위포트에서 인공지능 강의를 들으면서 신경망과 인공신경망의 기본 구조를 다시 한 번 정리할 수 있었다. 특히 실제 생물학적 신경망이 어떻게 전기적 신호를 받아 다른 신경세포로 전달되는지를 그림으로 설명해줘서 이해하기가 훨씬 쉬웠다.

강의에서는 **입력 신호(Input)**가 시냅스를 통해 들어오고, 축삭을 거쳐 **출력(Output)**으로 나가는 흐름을 보여주는데, 이걸 그대로 본따 만든 구조가 우리가 흔히 알고 있는 **인공신경망(ANN)**이라는 점이 인상적이었다.
여러 입력값들이 들어오고, 그 값들을 종합해서 뉴런이 ‘활성화될지 말지’를 결정한다는 설명이 되게 직관적이었다.

특히,

• 생물 신경망 = 신호를 전달하는 구조 중심

• 인공신경망 = 신호를 받아 계산하고 활성 여부를 판단하는 모델
  이라는 차이를 시각적으로 비교해줘서 개념이 훨씬 명확해졌다.

짧은 강의였지만 기본 개념을 다시 잡을 수 있었고, 앞으로 딥러닝·AI 품질관리 파트로 넘어가기 전에 기초를 탄탄하게 다지는 데 도움이 된 것 같다.