Dominarás el Diseño Generativo en la mejor universidad digital del mundo, según Forbes” 

El Análisis Predictivo de Interacciones con los usuarios empleando IA es una herramienta valiosa, destinada a optimizar las vivencias de los consumidores tanto en productos como servicios específicos. Por ejemplo, al anticipar sus preferencias, los diseñadores pueden crear interfaces más individualizadas y atractivas. En esta línea, al prever las posibles dificultades en la navegación, los especialistas son capaces de tomar medidas para mejorar la retención o incluso evitar la frustración de los individuos. Para desarrollar los estudios más precisos, los profesionales deben considerar pasos para sacarles el máximo partido. Entre ellos, figuran factores como las recomendaciones personalizadas, detección de anomalías o segmentación de la audiencia. 

Por eso, TECH ha desarrollado este Experto Universitario, que versará sobre la interacción diseño-usuario y las aplicaciones de la IA. De esta forma, el plan de estudios ofrecerá a los alumnos sugerencias contextuales basadas en comportamientos del público, así como diseños adaptativos a diferentes dispositivos. Además, el temario profundizará en la personalización dinámica de interfaces de usuario para captar más su atención.  

Asimismo, se brindarán las estrategias más efectivas para incorporar exitosamente las herramientas del Aprendizaje Automático a los procedimientos creativos. Cabe destacar que se resaltará la importancia de la ética durante la confección de diseños, mediante acciones destinadas a reducir el impacto ambiental y disminuir el uso de residuos. De esta forma, los egresados destacarán por ofrecer las piezas artísticas más innovadoras, teniendo en cuenta las consideraciones deontológicas en la industria.  

En cuanto a la metodología de este programa, conviene matizar que refuerza su carácter innovador. TECH pone a disposición del alumnado un entorno educativo 100% online, adaptándose así a las necesidades de los profesionales ocupados que quieren avanzar en sus carreras. Igualmente, emplea el sistema de enseñanza Relearning, basado en la repetición de conceptos clave para fijar conocimientos y facilitar el aprendizaje. De esta manera, la combinación de flexibilidad y un enfoque pedagógico robusto, lo hace altamente accesible.

Aplicarás las estrategias más efectivas para realizar análisis continuos de la experiencia del usuario para implementar mejoras”

Este Experto Universitario en Diseño con Inteligencia Artificial y Experiencia de Usuario contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:  

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Diseño con IA y Experiencia de Usuario 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información técnica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Tus procesos creativos de diseño destacarán por su ética y sostenibilidad, gracias a esta titulación universitaria 100% online” 

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Profundizarás en la creación automática de layouts editoriales con algoritmos, para ahorrar tiempo y dotar a tus obras de consistencia” 

Con el sistema del Relearning, integrarás los conceptos de manera natural y progresiva. ¡Olvídate de memorizar!”   

Este Experto Universitario se sumergirá en la intersección entre el Diseño Gráfico y la IA, enriqueciendo los procedimientos creativos del alumnado. Para ello, el plan de estudios abarcará, desde la generación automática de contenido visual, hasta la predicción de tendencias o la colaboración mejorada. Asimismo, se profundizará en aspectos fundamentales, como la adaptación contextual, la integración de asistentes virtuales y el análisis emocional de los usuarios. De este modo, los egresados adquirirán habilidades para desarrollar experiencias digitales definidas por su personalización e innovación.

Manejarás las herramientas más avanzadas de la Inteligencia Artificial para desarrollar los diseños más creativos y exclusivos”

 

Módulo 1. Aplicaciones Prácticas de la Inteligencia Artificial en Diseño 

1.1. Generación automática de imágenes en diseño gráfico con Wall-e, Adobe Firefly y Stable Difussion 

1.1.1. Conceptos fundamentales de generación de imágenes 
1.1.2. Herramientas y frameworks para generación gráfica automática 
1.1.3. Impacto social y cultural del diseño generativo 
1.1.4. Tendencias actuales en el campo y futuros desarrollos y aplicaciones 

1.2. Personalización dinámica de interfaces de usuario mediante IA 

1.2.1. Principios de personalización en UI/UX 
1.2.2. Algoritmos de recomendación en personalización de interfaces 
1.2.3. Experiencia del usuario y retroalimentación continua 
1.2.4. Implementación práctica en aplicaciones reales 

1.3. Diseño generativo: Aplicaciones en industria y arte 

1.3.1. Fundamentos del diseño generativo 
1.3.2. Diseño generativo en la industria 
1.3.3. Diseño generativo en el arte contemporáneo 
1.3.4. Desafíos y futuros avances en diseño generativo 

1.4. Creación automática de Layouts editoriales con algoritmos 

1.4.1. Principios de Layout editorial automático 
1.4.2. Algoritmos de distribución de contenido 
1.4.3. Optimización de espacios y proporciones en diseño editorial 
1.4.4. Automatización del proceso de revisión y ajuste 

1.5. Generación procedimental de contenido en videojuegos con PCG 

1.5.1. Introducción a la generación procedimental en videojuegos 
1.5.2. Algoritmos para la creación automática de niveles y ambientes 
1.5.3. Narrativa procedimental y ramificación en videojuegos 
1.5.4. Impacto de la generación procedimental en la experiencia del jugador 

1.6. Reconocimiento de patrones en logotipos con Machine Learning mediante Cogniac 

1.6.1. Fundamentos de reconocimiento de patrones en diseño gráfico 
1.6.2. Implementación de modelos de Machine Learning para identificación de logotipos 
1.6.3. Aplicaciones prácticas en el diseño gráfico 
1.6.4. Consideraciones legales y éticas en el reconocimiento de logotipos 

1.7. Optimización de colores y composiciones con IA 

1.7.1. Psicología del color y composición visual 
1.7.2. Algoritmos de optimización de colores en diseño gráfico con Adobe Color Wheel y Coolors 
1.7.3. Composición automática de elementos visuales mediante Framer, Canva y RunwayML 
1.7.4. Evaluación del impacto de la optimización automática en la percepción del usuario 

1.8. Análisis predictivo de tendencias visuales en diseño 

1.8.1. Recopilación de datos y tendencias actuales 
1.8.2. Modelos de Machine Learning para predicción de tendencias 
1.8.3. Implementación de estrategias proactivas en diseño 
1.8.4. Principios en el uso de datos y predicciones en diseño 

1.9. Colaboración asistida por IA en equipos de diseño 

1.9.1. Colaboración humano-IA en proyectos de diseño 
1.9.2. Plataformas y herramientas para colaboración asistida por IA (Adobe Creative Cloud y Sketch2React) 
1.9.3. Mejores prácticas en integración de tecnologías asistidas por IA 
1.9.4. Perspectivas futuras en colaboración humano-IA en diseño 

1.10. Estrategias para la incorporación exitosa de IA en el diseño 

1.10.1. Identificación de necesidades de diseño resolubles por IA 
1.10.2. Evaluación de plataformas y herramientas disponibles 
1.10.3. Integración efectiva en proyectos de diseño 
1.10.4. Optimización continua y adaptabilidad 

Módulo 2. Interacción Diseño-Usuario e IA 

2.1. Sugerencias contextuales de diseño basadas en comportamiento 

2.1.1. Entendiendo el comportamiento del usuario en el diseño 
2.1.2. Sistemas de sugerencias contextuales basadas en IA 
2.1.3. Estrategias para garantizar la transparencia y el consentimiento del usuario 
2.1.4. Tendencias y posibles mejoras en la personalización basada en el comportamiento 

2.2. Análisis predictivo de interacciones de usuarios 

2.2.1. Importancia del análisis predictivo en interacciones usuario-diseño 
2.2.2. Modelos de Machine Learning para predicción de comportamiento del usuario 
2.2.3. Integración de análisis predictivo en el diseño de interfaces de usuario 
2.2.4. Desafíos y dilemas en el análisis predictivo 

2.3. Diseño adaptativo a diferentes dispositivos con IA 

2.3.1. Principios de diseño adaptativo a dispositivos 
2.3.2. Algoritmos de adaptación de contenido 
2.3.3. Optimización de interfaz para experiencias móviles y de escritorio 
2.3.4. Desarrollos futuros en diseño adaptativo con tecnologías emergentes 

2.4. Generación automática de personajes y enemigos en videojuegos 

2.4.1. Necesidad de generación automática en el desarrollo de videojuegos 
2.4.2. Algoritmos de generación de personajes y enemigos 
2.4.3. Personalización y adaptabilidad en personajes generados automáticamente 
2.4.4. Experiencias de desarrollo: Desafíos y lecciones aprendidas 

2.5. Mejora de la IA en personajes del juego 

2.5.1. Importancia de la inteligencia artificial en personajes de videojuegos 
2.5.2. Algoritmos para mejorar el comportamiento de personajes 
2.5.3. Adaptación continua y aprendizaje de la IA en juegos 
2.5.4. Desafíos técnicos y creativos en la mejora de la IA de personajes 

2.6. Diseño personalizado en la industria: Desafíos y oportunidades 

2.6.1. Transformación del diseño industrial con personalización 
2.6.2. Tecnologías habilitadoras para el diseño personalizado 
2.6.3. Desafíos en la implementación de diseño personalizado a escala 
2.6.4. Oportunidades de innovación y diferenciación competitiva 

2.7. Diseño para sostenibilidad mediante IA 

2.7.1. Análisis del ciclo de vida y trazabilidad con inteligencia artificial 
2.7.2. Optimización de materiales reciclables 
2.7.3. Mejora de procesos sostenibles 
2.7.4. Desarrollo de estrategias y proyectos prácticos 

2.8. Integración de asistentes virtuales en interfaces de diseño con Adobe Sensei, Figma y AutoCAD 

2.8.1. Papel de los asistentes virtuales en el diseño interactivo 
2.8.2. Desarrollo de asistentes virtuales especializados en diseño 
2.8.3. Interacción natural con asistentes virtuales en proyectos de diseño 
2.8.4. Desafíos de implementación y mejoras continuas 

2.9. Análisis continuo de la experiencia del usuario para mejoras 

2.9.1. Ciclo de mejora continua en diseño de interacción 
2.9.2. Herramientas y métricas para el análisis continuo 
2.9.3. Iteración y adaptación en experiencia del usuario 
2.9.4. Garantía de la privacidad y transparencia en el manejo de datos sensibles 

2.10. Aplicación de técnicas de IA para la mejora de la usabilidad 

2.10.1. Intersección de IA y usabilidad 
2.10.2. Análisis de sentimientos y experiencia del usuario (UX) 
2.10.3. Personalización dinámica de interfaz 
2.10.4. Optimización de flujo de trabajo y navegación 

Módulo 3. Ética y medioambiente en el Diseño e IA  

3.1. Impacto ambiental en el diseño industrial: Enfoque ético 

3.1.1. Conciencia ambiental en el diseño industrial 
3.1.2. Evaluación del ciclo de vida y diseño sostenible 
3.1.3. Desafíos éticos en decisiones de diseño con impacto ambiental 
3.1.4. Innovaciones sostenibles y futuras tendencias 

3.2. Mejora de la accesibilidad visual en diseño gráfico con responsabilidad 

3.2.1. Accesibilidad visual como prioridad ética en el diseño gráfico 
3.2.2. Herramientas y prácticas para la mejora de la accesibilidad visual (Google LightHouse y Microsoft Accessibility Insights) 
3.2.3. Desafíos éticos en la implementación de accesibilidad visual 
3.2.4. Responsabilidad profesional y futuras mejoras en accesibilidad visual 

3.3. Reducción de residuos en el proceso de diseño: Desafíos sostenibles 

3.3.1. Importancia de la reducción de residuos en diseño 
3.3.2. Estrategias para la reducción de residuos en diferentes etapas del diseño 
3.3.3. Desafíos éticos en la implementación de prácticas de reducción de residuos 
3.3.4. Compromisos empresariales y certificaciones sostenibles 

3.4. Análisis de sentimientos en creación de contenido editorial: Consideraciones éticas 

3.4.1. Análisis de sentimientos y ética en contenido editorial 
3.4.2. Algoritmos de análisis de sentimientos y decisiones éticas 
3.4.3. Impacto en la opinión pública 
3.4.4. Desafíos en el análisis de sentimientos y futuras implicaciones 

3.5. Integración de reconocimiento de emociones para experiencias inmersivas  

3.5.1. Ética en la Integración de Reconocimiento de Emociones en Experiencias Inmersivas 
3.5.2. Tecnologías de Reconocimiento de Emociones 
3.5.3. Desafíos Éticos en la Creación de Experiencias Inmersivas Emocionalmente Conscientes 
3.5.4. Perspectivas Futuras y Ética en el Desarrollo de Experiencias Inmersivas 

3.6. Ética en el Diseño de videojuegos: Implicaciones y decisiones 

3.6.1. Ética y Responsabilidad en el Diseño de Videojuegos 
3.6.2. Inclusión y Diversidad en Videojuegos: Decisiones Éticas 
3.6.3. Microtransacciones y Monetización Ética en Videojuegos 
3.6.4. Desafíos Éticos en el Desarrollo de Narrativas y Personajes en Videojuegos 

3.7. Diseño responsable: Consideraciones éticas y ambientales en la industria 

3.7.1. Enfoque Ético en el Diseño Responsable 
3.7.2. Herramientas y Métodos para el Diseño Responsable 
3.7.3. Desafíos Éticos y Ambientales en la Industria del Diseño 
3.7.4. Compromisos Empresariales y Certificaciones de Diseño Responsable 

3.8. Ética en la integración de IA en interfaces de usuario 

3.8.1. Exploración de cómo la inteligencia artificial en las interfaces de usuario plantea desafíos éticos 
3.8.2. Transparencia y Explicabilidad en Sistemas de IA en Interfaz de Usuario 
3.8.3. Desafíos Éticos en la Recopilación y Uso de Datos en Interfaz de Usuario 
3.8.4. Perspectivas Futuras en Ética de la IA en Interfaces de Usuario 

3.9. Sostenibilidad en la innovación de procesos de Diseño 

3.9.1. Reconocimiento de la importancia de la sostenibilidad en la innovación de procesos de diseño 
3.9.2. Desarrollo de Procesos Sostenibles y Toma de Decisiones Éticas 
3.9.3. Desafíos Éticos en la Adopción de Tecnologías Innovadoras 
3.9.4. Compromisos Empresariales y Certificaciones de Sostenibilidad en Procesos de Diseño 

3.10. Aspectos éticos en la aplicación de tecnologías en el Diseño 

3.10.1. Decisiones Éticas en la Selección y Aplicación de Tecnologías de Diseño 
3.10.2. Ética en el Diseño de Experiencias de Usuario con Tecnologías Avanzadas 
3.10.3. Intersecciones de ética y tecnologías en el diseño 
3.10.4. Tendencias emergentes y el papel de la ética en la dirección futura del diseño con tecnologías avanzadas

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