Vous améliorerez l'accessibilité visuelle en conception graphique dans la meilleure université numérique du monde, selon Forbes"

L'Intelligence Artificielle joue un rôle de plus en plus important dans la conception de l'Expérience Utilisateur (UX), offrant de nouvelles opportunités et approches pour améliorer la satisfaction du public. Grâce à ses outils, les professionnels peuvent analyser à la fois les comportements et les préférences du public pour proposer des produits pertinents. La satisfaction des consommateurs s'en trouvera améliorée, car ils auront accès à l'information de manière personnalisée. Par ailleurs, les assistants virtuels basés sur l'IA (tels que les chatbots ou les assistants vocaux) optimisent l'interaction avec les individus en fournissant des réponses rapides et une assistance en temps réel.

Dans ce contexte, TECH lance un Certificat avancé qui analysera en profondeur les applications pratiques de l'Apprentissage Automatique dans la Conception. Structuré en 3 modules complets, le syllabus se penchera sur les algorithmes de recommandation dans l'individualisation des interfaces. Dans le même temps, le programme abordera les principaux modèles du Machine Learning, permettant aux diplômés de prédire le comportement de l'audience. Le contenu didactique soulignera également l'importance de garantir le respect de la confidentialité et la transparence dans le traitement des données sensibles. D'autre part, la formation encouragera les étudiants à adopter des processus de conception durables et à prendre des décisions éthiques.

Le programme est basé sur une méthodologie 100% en ligne, ce qui permet aux étudiants de le suivre confortablement. La seule chose dont ils auront besoin pour accéder au programme est un appareil doté d'un accès à Internet. Ainsi, les étudiants pourront accéder au campus virtuel 24 heures sur 24, de n'importe où dans le monde. Il convient de noter que ce Certificat avancé est basée sur la avancés dans système Relearning, dont TECH est l'un des pionniers. Cette méthode d'enseignement est basée sur la répétition des contenus pour garantir l'apprentissage. En même temps, elle fournit diverses ressources multimédias telles que des vidéos pour rendre le contenu plus dynamique et contribuer ainsi à une base de connaissances solide pour les diplômés.

Vous mettrez en œuvre des stratégies d'analyse avancées afin d'améliorer l'expérience des utilisateurs"

Ce Certificat avancé en Conception avec Intelligence Artificielle et Expérience Utilisateur contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Conception avec IA et Expérience Utilisateur
• Le contenu graphique, schématique et éminemment pratique de l'ouvrage fournit des informations techniques et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Des exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour améliorer l’apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Vous souhaitez garantir à la fois la confidentialité et la transparence dans le traitement des données sensibles? Atteignez vos objectifs avec ce programme en seulement 150 heures"

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.  

Vous serez en mesure de relever les défis liés à la mise en œuvre d'une conception personnalisée à grande échelle"

Le Relearning vous permettra d'apprendre avec moins d'efforts et plus de performance, ce qui vous engagera davantage dans votre spécialisation professionnelle"

Ce programme fournira aux étudiants une vision holistique de l'intersection entre la Conception Graphique et l'Apprentissage Automatique. Composé de trois modules, le programme couvrira tous les aspects allant de la génération automatique de contenu visuel à l'amélioration de la collaboration. Le programme mettra également l'accent sur l'importance des modèles de Machine Learning pour prédire le comportement des utilisateurs. En outre, le matériel académique se penchera sur l'impact environnemental du design industriel. De cette manière, les diplômés acquerront une conscience éthique et réaliseront des pièces durables pour innover dans le secteur artistique.

Vous maîtriserez les outils d'Apprentissage Automatique les plus avancés et créerez les conceptions les plus originales"

Module 1. Application Pratique de l'Intelligence Artificielle dans la Conception

1.1. Génération automatique d'images dans la conception graphique avec Wall-e, Adobe Firefly et Stable Diffusion

1.1.1. Concepts fondamentaux de la génération d'images
1.1.2. Outils et frameworks pour la génération graphique automatique
1.1.3. Impact social et culturel de la conception générative
1.1.4. Tendances actuelles dans le domaine et développements et applications futurs

1.2. Personnalisation dynamique des interfaces utilisateur à l'aide de l'IA

1.2.1. Principes de la personnalisation dans l'UI/UX
1.2.2. Algorithmes de recommandation pour la personnalisation des interfaces
1.2.3. Expérience de l'utilisateur et feedback constant
1.2.4. Implémentation pratique dans des applications réelles

1.3. Conception générative: Applications dans l'industrie et l'art

1.3.1. Principes fondamentaux de la conception generative
1.3.2. Conception génératif dans la industrie
1.3.3. Conception générative dans l'art contemporain
1.3.4. Défis et développements futurs de la conception générative

1.4. Création automatique de Layouts éditoriaux à l'aide d'algorithmes

1.4.1. Principes du Layout éditoriale automatique
1.4.2. Algorithmes de distribution de contenu
1.4.3. Optimisation des espaces et des proportions dans la conception éditoriale
1.4.4. Automatisation du processus de révision et d'ajustement

1.5. Génération procédurale de contenu dans les jeux vidéo avec PCG

1.5.1. Introduction à la génération procédurale dans les jeux vidéo
1.5.2. Algorithmes de création automatique de niveaux et d'environnements
1.5.3. La narration procédurale et les embranchements dans les jeux vidéo
1.5.4. Impact de la génération procédurale sur l'expérience du joueur

1.6. Reconnaissance de formes dans les logos avec le Machine Learning à l'aide de Cogniac

1.6.1. Principes de base de la reconnaissance des formes dans le design graphique
1.6.2. Implémentation de modèles de Machine Learning pour l'identification de logos
1.6.3. Applications pratiques dans la conception graphique
1.6.4. Considérations juridiques et éthiques relatives à la reconnaissance des logos

1.7. Optimisation des couleurs et des compositions avec l'IA

1.7.1. Psychologie des couleurs et composition visuelle
1.7.2. Algorithmes d'optimisation des couleurs dans la conception graphique avec Adobe Color Wheel et Coolors
1.7.3. Composition automatique d'éléments visuels à l'aide de Framer, Canva et RunwayML
1.7.4. Évaluation de l'impact de l'optimisation automatique sur la perception de l'utilisateur

1.8. Analyse prédictive des tendances visuelles dans la conception

1.8.1. Collecte de données et tendances actuelles
1.8.2. Modèles de Machine Learning pour la prédiction des tendances
1.8.3. Mise en œuvre de stratégies de conception proactive
1.8.4. Principes d'utilisation des données et des prévisions dans la conception

1.9. Collaboration assistée par l'IA dans les équipes de conception

1.9.1. Collaboration entre l'homme et l'IA dans les projets de conception
1.9.2. Plateformes et outils de collaboration assistée par l'IA (Adobe Creative Cloud et Sketch2React)
1.9.3. Meilleures pratiques en matière d'intégration des technologies assistées par l'IA
1.9.4. Perspectives d'avenir pour la collaboration entre l'homme et l'IA dans la conception

1.10. Stratégies pour une intégration réussie de l'IA dans la conception

1.10.1. Identification des besoins de conception pouvant être résolus par l'IA
1.10.2. Évaluation des plateformes et outils disponibles
1.10.3. Intégration efficace dans les projets de conception
1.10.4. Optimisation et adaptabilité continues

Module 2. Interaction Conception-Utilisateur et IA

2.1. Suggestions contextuelles de conception comportementale

2.1.1. Comprendre le comportement de l'utilisateur dans la conception
2.1.2. Systèmes de suggestions contextuelles basés sur l'IA
2.1.3. Stratégies visant à garantir la transparence et le consentement de l'utilisateur
2.1.4. Tendances et améliorations potentielles en matière de personnalisation comportementale

2.2. Analyse prédictive des interactions avec les utilisateurs

2.2.1. Importance de l'analyse prédictive dans les interactions utilisateur-conception
2.2.2. Modèles de Machine Learning pour la prédiction du comportement des utilisateurs
2.2.3. Intégration de l'analyse prédictive dans la conception de l'interface utilisateur
2.2.4. Défis et dilemmes de l'analyse prédictive

2.3. Conception adaptative à différents appareils grâce à l'IA

2.3.1. Principes de la conception adaptative des appareils
2.3.2. Algorithmes de Adaptation de contenu
2.3.3. Optimisation de l'interface pour les expériences mobiles et de bureau
2.3.4. Développement d'avenir dans la conception adaptative avec les technologies émergentes

2.4. Génération automatique de personnages et d'ennemis dans les jeux vidéo

2.4.1. La nécessité de la génération automatique dans le développement des jeux vidéo
2.4.2. Algorithmes de génération de personnages et d'ennemis
2.4.3. Personnalisation et adaptabilité des personnages générés automatiquement
2.4.4. Expériences de développement: Défis et leçons apprises

2.5. Améliorer l'IA des personnages de jeu

2.5.1. Importance de l'intelligence artificielle dans les personnages de jeux vidéo
2.5.2. Algorithmes pour améliorer le comportement des personnages
2.5.3. Adaptation continue et apprentissage de l'IA dans les jeux
2.5.4. Défis techniques et créatifs liés à l'amélioration de l'IA des personnages

2.6. Conception personnalisée dans l'industrie: Défis et opportunités

2.6.1. Transformer le design industriel grâce à la personnalisation
2.6.2. Technologies habilitantes pour la conception personnalisée
2.6.3. Défis liés à la mise en œuvre de la conception personnalisée à grande échelle
2.6.4. Possibilités d'innovation et de différenciation concurrentielle

2.7. Conception durable grâce à l'IA

2.7.1. Analyse du cycle de vie et traçabilité grâce à l'intelligence artificielle
2.7.2. Optimisation des matériaux recyclables
2.7.3. Amélioration des processus durables
2.7.4. Développement de stratégies et de projets pratiques

2.8. Intégration d'assistants virtuels dans les interfaces de conception avec Adobe Sensei, Figma et AutoCAD

2.8.1. Rôle des assistants virtuels dans la conception interactive
2.8.2. Développement d'assistants virtuels spécialisés dans la conception
2.8.3. Interaction naturelle avec les assistants virtuels dans les projets de conception
2.8.4. Défis de la mise en œuvre et amélioration continue

2.9. Analyse continue de l'expérience utilisateur en vue d'une amélioration

2.9.1. Cycle d'amélioration continue de la conception des interactions
2.9.2. Outils et mesures pour l'analyse continue
2.9.3. Itération et adaptation dans l'expérience utilisateur
2.9.4. Garantir le respect de la confidentialité et la transparence dans le traitement des données sensibles

2.10. Application des techniques d'IA pour l'amélioration de la utilisabilite

2.10.1. Croisement de l'IA et de l'utilisabilité
2.10.2. Expérience utilisateur et expérience utilisateur (UX)
2.10.3. Personnalisation dynamique de l'interface
2.10.4. Optimisation du flux de travail et de la navigation

Module 3. Éthique et environnement dans la conception et l'IA

3.1. Impact environnemental dans la conception industrielle: Approche éthique

3.1.1. Sensibilisation environnementale dans la conception industrielle
3.1.2. Analyse du cycle de vie et conception durable
3.1.3. Défis éthiques dans les décisions de conception avec impact sur l'environnement
3.1.4. Innovations durables et tendances futures

3.2. Améliorer l'accessibilité visuelle dans la conception graphique responsable

3.2.1. L'accessibilité visuelle en tant que priorité éthique dans la conception graphique
3.2.2. Outils et pratiques pour l'amélioration de l'accessibilité visuelle (Google LightHouse et Microsoft Accessibility Insights)
3.2.3. Défis éthiques dans la mise en œuvre de l'accessibilité visuelle
3.2.4. Responsabilité professionnelle et améliorations futures de l'accessibilité visuelle

3.3. Réduction des déchets dans le processus de conception: Défis durables

3.3.1. Importance de la réduction des déchets dans la conception
3.3.2. Stratégies de réduction des déchets aux différents stades de la conception
3.3.3. Défis éthiques dans la mise en œuvre des pratiques de réduction des déchets
3.3.4. Engagements des entreprises et certifications durables

3.4. Analyse des sentiments dans la création de contenu éditorial: Considérations éthiques

3.4.1. Analyse du sentiment et de l'éthique dans le contenu éditorial
3.4.2. Algorithmes pour l'analyse des sentiments et la prise de décision éthique
3.4.3. Impact sur l'opinion publique
3.4.4. Défis de l'analyse des sentiments et implications futures

3.5. Intégration de la reconnaissance des émotions pour les expériences immersives

3.5.1. Éthique de l'Intégration de la Reconnaissance des Émotions dans les Expériences Immersives
3.5.2. Technologies de Reconnaissance des Émotions
3.5.3. Défis Éthiques dans la Création d'Expériences Immersives Émotionnellement Conscientes
3.5.4. Perspectives Futures et Éthique dans le Développement d'Expériences Immersives

3.6. Éthique dans la Conception de jeux vidéo: Implications et décisions

3.6.1. Éthique et Responsabilité dans la Conception de Jeux Vidéo
3.6.2. Inclusion et Diversité dans les Jeux Vidéo: Décisions Éthiques
3.6.3. Microtransactions et Monétisation Éthique dans les Jeux Vidéo
3.6.4. Défis Éthiques dans le Développement des Narratives et des Personnages dans les Jeux Vidéo

3.7. Conception responsable: Considérations éthiques et environnementales dans l'industrie

3.7.1. Approche Éthique de la Conception Responsable
3.7.2. Outils et Méthodes pour la Conception Responsable
3.7.3. Défis Éthiques et Environnementaux dans l'Industrie de la Conception
3.7.4. Engagements des Entreprises et Certifications en matière de Conception Responsable

3.8. Éthique dans l'intégration de l'IA dans les interfaces utilisateurs

3.8.1. Explorer comment l'intelligence artificielle dans les interfaces utilisateurs soulève des défis éthiques
3.8.2. Transparence et Explicabilité dans les Systèmes IA de l'Interface Utilisateur
3.8.3. Défis Éthiques dans la Collecte et l'Utilisation des Données de l'Interface Utilisateur
3.8.4. Perspectives Futures en matière d'Éthique d'IA dans l'Interface Utilisateur

3.9. Durabilité dans l'innovation du processus de Conception

3.9.1. Reconnaître l'importance de la durabilité dans l'innovation du processus de conception
3.9.2. Développer des Processus Durables et une Prise de Décision Ethique
3.9.3. Défis Éthiques dans l'Adoption des Technologies Innovantes
3.9.4. Engagements Commerciaux et Certifications de Durabilité dans les Processus de Conception

3.10. Aspects éthiques de l'application des technologies à la Conception

3.10.1. Décisions Éthiques dans la Sélection et l'Application des Technologies de Conception
3.10.2. Éthique dans la Conception d'Expériences d'Utilisateurs avec des Technologies Avancée
3.10.3. Intersections de l'éthique et des technologies dans la conception
3.10.4. Tendances émergentes et rôle de l'éthique dans l'orientation future de la conception avec des technologies avancées

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