들어가는 글


AI 디자인의 개념과 기술
1. AI 디자인의 개념 및 정의
1.1. 디자인 패러다임의 변화와 AI 기술
■ 디자인 패러다임의 역사적 변화
■ 디지털 혁신과 디자인 트렌드
■ AI 기술이 디자인 패러다임에 미치는 영향
1.2. 창의적 작업에서의 AI의 역할
■ 창의성과 AI: 보완적 관계인가, 대체적 관계인가
■ 인간과 AI의 창의적 활동
■ 창작자와 AI의 협업
1.3. AI 디자인의 정의와 필요성
■ AI 디자인의 개념과 특징
■ AI 디자인이 필요한 이유
■ AI 디자인의 주요 적용 분야

2. AI와 디자인의 융합
2.1. 디자인 도구와 기술의 변화
■ 수작업 기반의 디자인
■ 디지털 디자인의 등장
■ AI 디자인의 출현과 혁신
2.2. 디지털 디자인과 AI 디자인의 비교
■ 기존 디자인의 특징과 한계
■ AI 기술에 따른 디자인 접근 방식 변화
■ 디자이너와 AI의 역할 비교
2.3. AI와 융합된 디자인 업무 변화
■ AI와 디자이너의 협업
■ AI로 인한 디자이너의 역할 변화
■ 디자인 도구의 변화와 업무 환경의 개선

3. AI 디자인의 기술적 배경
3.1. AI의 기본 개념과 핵심 원리
■ AI의 정의 및 주요 개념
■ AI의 학습 방식
■ 디자인에 적용되는 AI의 원리
3.2. AI의 디자인 적용 기술
■ 머신러닝과 디자인 자동화
■ 딥러닝을 활용한 창의적 디자인 솔루션
■ 자연어 처리 기반 디자인 인터페이스
■ 컴퓨터 비전과 이미지 분석
■ 생성형 모델을 활용한 콘셉트 설정
■ 데이터 분석 및 트렌드 예측
3.3. AI 디자인의 알고리즘 및 모델
■ 디자인을 위한 생성 모델
■ 스타일 트랜스퍼 및 이미지 변형 기법
■ 강화 학습 기반 최적화 모델
■ AI 기반 추천과 큐레이션 시스템
■ 대규모 언어 모델 응용


AI 디자인 프로세스 및 실무 활용
1. AI를 활용한 디자인 프로세스
1.1. 디자인 프로세스의 변화
■ 디자인 프로세스와 AI의 도입
■ AI 기술의 발전과 프로세스의 변화
■ AI 디자인 프로세스에서 디자이너의 역할
1.2. 디자인 프로세스의 종류
■ 사용자 경험 디자인 프로세스
■ 서비스 디자인 프로세스
■ 디자인씽킹과 AI의 결합
1.3. AI 디자인 프로세스의 개념 및 특징
■ AI 디자인 프로세스의 개념
■ AI 디자인 프로세스의 단계별 역할
■ AI 디자인 프로세스의 차별점
1.4. AI 디자인 프로세스의 단계
■ 이슈 탐색
■ 콘셉트 설정
■ 아이디어 도출
■ 디자인 구현
■ 프로토타입 검증
■ 공유 및 확장

2. 프롬프트와 AI 디자인
2.1. 프롬프트의 이해
■ 프롬프트의 정의와 기본 개념
■ 프롬프트의 핵심 구성 요소
■ 프롬프트의 역할과 디자인에 미치는 영향
2.2. 효과적인 프롬프트 작성 전략
■ 기본 작성 원칙
■ AI 디자인 프롬프트 작성 기법
■ AI 디자인 프롬프트 라이브러리 제작
■ 프롬프트 피드백의 활용
2.3. 프롬프트 최적화 및 평가 방법
■ 최적화 평가 기준 설정
■ 최적화 기법 및 테스트 방법론
■ 프롬프트 벤치마킹을 통한 평가

3. AI 디자인의 분야
3.1. 시각 및 그래픽 디자인
■ 시각 및 그래픽 디자인 개요
■ AI 기반 이미지 생성 및 편집 기술
■ 실제 응용 분야
3.2. 제품 및 산업 디자인
■ 제품 및 산업 디자인의 이해
■ AI 기반 디자인 방법론과 기술
■ 실제 응용 분야
3.3. 건축 및 공간 디자인
■ 건축 및 공간 디자인의 이해
■ AI 기반 설계 및 시뮬레이션 기술
■ 실제 응용 분야
3.4. 영상 및 미디어 콘텐츠
■ 영상 및 미디어 콘텐츠의 이해
■ AI 기반 영상 제작 및 편집 기술
■ 실제 응용 분야
3.5. UX/UI 디자인
■ UX/UI 디자인의 이해
■ AI 기반 UX/UI 구현 기술
■ 실제 응용 사례
3.6. 패션 디자인
■ 패션 디자인의 이해
■ AI 기반 패션 트렌드 예측 및 스타일 추천
■ 실제 응용 분야
3.7. 예술 및 창작
■ AI가 예술 및 창작에 미치는 영향
■ AI 기반 예술 및 창작 기법
■ 예술 및 창작의 미래

4. AI 디자인 도구와 플랫폼
4.1. 디자인에 사용되는 AI 도구
■ AI 디자인 도구의 종류 및 분류
■ 주요 기능 및 활용
■ 최신 기술 동향 및 발전 방향
4.2. 오픈소스 vs 상용 소프트웨어 비교
■ 기본 개념 및 비교
■ 커스터마이징 및 확장성
■ 효율성과 기술 지원
4.3. AI 디자인 도구의 선정 전략
■ 디자인 요구 분석 및 도구 적합성 평가
■ 디자인 프로세스를 고려한 선정 전략
■ 디자인 구현을 위한 지속적 개선


AI 디자인의 미래 전망
1. AI 디자인의 사회적 문제와 극복 방안
1.1. 창작물의 저작권 및 소유권
■ AI 창작물의 개념과 범위
■ AI 디자인 저작권 및 소유권 분쟁
■ AI 디자인 소유권 관리 방안
1.2. 데이터 편향성
■ 데이터 편향성의 원인 및 유형
■ 데이터 편향성이 디자인에 미치는 영향
■ 데이터 편향성 극복을 위한 전략과 기술
1.3. 기술적, 사회적 문제
■ 알고리즘 투명성 및 공정성 확보
■ 개인정보 공유 및 보안 강화
■ AI 환각에 의한 디자인 오류
■ AI 디자인의 사회적 파급효과와 책임

2. AI와 디자인의 미래
2.1. AI 디자인의 발전 전망
■ AI 디자인 패러다임으로의 전환
■ 글로벌 시장 및 산업의 확장 전망
■ 미래 기술 트렌드와 디자인 프로세스의 진화
2.2. 디자이너와 AI 디자인의 미래
■ 협업 방식의 변화
■ 새로운 디자인 직군의 등장
■ 미래 디자인 생태계 구축
2.3. 디자인 산업의 변화
■ 경영 전략 및 비즈니스 모델 혁신
■ 산업 영역 확장 및 시장 트렌드 변화
■ 지속 가능성 및 글로벌 협력 기반 구축

3. AI 디자인의 과제
3.1. 디자인의 AI 활용 방법
■ 창의적 조력자로서의 AI
■ 친환경 선구자로서의 AI
■ 글로벌 네트워크 연결자 및 협업 촉진자로서의 AI
3.2. AI 디자인의 미래 연구 분야
■ 공동 창작을 위한 원격 협업 플랫폼
■ 상호작용형 브랜드 경험과 AI 스토리텔링
■ 예측적 지속가능성을 통한 순환형 디자인 지표
3.3. AI와 디자인 융합을 위한 실천 과제
■ 인간 중심 AI 디자인 윤리 기준 마련
■ 디자이너의 AI 활용 역량 강화
■ 창의성과 기술의 균형을 위한 AI 디자인 가이드라인 구축


나오는 글

용어 정리
참고 자료