패션 AI 융합서비스 개발 과정

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교육과정

2. 교육과정 개요
교과목명 패션 AI 융합서비스 개발과정
교육대상 패션산업분야에 관심있는 AI/SW개발자 및 컨설턴트(2년 이상 경력자)
교육횟수 3회
수료기준 총 출석률 80% 이상을 이수한 자
교육장소 서울시 대학로 에듀센터 교육장 및 기업체 교육장
운영방식 온라인(24H) + 오프라인(24H) 실시간 화상강의
서울 대학로 에듀센터 교육장 Zoom 활용
교육인원 정원20명
핵심역량 최신 기술트렌드 및 사례, 융합역량(기술, 패션)
평가여부 프로젝트결과물 제출(50%), 개별 프로젝트 기획안 제출(50%)

교육 일정

3. 교육 일정
구분 주제 강의내용 시간 비고 온/오프 비고
1 패션 디지털 마케팅의 이해 및 AI적용사례 ◦ 과정소개 (최종목표 안내: 패션산업 AI융합서비스 개발프로젝트기획안 작성)
◦ 패션디지탈 마케팅 오토메이션
◦ 패션 디지털 마케팅 시장/기술/제품 동향
◦ 패션 디지털 마케팅에서의 AI 활용 사례 		6 이론 온라인 및 오프라인
◦ (실습) 마케팅 오토메이션 AI 솔루션 실습 2 실습
2 패션 MD 이해 및
AI적용사례		 ◦ 패션산업의 MD 역할 및 역할별 AI적용사례
◦ 패션 AI MD 솔루션 국내외 시장/제품/기술 동향
◦ (사례) AI적용 패션물류 사례 소개 		6 이론 온라인 및 오프라인
◦ (실습) AI적용 패션 MD 실습 2 실습
3 패션산업
AI 기반 가상피팅
서비스 사례		 ◦ 과정소개 (최종목표 안내: AI 기반 가상피팅 서비스 프로젝트 기획안 작성)
◦패션산업의 AI 기반 가상피팅 서비스 사례 및 동향 		6 이론 온라인 및 오프라인
◦ Open pose개념 설명과 데이터 적용방법 십습 2 실습
4 패션 AI융합서비스
개발프로젝트		 ◦데이터 속성 파악 및 라벨링에 필요한 자원 분배 실습
◦속성값 부여시 제공할 서비스와 연관성을 고려한 맨투맨맨토링 진행 		8 실습 오프라인 AI융합전문가
멘토 참여
개별
프로젝트 기획안 세부 실행계획 작성
◦사내 데이터를 가공 설계방법 실습
◦데이터 확인 및 인공지능 적용 분야 타당성 확인
◦사내 데이터 전처리 실습 		8 실습
5 ◦가공데이터 인공신경망 학습
◦출력된 가중치 및 데이터 finetuning 		4 실습
◦사내 이미지 검색 서비스 프로젝트 기획안 세부 실행계획 수립 4 실습
6 ◦ AI융합 학습 전이학습 및 변환 프로젝트 변환 프로젝트 4 실습
◦패션산업 AI융합서비스 개발 프로젝트 기획안 세부 실행계획 수립 4 실습
(토론)
합계 48
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