디지털창의성의 미래

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경일대학교
김현서

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주제분류

예술ㆍ체육 >응용예술 >사진영상학
강의학기

2025년 1학기

조회수

1,359

강의계획서: 강의계획서

문화예술 콘텐츠 산업 분야의 융복합 현상을 국내외 사례 중심으로 탐구한다. 현대 예술의 기술적 맥락과 발전을 검토하고 다양한 실험적 작품을 감

상함으로써 학습자에게 새로운 예술 탐구의 기회를 제시한다. 이를 통해 창의적 사고 확장의 단초를 제공하며 시대의 흐름에 유연하게 대응 가능한 인재를 육

성하는 것을 수업의 목표로 한다.

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강의소개영상

차시별 강의

1.	강의소개영상	디지털 기술의 발전이 창의성의 개념을 어떻게 확장시키는지를 탐구한다.
	오리엔테이션	1. 수업 개요 및 평가방식 설명 2. 커리큘럼 주차별 진행 안내
	기술발전과 창의성의 관계	디지털 기술과 창의성을 탐색한다.
2.	인공지능 예술의 개념과 영사적 배경	AI 예술 창작 사례를 이해한다.
	예술 창작 영역에서 인공지능의 가능성	미래의 예술가의 역할 변화를 탐색한다.
3.	AI와 인간 창의성의 융합	인간과 AI의 협업 방식을 이해한다.
	AI 기반 웹 창작 도구(Adobe Express, Canva AI)	AI 도구의 실제 활용 사례를 알아본다.
4.	생성형 AI 2D Image	생성형 인공지능의 개념과 최신 예술 경향을 탐색한다.
	AI 크리에이티브를 활용한 2D 이미지 생성 프로세스	Adobe Photoshop Firefly 도구 실습
5.	디자인에 활용되는 생성형AI 도구	생성형 AI를 활용한 디자인 도구를 이해한다.
	생성형 AI 기반 콜라보레이션 디자인	MidJourney를 활용하여 실제 제작 과정에 적용한다.
6.	생성형 AI Writing	AI 창작 글쓰기 개념을 탐색한다.
	AI 글쓰기 도구 탐색 (ChatGPT, WRTN)	AI 기반 글쓰기 도구를 활용하고, 창작 과정에서의 가능성과 한계를 탐색한다.
7.	생성형AI 기술을 활용한 영상 생성 기술	AI 기반 영상 생성 기술을 이해한다.
	영상제작 서비스 Sora, Runway ML, KLING AI	생성형 AI 도구를 활용한 제작 기법을 탐색한다.
9.	감성 컴퓨팅	감성 컴퓨팅의 개념을 이해한다.
	감성인식 AI를 활용한 예술 작품	감성 인식 기술이 적용된 예술 작품 사례를 통해 인간-기계간 상호작용의 확장 가능성을 이해 할 수 있다.
10.	인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 이해	인공지능의 개념과 종류를 학습한다.
	합성곱 신경망(CNN), 생성적 적대 신경망(GAN) 알고리즘 학습	CNN, GAN 알고리즘을 학습한다.
11.	머신러닝 이해	머신러닝의 종류를 탐색한다.
	AI 밸런스	AI 기술의 균형감에 대해 탐색한다.
12.	컴퓨터 비전	컴퓨터 비전의 개념을 이해한다.
	컴퓨터 비전 데이터셋	컴퓨터 비전을 활용한 기술 응용 사례를 탐색한다.
13.	컴퓨터 비전의 작동원리	컴퓨터 비전의 메커니즘을 이해한다.
	컴퓨터 비전의 기술요소	컴퓨터 비전의 핵심 기술 요소를 알아본다.
14.	미디어 아트	미디어 아트의 개념과 핵심 특성을 이해한다.