chatGPT의 원리를 이해하고 비즈니스 및 마케팅에서 효율적으로 활용할 수 있다

1-1. chatGPT 활용목표 소개

1-2. 자연어 처리 기초개념

1-3. ChatGPT와 같은 자연어 처리 모델 소개

1-4. ChatGPT와 같은 자연어 처리 모델 소개

1. 자연어 처리 및 ChatGPT 소개

2-1. 콘텐츠 마케팅의 중요성

2-2. ChatGPT를 사용한 콘텐츠 아이디어 생성

2-3. ChatGPT를 활용한 블로그 게시물 작성요령

2-4. 콘텐츠 생성에서의 ChatGPT의 한계와 주의사항

2. ChatGPT활용 AI콘텐츠 생성

3-1. 고객 상담, CS지원의 중요성 소개

3-2. ChatGPT 기반의 자동 응답 시스템, 챗봇 설정

3-3. ChatGPT를 활용한 고객 질문 응답 및 해결

3-4. 고객 상담에서의 ChatGPT의 활용 사례 및 성과

3. ChatGPT를 활용한 고객 상담

4-1. 마케팅 자동화의 필요성, 데이터의 우수성

4-2. ChatGPT를 활용한 이메일 마케팅 자동화

4-3. ChatGPT를 활용한 광고 캠페인 관리 및 최적화

4-4. 마케팅 자동화에서의 ChatGPT의 장점과 효과적인 활용법

4. ChatGPT를 활용한 마케팅 자동화

5-1. 데이터 분석의 중요성 소개

5-2. ChatGPT를 활용한 소셜 미디어 데이터 분석

5-3. ChatGPT를 사용한 마케팅 인사이트 추출

5-4. ChatGPT와 데이터 분석의 시너지 효과

5. ChatGPT와 데이터 분석

6-1. 마케팅에서의 윤리적 고려 사항 소개

6-2. ChatGPT를 사용한 마케팅에서의 윤리적 문제

6-3. 데이터 개인 정보 보호 및 ChatGPT 활용에 대한 윤리 교육

6-4. 윤리적 ChatGPT 활용 가이드라인

6. ChatGPT 활용시 주의사항

7-1. ChatGPT와 같은 모델이 미래의 마케팅에 미치는 영향

7-2. AI와 ChatGPT의 발전에 따른 마케팅 전략 변화

7-3. ChatGPT를 활용한 마케팅 혁신 사례 연구

7. ChatGPT 마케팅 가능성

8-1. 기존 마케팅프로젝트 진행기간과의 비교

8-2. 업무효율비교

8-3. 실제 활용을 통한 시간,비용절감효과

8. 기존 마케팅 프로젝트 진행과 비교분석, 실무적용 피드백

비즈니스편  chatGPT이해 + 마케팅활용

AI와 chatGPT를 통해 효율적으로 디자인 및 아키텍처를 생성할 수 있다.

1-1. 딥러닝 개요

1-2. 딥러닝의 기본 개념과 역사

1-3. 신경망 아키텍처와 학습 알고리즘 소개

1-4. 생성 모델 개요

1-5. 생성 모델의 개념과 활용 사례

1-6. 생성 모델의 분류 및 비교

1. 딥 러닝과 생성 모델 기초

2-1. 작동 원리와 핵심 개념

2-2. 생성자와 판별자의 역할과 학습 과정 설명

2-3. AI와 chatGPT를 통한이미지 생성 실습

2-4. 모델 구현 및 학습

2. 생성형AI 소개

3-1. 생성 모델 안정화 개요

3-2. 생성 모델의 불안정성 문제 소개

3-3. 안정화 기술의 중요성

3-4. Stable Diffusion 이해

3-5. Stable Diffusion의 개념과 작동 원리

3-6. 안정적인 이미지 생성을 위한 Stable Diffusion의 역할

3. AI생성 모델 안정화 Stable Diffusion

4-1. Stable Diffusion 모델 구현 – 실사,반실사

4-2. Stable Diffusion 모델을 위한 환경 설정

4-3. 모델 아키텍처 및 학습 파라미터 설정

4-4. 안정적인 이미지 생성 실습

4-5. Stable Diffusion을 사용하여 안정적인 이미지 생성

4-6. 이미지 생성의 품질과 안정성 평가

4. Stable Diffusion 실습

5-1. 생성 모델 응용 분야

5-2. Stable Diffusion을 활용한 다양한 응용 분야 

5-3. 연구, 예술, 디자인에서의 활용 사례

5-4. Stable Diffusion 프로젝트

5-5. 참가자들이 자신의 Stable Diffusion 프로젝트 선택 및 수행

5-6. 프로젝트 결과 발표 및 공유

5. 생성 모델 응용, 프로젝트 적용

6-1. AI 예술과 윤리적 고려 사항 소개

6-2. 생성 모델과 윤리 관련 토론

6-3. Stable Diffusion 고급화,수익화하기

6-4. 더 깊은 이해를 위한 Stable Diffusion 고급 주제 소개

6-5. 연구 및 개발을 위한 추가 리소스 및 방향 제시

6. AI 윤리와 예술

AI와 chatGPT를 통한 공간,제품디자인활용법 (그림생성AI)

데이터 분석을 통해 브랜딩 및 채널별 마케팅을 최적화할 수 있다. 

1-1. 브랜딩의 개념과 중요성

1-2. 브랜드 분석과 SWOT적용사례

1-3. 브랜딩의 역사

1. 브랜딩 기초와 개념

2-1. 브랜드 포지셔닝과 메시지 개발

2-2. 목표 시장 식별과 고객 인사이트

2-3. 브랜딩 전략짜기

2. 브랜드 포지셔닝과 전략

3-1. 브랜드 아이덴티티의 구성 요소 (로고, 색상, 폰트 등)

3-2. 로고 디자인 원칙과 로고 디자인 과정

3-3. 브랜드 색상과 폰트 선택

3. 브랜드 아이덴티티와 시각적 브랜딩 (생성형 AI로 디자인하기)

4-1. 브랜드 스토리텔링과 브랜드 이야기 개발

4-2. 디지털 마케팅 기초와 소셜 미디어 전략

4-3. 콘텐츠 마케팅 전략 수립

4. 브랜딩과 콘텐츠 마케팅

5-1. 인공 지능의 역할, 활용사례

5-2. ChatGPT 및 자연어 처리 모델 소개

5-3. 데이터 기반 브랜딩 vs 개인화된 브랜딩

5. chatGPT와 브랜딩

6-1. 소셜 미디어 플랫폼 분석

6-2. 브랜드의 소셜 미디어 전략 개발

6-3. chatGPT로 자동화된 콘텐츠 생성과 챗봇 활용

6. SNS를 통한 브랜딩 강화방법 

7-1. 데이터 수집 및 분석 도구 활용

7-2. 데이터를 통한 트렌드 예측과 최적화 전략

7-3. 성과 측정과 리포팅 자동화

7-4. 성공 사례와 실패 사례를 통한 교훈 

7. 데이터 분석과 최적화

AI와 chaGPT로 마케팅 효율적으로 진행하기 (데이터기반 적용, 브랜딩 및 채널별 마케팅)

황민 강사

AI•

챗GPT

AI +친환경 연구소 설립(~현재)

고려대학교 학사

AI 인공지능

chatGPT

건축디자인

브랜딩디자인

마케팅디자인