교육과정 개요
2. 교육과정 개요 | |
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교과목명 | 패션 AI 마케팅 |
교육대상 | 패션산업분야 중소기업 재직자 중 5년이상 재직자(대리급 이상) |
교육횟수 | 3회 |
수료기준 | 총 출석률 80% 이상을 이수한 자 |
교육장소 | 서울시 대학로 에듀센터 교육장 및 기업체 교육장 |
교육운영 |
- 온라인 기반교육 : 2개 과정 - 핵심 교육 : 온라인 1개 과정+ 오프라인 (8시간*2일) - 프로젝트 : 오프라인 (8시간*3일) |
교육인원 | 정원20명 |
핵심역량 | 최신 기술트렌드 및 사례, 융합역량(기술, 패션) |
교육특징 |
- 중간관리자 내 다른 과정 중복수강 가능 - 중식,간식,교재,실습장비 제공 - 수료시 기념품 제공 - 실습 및 프로젝트 수행시 패션AI융합멘토 지원 |
교육 일정
3. 교육 일정 | ||||||
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구분 | 주제 | 강의내용 | 시간 | 비고 | 온/오프 | 비고 |
1 | 패션 디지털 마케팅의 AI적용사례 |
◦ 과정소개 (최종목표 안내: 패션 패션 디지털 마케팅 AI적용 프로젝트 기획안 작성) ◦ 패션 디지털 마케팅 오토메이션 ◦ 패션 디지털 마케팅 시장/기술/제품 동향 ◦ 패션 디지털 마케팅에서의 AI활용 사례 |
8 | 이론 | 온라인 및 오프라인 |
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2 | AI를 이용한 패션 상품 추천서비스 |
◦ 패션상품 추천서비스 분석 및 사례 소개 ◦ 인공지능 연관 분야 및 기술융합 사례 소개 ◦ 인공지능 기술이 적용된 디지털 마케팅기술의 이해 |
4 | 이론 | ||
◦ AI를 활용한 패션 상품 추천 서비스 구현 기술의 이해 ◦ 유튜브와 넷플릭스의 추천 알고리즘 설명 |
4 | 이론 | ||||
3 |
◦ AI적용 패션 디지털 마케팅 실습 ◦ 고객 정보 데이터 기반 추천 실습 |
8 | 실습 | |||
4 | 패션 아이템 추천서비스 |
◦ 구글 코랩을 활용한 이미지 분류모델(RNN) 개념 학습 ◦ 2개의 속성기반의 추천알고리즘 소개 |
4 | 이론 | 오프라인 | AI융합전문가 멘토 참여 개별 프로젝트 기획안 세부 실행계획 작성 |
◦ 아이템 기반(패션 아이템의 기본 정보)를 패션 아이템 추천을 위한 데이터 전처리 실습 | 4 | 실습 | ||||
5 | ◦ 사용자, 아이템 두 가지 속성을 사용한 패션아이템 추천서비스 개발프로젝트 실습 | 8 | 실습 | |||
6 | ◦ 사용자 그룹화 및 데이터 수정 후 재학습 및 결과 공유 실습 | 4 | 실습 | |||
◦ 패션 AI 마케팅 프로젝트 기획안 세부 실행계획 수립 및 발표 | 4 | 실습 (토론) |
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합계 | 48 |