문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
1. 리테일 업계에서의 엣지 AI 소개
- 엣지 AI 개요 및 리테일 분야에서의 역할 설명
- 지연 시간 최소화, 실시간 처리 능력 등 핵심 이점들
- 리테일 업계에서의 엣지 AI 활용 사례 연구
2. 스마트 체크아웃 및 자동 결제 시스템
- AI 기반 무인 체크아웃 기술의 원리
- 물체 인식 기능을 활용한 자동 결제 프로세스
- 고객 인증 및 사기 방지 메커니즘 설명
3. 재고 관리와 상품 최적화
- 컴퓨터 비전을 활용한 진열대 모니터링 및 재보급 절차
- AI 기반 실시간 수요 예측 방법
- RFID 및 IoT 기술과의 통합을 통한 자동 추적 기능
4. AI를 활용한 고객 참여도 향상 전략
- 엣지 AI 기반 개인 맞춤형 제품 추천 시스템
- 매장 내에서 활용 가능한 AI 가상 비서 구현 방법
- 고객 감정 분석 및 행동 패턴 파악 기술
5. 리테일 환경에서의 엣지 AI 솔루션 배포 및 관리
- 적절한 하드웨어와 소프트웨어 선택 기준 설명
- 리테일 업계에서의 AI 보안 문제와 규제 준수 방안
- 여러 매장에 걸쳐 AI 솔루션을 확장 적용하는 절차
6. 리테일 업계를 위한 엣지 AI의 향후 발전 방향
- 자율 운영 매장 구현을 위한 AI 기술 진보 동향
- 쇼핑 경험 개선을 위해 엣지 AI와 증강현실(AR) 기술의 통합 방안
- AI 기반 리테일 시스템에서 고려해야 할 윤리적·법규적 문제들
7. 강좌 요약 및 향후 활동 계획 제시
요건
- AI 및 머신러닝 관련 기본 개념에 대한 이해
- 리테일 기술과 자동화 분야에 대한 기초 지식
- Python 사용 경험이나 AI 프레임워크 활용 능력이 있으면 좋지만 필수 조건은 아닙니다.
대상자
- 리테일 기술 전문가
- AI 개발자
- 비즈니스 분석가
21 시간
회원 평가 (1)
고급 주제를 다루고 실제 사례를 통해 실습할 수 있습니다.
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
코스 - Advanced Edge AI Techniques
기계 번역됨
