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各种课程的入学考试教学大纲：
经典，精品店，Croquis，时尚趋势，高级时装，设计师，Prêt-a-porter和Silhouette。时尚定义，重要性，影响时尚和反时尚差异的因素。时尚孔，进化，周期，长度和时尚周期的断裂。时尚领导者和追随者。影响服装设计的时尚因素：性别，年龄，职业，季节，场合和环境或社会。时尚理论 - 滴滴滴滴，浏览和自下而上的理论。时尚心理学 - 服装的社会和心理方面的作用第一印象。社会学选择受到国籍，传统，阶级意识，职业的影响。国家和国际设计师，品牌，时尚和反时尚理解趋势：市场调查 - 开发消费者资料
海湾经济多样化通过人工智能实现真正...
“这个想法是，这个吊舱会根据需求在该地区或国外的任何地方移动和停放。它将实际的现成服装和新手的创作带到知名时装设计师或品牌，因为其他配饰可以通过全息图展示。魔镜比在线销售高出一筹，买家可以放心，从悬挂或全息图中的商品阵列中选择的商品是合适的。这样，魔镜就变成了裁缝或裁缝师，负责测量，以确保即使所选服装实际上没有由客户试穿（无接触试穿），送到家门口的服装也不会松或紧，也不会短或长。客户点击魔镜查看显示菜单，选择，无接触试穿，如果感兴趣，则购买。魔镜有一个聊天框。” 1
主题代码
(a) appreciate the vital role that the fashion industry plays in the global economy, society, and the environment (b) identify and analyze a fashion brand's strategic context, including important fashion industry trends and fashion business models, that will influence the industry in the future (c) define the brand's strategic capability such as its resources and strategic competences (d) analyze the brand's TOWS, which is an extension of the classic SWOT analysis, to bring together the external and internal perspectives (e)开发战略选择，可以在当代时装行业（F）中赋予品牌可持续的竞争优势（F），展现了创新的解决问题的技能，分析思维能力以及培养专业精神，沟通技巧和团队精神。
革命性的时尚：一种生成的AI方法，用于个性化服装设计和定制配件
结论个性化服装设计的生成AI方法代表了应对时装业的持久挑战，风格和可及性的持续挑战。该解决方案通过集成诸如拖动gan，实时样式转移和3D身体重建之类的尖端技术，提供前所未有的自定义和用户参与度。收益范围超出了个人消费者，有望增强的可持续性，成本效益和时尚的包容性。随着技术的不断发展，我们可以预期AI驱动的时装设计的进一步创新，包括改善甘纳斯的概括，增强的物理模拟和跨模式学习整合。这些进步不仅可以彻底改变衣服的设计和生产方式，而且可以改变消费者与时尚互动的方式。服装设计的未来在于AI技术的无缝集成，为更个性化，高效和可持续的时尚生态系统铺平了道路。
招股说明书-2021.pdf
印度国家时装技术学院欢迎您参与共同的未来愿景。我们的学生掌握了设计和时尚整个价值链中最新的创新和技术信息。我们鼓励他们尊重丰富的印度传统文化，从我们的生活方式以及我们自己的传统艺术和手工艺中汲取精华。我们为向学生灌输道德价值观而感到无比自豪，这些价值观后来留下了印记，并对我们服务的行业和整个社会产生了积极影响。NIFT 一直致力于采用时尚教育的全球标准，将其教学方法与互动和不断发展的教育体系相结合，旨在创造一种独特的学习体验，融合传统，在自由探究和认知的环境中培养审美技巧。
欢迎和学术概述 2024 年 3 月 23 日星期六
艺术教育，富兰克林露台，200 号套房艺术基金会，鲍街停车场，五楼艺术史，布福德大厦，202 室电影院，仓库，二楼传播艺术，交易所工艺/材料研究，Murry N. DePillars 大厦，二楼舞蹈和编舞，舞蹈中心，大厅时装设计，Pollak 大厦，405 室时装营销，Pollak 大厦，221 室平面设计，Pollak 大厦，321 室室内设计，Pollak 大厦，409 室动能成像，仓库附楼音乐，哈里斯礼堂绘画 + 版画，Murry N. DePillars 大厦，342 室摄影 + 电影，Pollak 大厦，305 室雕塑 + 扩展媒体，Murry N. DePillars 大厦，115 室剧院，WE Singleton 表演艺术中心，霍奇斯剧院
生成式人工智能和 ESG 绩效加速
内容，例如图像、视频、设计、文本等（Mayahi & Vidrih，2022 年）。在时尚领域，生成式 AI 工具（例如 Khroma 1）用于生成图像和设计。研究还开发了新的算法和深度学习模型（例如 PainNet）来设计服装的生成式时尚模型（Lin et al.，2020 年）。日本科技公司 Data Grid 利用该技术创建了代表性的时装模型。最后，Spectrum 使用生成式 AI 设计其电视广告 2 。由于生成式 AI 在营销中的应用仍处于起步阶段，因此人们对 AI 生成的营销内容如何影响 ESG 绩效的了解相对较少，也没有从风险管理角度对公司可以使用的策略和框架进行广泛的研究。2- 知识管理和组织学习：教育文本的创作和