Course Outline

Edge AI 소매업 소개

  • Edge AI 개요 및 소매에서의 역할
  • 주요 이점: 낮은 대기 시간, 실시간 처리 및 효율성
  • 소매업에서의 Edge AI 응용 프로그램의 사례 연구

스마트 체크아웃 및 자동 결제 시스템

  • AI 기반 계산대 없는 체크아웃 기술
  • 자동 청구를 위한 객체 인식
  • 고객 인증 및 사기 방지

재고Management 및 재고 최적화

  • 선반 모니터링 및 재입고를 위한 컴퓨터 비전
  • AI를 활용한 실시간 수요 예측
  • 자동 추적을 위한 RFID 및 IoT 통합

AI를 통한 고객 참여 강화

  • Edge AI를 사용한 개인화된 추천
  • 소매점의 AI 기반 가상 비서
  • 감정 분석 및 고객 행동 추적

소매업에서의 Edge AI 솔루션 배포 및 관리

  • Edge AI에 적합한 하드웨어 및 소프트웨어 선택
  • 소매 AI의 보안 및 규정 준수 고려 사항
  • 여러 매장 위치에 걸쳐 AI 솔루션 확장

Edge AI 소매업의 미래 동향 및 혁신

  • AI 기반 자율 매장의 발전
  • 쇼핑 경험을 위한 증강 현실(AR)과 Edge AI 통합
  • AI 기반 소매업의 윤리 및 규제 고려 사항

요약 및 다음 단계

Requirements

  • AI 및 머신러닝 개념에 대한 기본 이해
  • 소매 기술 및 자동화에 대한 지식
  • Python 또는 AI 프레임워크에 대한 경험이 유익하지만 필수는 아닙니다.

청중

  • 리테일 기술자
  • AI 개발자
  • Business 분석가
 21 Hours

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