신경망의 가장 기본적인 구성 요소인 퍼셉트론(perceptron)의 작동 원리와 구조를 이해하고, 이를 AND 및 XOR 게이트 예제를 통해 직접 구현해본다. 특히 단일 퍼셉트론으로 해결할 수 없는 비선형 문제를 다층 퍼셉트 (Multi-Layer Perceptron, MLP)을 통해 해결하는 방법을 실습하며, MLP가 다양한 신경망 구조의 기반이 되는 이유를 학습한다. 또한 인공지능 기술의 급속한 확산에 따라 AI 연산에 소모되는 에너지가 빠르게 증가하고 있으며, 이는 데이터 센터의 전력 소비와도 직결된다. 따라서 본 자료에서는 신경망에 대한 이해를 바탕으로, 향후 에너지공학적 관점에서 AI 기술의 지속 가능한 발전 방향에 대해 고민하는 기회를 제공한다.