AI 속을 열면 뭐가 들어 있을까? — 신경망
점 하나는 곱하고 더하는 것밖에 못 해. 그걸 층층이 쌓았더니 판단이 나왔어.
도입
0–5분질문을 칠판이나 화면에 띄우고, 학생들이 활동지 1번 칸에 자기 생각을 한두 문장으로 적게 해요. 두세 명의 생각을 듣되 정답은 아직 말하지 않아요.
수업 페이지 문장질문(수업 제목) AI 속을 열면 뭐가 들어 있을까?
전개
5–30분설명 · 약 8분
설명을 함께 읽고, 도입에서 나온 생각과 무엇이 같고 다른지 짚어요.
수업 페이지 문장1 · 먼저 생각해 보기 AI 속에는 숫자를 주고받는 점들이 층층이 쌓여 있어. 이걸 신경망이라고 불러.
점 하나가 하는 일은 놀랄 만큼 단순해. 들어온 숫자에 무게를 곱해 전부 더하고, 그 합이 문턱을 넘으면 다음 층으로 넘겨.
똑똑함은 점 하나에 들어 있지 않아. 층을 여러 번 지나는 동안 단순한 계산이 쌓여서 복잡한 판단이 되는 거야.
실험 · 약 12분
수업 페이지의 실험을 학생 기기나 교실 화면으로 열어요. 학생들은 무엇을 바꿨고 무엇이 달라졌는지 활동지 2번 칸에 적어요.
수업 페이지 문장2 · 실험 직접 해보기 — 신경망 안에서 벌어지는 일, 순서대로
섞인 조각을 맞는 순서대로 눌러 봐. 점 하나의 일부터, 층을 지나는 길, 무게가 정해지는 과정까지 세 세트야.
그림 · 약 5분
수업 페이지의 그림을 함께 보며 흐름을 한 번 더 짚어요.
수업 페이지 문장그림 입력에서 출력까지, 층을 지나는 길
숫자가 층을 하나씩 지나며 모양을 바꿔 가는 게 신경망이야.
왼쪽에서 오른쪽으로 숫자가 흐른다. 가운데 주황 칸이 층을 쌓는 의미를 만들어 주는 자리다.
정리
30–40분활동지의 세 문제를 먼저 혼자 풀게 하고, 수업 페이지의 퀴즈로 함께 채점해요. 틀린 문제는 풀이를 같이 읽어요.
수업 페이지 문장3 · 퀴즈 Q1신경망의 점 하나가 하는 일에 가장 가까운 건?
- ① 들어온 숫자에 무게를 곱해 더하고 문턱을 넘는지 본다
- ② 문장을 통째로 외운다
- ③ 인터넷에서 답을 찾아온다
- ④ 규칙을 스스로 글로 적는다
Q2신경망이 복잡한 판단을 할 수 있는 이유는?
- ① 점 하나가 아주 똑똑해서
- ② 층을 여러 번 지나며 단순한 계산이 쌓여서
- ③ 사람이 답을 미리 적어 둬서
- ④ 화면이 커서
Q3'무게'는 무엇을 정하는 값일까?
- ① 글자의 크기
- ② 화면의 밝기
- ③ 신호를 얼마나 세게 넘길지
- ④ 인터넷 속도
정답과 풀이 보기
- Q1 · 정답 ① 들어온 숫자에 무게를 곱해 더하고 문턱을 넘는지 본다 점 하나는 곱하고, 더하고, 문턱을 넘는지 보고, 넘겨주는 것만 해. 놀라운 일은 점 하나가 아니라 그런 점이 아주 많이 층으로 쌓여서 생겨.
- Q2 · 정답 ② 층을 여러 번 지나며 단순한 계산이 쌓여서 첫 층은 선 같은 작은 조각만 잡아. 그 조각이 다음 층에서 눈과 귀가 되고, 마지막 층에서 고양이가 되지. 깊이가 판단을 만들어.
- Q3 · 정답 ③ 신호를 얼마나 세게 넘길지 연결마다 무게가 달라서 어떤 신호는 세게, 어떤 신호는 약하게 넘어가. 학습이란 결국 이 무게 숫자들을 고쳐 나가는 일이야.
마무리
40–45분「오늘의 한 줄」을 함께 읽고, 학생들이 활동지 맨 아래 칸에 자기 말로 바꿔 써요. 두세 명이 읽어 주면 끝이에요.
수업 페이지 문장오늘의 한 줄 점 하나는 곱하고 더하는 것밖에 못 해. 그걸 층층이 쌓았더니 판단이 나왔어.
수업 준비에 더 읽을 것
- 딥러닝을 만든 세 사람이 직접 쓴 요약 글이야. 그림이 많아서 훑어보기 좋아 — Deep learning (Nature, 2015)
- 1943년, 신경세포를 계산 소자로 본 첫 논문 — 신경망이라는 말의 출발점 — McCulloch·Pitts, A logical calculus… (1943)
- 틀린 만큼 무게를 고치는 방법(역전파)을 널리 알린 1986년 논문 — Learning representations by back-propagating errors (1986)