 적용기술, 역할, 장단점

소주제3: 챗GPT와 AI 에이전트의 차이는 무엇인가?

소주제4: AI 에이전트의 도시분야 적용 사례