Gestionará o Design generativo na melhor universidade digital do mundo, segundo a Forbes"

A Análise Preditiva das interações dos utilizadores com recurso à IA é uma ferramenta valiosa, destinada a otimizar as experiências dos consumidores, tanto para produtos como para serviços específicos. Por exemplo, ao antecipar as suas preferências, os designers podem criar interfaces mais individualizadas e atrativas. Neste sentido, ao antecipar potenciais dificuldades de navegação, os especialistas podem tomar medidas para melhorar a retenção ou mesmo evitar a frustração dos indivíduos. Para desenvolver os estudos mais exatos, os profissionais devem considerar os passos a seguir para extrair o máximo proveito deles. Estes incluem fatores como recomendações personalizadas, deteção de anomalias e segmentação da audiência. 

Por esta razão, a TECH desenvolveu este Curso de Especialização, que tratará da interação design-utilizador e das aplicações de IA. Desta forma, o plano de estudos fornecerá aos alunos sugestões contextuais baseadas no comportamento do público, bem como designs adaptáveis a diferentes dispositivos. Além disso, o programa de estudos abordará a personalização dinâmica das interfaces de utilizador para atrair ainda mais a atenção do utilizador. 

Fornecerá também as estratégias mais eficazes para incorporar com êxito as ferramentas de Aprendizagem Automática nos procedimentos criativos. Note-se que a importância da ética será realçada durante a realização dos designs, através de ações destinadas a reduzir o impacto ambiental e a diminuir a utilização de resíduos. Desta forma, os licenciados distinguir-se-ão por oferecerem as peças artísticas mais inovadoras, tendo em conta 
as considerações éticas do setor.

No que diz respeito à metodologia deste programa, é de notar que ela reforça o seu caráter inovador. A TECH põe à disposição do aluno um ambiente educativo 100% online, adaptando-se às necessidades dos profissionais ocupados que querem progredir nas suas carreiras. Implementa, também o sistema de ensino Relearning, baseada na repetição de conceitos-chave para fixar o conhecimento e facilitar a aprendizagem. Assim, a combinação de flexibilidade e de uma abordagem pedagógica sólida torna-o altamente acessível. 

Aplicará as estratégias mais eficazes para realizar uma análise contínua da experiência do utilizador para implementar melhorias" 

Este Curso de especialização em Design com Inteligência Artificial e Experiência do Utilizador conta com o conteúdo científico mais completo e atualizado do mercado. 

As suas principais caraterísticas são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Design com IA e de Utilizadores 
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático com o qual está concebido fornece informações técnicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional 
• Os exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser efetuado a fim de melhorar a aprendizagem 
• O seu foco especial em metodologias inovadoras
• As aulas teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre temas controversos e atividades de reflexão individual 
• A disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com ligação à Internet 

Os seus processos criativos de design distinguir-se-ão pela sua ética e sustentabilidade, graças a esta qualificação universitária 100% online"

O corpo docente do curso inclui profissionais do setor que trazem a sua experiência profissional para esta capacitação, para além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência e universidades de prestígio.

O seu conteúdo multimédia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, irá permitir que o profissional tenha acesso a uma aprendizagem situada e contextual, isto é, um ambiente de simulação que proporcionará uma capacitação imersiva, programada para praticar em situações reais.

O dessign desta especialização foca-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações da atividade profissional que surgem ao longo do Curso. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeo interativo desenvolvido por especialistas reconhecidos.

Aprenderá a criar automaticamente esquemas editoriais com algoritmos para economizar tempo e dar consistência ao seu trabalho"

Com o sistema Relearning, , integrará os conceitos de uma forma natural e progressiva. Esqueça a memorização!"

Este Curso de especialização vai debruçar-se sobre a interseção entre o Design Gráfico e a IA, enriquecendo os procedimentos criativos dos alunos. Para o efeito, o currículo abrangerá tudo, desde a geração automática de conteúdos visuais até à previsão de tendências ou à colaboração reforçada. Serão também explorados em profundidade aspetos fundamentais como a adaptação contextual, a integração de assistentes virtuais e a análise emocional dos utilizadores. Desta forma, os licenciados adquirirão as competências necessárias para desenvolver experiências digitais definidas pela personalização e inovação. 

Irá lidar com as mais avançadas ferramentas de Inteligência Artificial para desenvolver os designs mais criativos e exclusivos"

Módulo 1. Aplicações Práticas da Inteligência Artificial no Design

1.1. Geração automática de imagens no design gráfico com Wall-e, Adobe Firefly e Stable Diffusion 

1.1.1. Conceitos fundamentais da geração de imagens 
1.1.2. Ferramentas e frameworks para a geração gráfica automática 
1.1.3. Impacto social e cultural do design generativo 
1.1.4. Tendências atuais no domínio e desenvolvimentos e aplicações futuras 

1.2. Personalização dinâmica das interfaces de utilizador através da IA 

1.2.1. Princípios de personalização da IU/UX 
1.2.2. Algoritmos de recomendação na personalização de interfaces 
1.2.3. Experiência do utilizador e retroalimentação contínua 
1.2.4. Implementação prática em aplicações reais 

1.3. Design generativo: Aplicações na indústria e na arte 

1.3.1. Fundamentos do design generativo 
1.3.2. Design generativo na indústria 
1.3.3. Design generativo na arte contemporânea 
1.3.4. Desafios e desenvolvimentos futuros no design generativo 

1.4. Criação automática de Layouts editoriais com algoritmos 

1.4.1. Princípios de Layout editorial automático 
1.4.2. Algoritmos de distribuição de conteúdos 
1.4.3. Otimização do espaço e das proporções no design editorial 
1.4.4. Automatização do processo de revisão e ajuste 

1.5. Geração Procedimental de conteúdo em videojogos com PCG 

1.5.1. Introdução à geração processual nos videojogos 
1.5.2. Algoritmos para a criação automática de níveis e ambientes 
1.5.3. Narrativa processual e ramificação nos videojogos 
1.5.4. Impacto da geração processual na experiência do jogador 

1.6. Reconhecimento de padrões em logótipos com Machine Learning mediante Cogniac

1.6.1. Noções básicas de reconhecimento de padrões no design gráfico 
1.6.2. Implementação de modelos de Machine Learning para identificação de logotipos 
1.6.3. Aplicações práticas em design gráfico 
1.6.4. Considerações legais e éticas sobre o reconhecimento de logótipos 

1.7. Otimização de cores e composições com IA 

1.7.1. Psicologia da cor e composição visual 
1.7.2. Algoritmos de otimização de cores no design gráfico com Adobe Color Wheel e Coolors 
1.7.3. Composição automática de elementos visuais utilizando o Framer, o Canva e o RunwayML 
1.7.4. Avaliação do impacto da otimização automática na perceção do utilizador 

1.8. Análise preditiva de tendências visuais no design 

1.8.1. Recolha de dados e tendências atuais 
1.8.2. Modelos de Machine Learning para Predição de Tendências 
1.8.3. Implementação de estratégias de conceção proativas 
1.8.4. Princípios de utilização de dados e previsões no design 

1.9. Colaboração assistida por IA em equipas de design 

1.9.1. Colaboração homem-IA em projetos de design 
1.9.2. Plataformas e ferramentas para colaboração assistida por IA (Adobe Creative Cloud e Sketch2React) 
1.9.3. Melhores práticas na integração de tecnologias assistidas por IA 
1.9.4. Perspetivas futuras da colaboração homem-IA no design 

1.10. Estratégias para uma incorporação bem sucedida da IA no design 

1.10.1. Identificação das necessidades de design susceptíveis de serem resolvidas pela IA 
1.10.2. Avaliação das plataformas e ferramentas disponíveis 
1.10.3. Integração efetiva em projetos de design 
1.10.4. Otimização e adaptabilidade contínuas 

Módulo 2. Interação Design-Utilizador e IA

2.1. Sugestões contextuais de design baseadas em comportamentos 

2.1.1. Compreendendo o comportamento do utilizador no Design 
2.1.2. Sistemas de sugestão contextual baseados na IA 
2.1.3. Estratégias para garantir a transparência e o consentimento dos utilizadores 
2.1.4. Tendências e possíveis melhorias na personalização comportamental 

2.2. Análise preditiva das interações dos utilizadores 

2.2.1. Importância da análise preditiva nas interações de utilizador-design 
2.2.2. Modelos de Machine Learning para Predição de comportamento do utilizador 
2.2.3. Integração da análise preditiva no design de interface do utilizador 
2.2.4. Desafios e dilemas na análise preditiva 

2.3. Design adaptativo para diferentes dispositivos com IA 

2.3.1. Princípios de design adaptativo a dispositivos 
2.3.2. Algoritmos de adaptação de conteúdos 
2.3.3. Otimização da interface para experiências móveis e de ambiente de trabalho 
2.3.4. Desenvolvimentos futuros no design adaptativo com tecnologias emergentes 

2.4. Geração automática de personagens e inimigos em videojogos 

2.4.1. Necessidade de geração automática no desenvolvimento de videojogos 
2.4.2. Algoritmos de geração de personagens e inimigos 
2.4.3. Personalização e adaptabilidade em personagens gerados automaticamente 
2.4.4. Experiências de desenvolvimento: Desafios e lições aprendidas 

2.5. Melhorias de IA nas personagens do jogo 

2.5.1. Importância da inteligência artificial nas personagens de videojogos 
2.5.2. Algoritmos para melhorar o comportamento dos personagens 
2.5.3. Adaptação e aprendizagem contínuas da IA nos jogos 
2.5.4. Desafios técnicos e criativos na melhoria da IA de personagens 

2.6. Design personalizado na indústria: Desafios e oportunidades 

2.6.1. Transformação do design industrial com a personalização 
2.6.2. Tecnologias facilitadoras para um design personalizado 
2.6.3. Desafios na implementação do design personalizado à escala 
2.6.4. Oportunidades de inovação e diferenciação competitiva 

2.7. Design para a sustentabilidade através da IA 

2.7.1. Análise do ciclo de vida e rastreabilidade com inteligência artificial 
2.7.2. Otimização dos materiais recicláveis 
2.7.3. Melhoria sustentável dos processos 
2.7.4.  Desenvolvimento de estratégias e projetos práticos 

2.8. Integração de assistentes virtuais em interfaces de design com o Adobe Sensei, Figmay AutoCAD 

2.8.1. O papel dos assistentes virtuais no design interativo 
2.8.2. Desenvolvimento de assistentes virtuais especializados em design 
2.8.3. Interação natural com assistentes virtuais em projetos de design 
2.8.4. Desafios de implementação e melhoria contínua 

2.9. Análise contínua da experiência do utilizador para melhorias 

2.9.1. Ciclo de melhoria contínua no design de interação 
2.9.2. Ferramentas e métricas para análise contínua 
2.9.3. Interação e adaptação na experiência do utilizador 
2.9.4. Garantia da privacidade e transparência no tratamento de dados sensíveis 

2.10. Aplicação de técnicas de IA para melhorar a usabilidade 

2.10.1. Interseção da IA e usabilidade 
2.10.2. Experiência do utilizador e análise de sentimentos (UX) 
2.10.3. Personalização dinâmica da interface 
2.10.4. Otimização do fluxo de trabalho e da navegação

Módulo 3. Ética e Meio Ambiente no Design e na IA

3.1. Impacto ambiental no design industrial: Abordagem ética 

3.1.1. Consciência ambiental no design industrial 
3.1.2. Avaliação do ciclo de vida e design sustentável 
3.1.3. Desafios éticos nas decisões de design com impacto ambiental 
3.1.4. Inovações sustentáveis e tendências futuras 

3.2. Melhoria da acessibilidade visual no design gráfico reactivo 

3.2.1. A acessibilidade visual como prioridade ética no design gráfico 
3.2.2. Ferramentas e práticas para melhorar a acessibilidade visual (Google LightHouse e Microsoft Accessibility Insights) 
3.2.3. Desafios éticos na implementação da acessibilidade visual 
3.2.4. Responsabilidade profissional e futuras melhorias na acessibilidade visual 

3.3. Redução de Resíduos no processo de design: Desafios sustentáveis 

3.3.1. Importância da redução de resíduos no design 
3.3.2. Estratégias de redução de resíduos em diferentes fases do design 
3.3.3. Desafios éticos na implementação de práticas de redução de resíduos 
3.3.4. Compromissos empresariais e certificações sustentáveis 

3.4. Análise de sentimentos na criação de conteúdos editoriais: Considerações éticas 

3.4.1. Análise de sentimentos e ética em conteúdos editoriais 
3.4.2. Algoritmos de Análise de sentimentos e de decisões éticas 
3.4.3. Impacto na opinião pública 
3.4.4. Desafios na análise de sentimentos e implicações futuras 

3.5. Integração do reconhecimento de emoções para experiências imersivas

3.5.1. Ética na Integração do Reconhecimento de Emoções em Experiências Imersivas 
3.5.2. Tecnologias de Reconhecimento de Emoções 
3.5.3. Desafios Éticos na Criação de Experiências de Imersão Emocionalmente Conscientes 
3.5.4. Perspetivas Futuras e Ética no Desenvolvimento de Experiências Imersivas 

3.6. Ética no Design de VIDEOJOGOS: Implicações e decisões 

3.6.1. Ética e Responsabilidade no Design de Videojogos 
3.6.2. Inclusão e Diversidade nos Videojogos: Decisões éticas 
3.6.3. Microtransações e Monetização Ética nos Videojogos 
3.6.4. Desafios Éticos no Desenvolvimento de Narrativas e Personagens em Videojogos 

3.7. Desafios Éticos no Desenvolvimento de Narrativas e Personagens em VideojogosDesign responsivo Considerações éticas e ambientais na indústria 

3.7.1. Abordagem Ética para um Design Responsável 
3.7.2. Ferramentas e Métodos para um Design Responsável 
3.7.3. Desafios Éticos e Ambientais na Indústria do Design 
3.7.4. Compromissos Empresariais e Certificações de Design Responsável 

3.8. Ética na integração da IA nas interfaces de utilizador 

3.8.1. Exploração da forma como a inteligência artificial nas interfaces de utilizador levanta desafios éticos 
3.8.2. Transparência e Explicabilidade em Sistemas de IA de Interface de Utilizador 
3.8.3. Desafios Éticos na Recolha e Utilização de Dados da Interface do Utilizador 
3.8.4. Perspetivas Futuras na Ética da IA em Interfaces de Utilizador 

3.9. Sustentabilidade na inovação do processo de conceção 

3.9.1. Reconhecimento da importância da sustentabilidade na inovação dos processos de design 
3.9.2. Desenvolvimento de Processos Sustentáveis e Tomada de Decisões Éticas 
3.9.3. Desafios Éticos na Adoção de Tecnologias Inovadoras 
3.9.4. Compromissos Empresariais e Certificações de Sustentabilidade nos Processos de Design 

3.10. Aspetos éticos na aplicação de tecnologias no Design 

3.10.1. Decisões Éticas na Seleção e Aplicação de Tecnologias de Design 
3.10.2. Ética no Design de Experiências do Utilizador com Tecnologias Avançadas 
3.10.3. Interseções da ética e das tecnologias no design 
3.10.4. Tendências emergentes e o papel da ética na futura direção do design com tecnologias avançadas

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