En intégrant l'IA dans le Design, non seulement vous accélérerez et optimiserez ce processus, mais vous entrerez également dans un monde d'opportunités créatives et personnalisées qui étaient auparavant inimaginables" 

L'Intelligence Artificielle (IA) apporte une capacité unique à analyser de grandes quantités de données, à identifier des modèles et des tendances, et à appliquer efficacement ces connaissances dans le processus créatif. Cela se traduit par une plus grande efficacité dans la génération d'idées, permettant aux concepteurs d'explorer et d'affiner les concepts plus rapidement et avec plus de précision. En outre, l'IA facilite la personnalisation et l'adaptation aux préférences individuelles, créant des expériences utilisateur plus intuitives et attrayantes.

C'est ainsi qu'est né ce Certificat avancé en Innovation dans la Conception par l’Intelligence Artificielle, un programme complet qui plongera les diplômés dans la fascinante convergence entre la Conception Graphique, l'Intelligence Artificielle et la conception industrielle. Ainsi, ce programme couvrira un large éventail de sujets, de la génération automatique de contenu visuel à l'optimisation des processus dans le design industriel grâce à l'IA.

Les designers étudieront également comment l'IA peut transformer radicalement le processus créatif dans le domaine du Design Graphique, notamment en prédisant les tendances et en améliorant la collaboration grâce aux technologies émergentes. En outre, ils se pencheront sur l'application pratique de l'IA dans le Design, de l'intégration des assistants virtuels à la collaboration assistée par l'IA au sein des équipes éditoriales. 
Il offrira également une vue complète et approfondie de la façon dont l'IA transforme et renforce le domaine du Design, préparant les professionnels à relever tous les défis et à saisir toutes les opportunités dans un environnement en constante évolution, où la technologie et la créativité fusionnent de manière innovante. 

TECH a ainsi créé une qualification académique rigoureuse, soutenue par la méthode innovante du Relearning. Cette approche éducative se concentre sur la réitération des principes fondamentaux du programme d'études afin d'assurer une compréhension globale de l'ensemble du contenu. L'accessibilité sera également un élément clé, puisqu'il suffira d'un appareil électronique doté d'une connexion internet pour accéder aux documents à tout moment, ce qui élimine l'obligation de se présenter en personne ou de se conformer à des horaires préétablis. 

Vous innoverez dans le domaine du Design grâce à l'IA, ouvrant la voie à un avenir où la créativité fusionne harmonieusement avec l'Intelligence Artificielle"

Ce Certificat avancé en Innovation dans la Conception par l’Intelligence Artificielle 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 Innovation dans la Conception par l’IA 
• Le contenu graphique, schématique et éminemment pratique de l'ouvrage fournit des informations théorique et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle 
• Des exercices pratiques où le processus d'auto-évaluation peut être utilisé 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 
• Il est possible d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion à internet 

Grâce à ce Certificat avancé 100% en ligne, vous vous doterez des compétences et des connaissances essentielles pour mener l'innovation dans le Design contemporain"  

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, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer 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 analyserez la relation entre l'Intelligence Artificielle et l'optimisation des processus dans le domaine du Design industriel, le tout à travers un ensemble innovant de ressources multimédias"

Misez sur la TECH! Vous appliquerez efficacement les technologies émergentes au Design contemporain. Qu'attendez-vous pour vous inscrire?"

Grâce à une structure rigoureusement conçue, le concepteur explorera la fusion dynamique entre la créativité du Design et le potentiel illimité de l'IA. Des modules axés sur le Design graphique et la génération automatique de contenu visuel, à l'optimisation des processus dans le Design industriel, chaque sujet sera élaboré pour comprendre comment l'IA transforme radicalement la pratique du Design. En outre, le professionnel approfondira des domaines tels que l'intégration de l'Internet des Objets (IoT) et l'application pratique des technologies émergentes, ce qui lui permettra d'appliquer efficacement l'IA dans ses projets de Design. 

Le Certificat avancé en Innovation dans la Conception par l’IA vous plongera dans un voyage de découverte qui redéfinira votre perspective sur la Conception" 

Module 1. Applications Pratiques de l'Intelligence Artificielle dans le Design

1.1. Génération automatique d'images dans le design graphique avec Wall-e, Adobe Firefly et Stable Difussion 

1.1.1. Concepts fondamentaux de la génération d'images 
1.1.2. Outils et frameworks pour la génération automatique d'images 
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'IU/UX 
1.2.2. Algorithmes de recommandation dans la personnalisation des interfaces 
1.2.3. Expérience de l'utilisateur et retour d'information continu 
1.2.4. Mise en œuvre pratique dans des applications réelles 

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

1.3.1. Principes fondamentaux de la conception générative 
1.3.2. Design génératif dans l'industrie 
1.3.3. Le design génératif 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 de la mise en page 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. Narration procédurale et 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 Machine Learning par Cogniac

1.6.1. Principes fondamentaux de la reconnaissance des formes dans le design graphique
1.6.2. Mise en œuvre de modèles de Machine Learning pour l'identification de logos
1.6.3. Applications pratiques dans le domaine du design graphique
1.6.4. Considérations juridiques et éthiques dans la reconnaissance de 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 le design 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. Évaluer l'impact de l'optimisation automatique sur la perception de l'utilisateur

1.8. Analyse prédictive des tendances visuelles en matière de design

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 design proactives
1.8.4. Principes d'utilisation des données et des prévisions en design

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

1.9.1. Collaboration entre l'homme et l'IA dans les projets de design 
1.9.2. Plateformes et outils de collaboration assistée par l'IA (Adobe Creative Cloud et Sketch2React) 
1.9.3. Bonnes 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 en design 

1.10. Stratégies pour une intégration réussie de l'IA en design

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

Module 2. Innovation dans les Processus de Conception et IA

2.1. Optimisation des processus de fabrication à l'aide de simulations d'IA 

2.1.1. Introduction à l'optimisation des processus de fabrication 
2.1.2. Simulations d'IA pour l'optimisation de la production 
2.1.3. Défis techniques et opérationnels dans la mise en œuvre des simulations d'IA 
2.1.4. Perspectives d'avenir: Progrès dans l'optimisation des processus avec l'IA 

2.2. Création de prototypes virtuels: Défis et avantages 

2.2.1. Importance du prototypage virtuel dans le design 
2.2.2. Outils et technologies pour la création de prototypes virtuels 
2.2.3. Défis de la création de prototypes virtuels et stratégies pour les surmonter 
2.2.4. Impact sur l'innovation et l'agilité en matière de design 

2.3. Conception générative: Applications dans l'industrie et la création artistique 

2.3.1. Architecture et planification urbaine 
2.3.2. Design de mode et de textile 
2.3.3. Automatisation dans le design graphique 
2.3.4. Automatisation dans le design graphique 

2.4. Analyse des matériaux et des performances à l'aide de l'intelligence artificielle 

2.4.1. Importance de l'analyse des matériaux et des performances dans le design 
2.4.2. Algorithmes d'intelligence artificielle pour l'analyse des matériaux 
2.4.3. Impact sur l'efficacité et la durabilité du design 
2.4.4. Défis de la mise en œuvre et applications futures 

2.5. Personnalisation de masse dans la production industrielle 

2.5.1. Transformation de la production par la personnalisation de masse 
2.5.2. Technologies habilitantes pour la personnalisation de masse 
2.5.3. Défis logistiques et d'échelle de la personnalisation de masse 
2.5.4. Impact économique et possibilités d'innovation 

2.6. Outils de conception assistée par intelligence artificielle (Deep Dream Generator, Fotor, Snappa) 

2.6.1. Outils de conception assistée par génération (réseaux adversaires génératifs) 
2.6.2. Génération collective d'idées 
2.6.3. Génération tenant compte du contexte 
2.6.4. Exploration des dimensions créatives non linéaires 

2.7. Conception collaborative homme-robot dans les projets innovants 

2.7.1. Intégration des robots dans les projets de design innovant 
2.7.2. Outils et plateformes pour la collaboration homme-robot (ROS, OpenAI Gym et Azure Robotics) 
2.7.3. Défis liés à l'intégration des robots dans les projets de création 
2.7.4. Perspectives d'avenir en matière de conception collaborative avec les technologies émergentes 

2.8. Maintenance prédictive des produits: Approche de l'IA 

2.8.1. Importance de la maintenance prédictive pour prolonger la durée de vie des produits 
2.8.2. Modèles de Machine Learning pour la maintenance prédictive 
2.8.3. Mise en œuvre pratique dans diverses industries 
2.8.4. Évaluation de la précision et de l'efficacité de ces modèles en milieu industriel 

2.9. Génération automatique de caractères et de styles visuels 

2.9.1. Principes fondamentaux de la génération automatique dans le dessin de caractères 
2.9.2. Applications pratiques dans le design graphique et la communication visuelle 
2.9.3. Dessin collaboratif assisté par l'IA dans la création de typographies 
2.9.4. Exploration des styles et des tendances automatiques 

2.10. Intégration de l'IdO pour la surveillance des produits en temps réel 

2.10.1. Transformation avec l'intégration de l'IdO dans le design des produits 
2.10.2. Capteurs et dispositifs IdO pour la surveillance en temps réel 
2.10.3. Analyse des données et prise de décision basée sur l'IdO 
2.10.4. Défis de la mise en œuvre et applications futures de l'IdO dans le design

Module 3. Technologies appliquées au Design et à l'IA 

3.1. Intégration d'assistants virtuels dans les interfaces de conception avec Dialogflow, Microsoft Bot Framework et Rasa

3.1.1. Rôle des assistants virtuels dans la conception interactive 
3.1.2. Développement d'assistants virtuels spécialisés dans le design 
3.1.3. Interaction naturelle avec les assistants virtuels dans les projets de conception 
3.1.4. Défis de la mise en œuvre et amélioration continue 

3.2. Détection et correction automatiques des erreurs visuelles avec l'IA 

3.2.1. Importance de la détection et de la correction automatiques des erreurs visuelles 
3.2.2. Algorithmes et modèles de détection des erreurs visuelles 
3.2.3. Outils de correction automatique dans la conception visuelle 
3.2.4. Défis en matière de détection et de correction automatiques et stratégies pour les surmonter 

3.3. Outils d'IA pour l'évaluation de la convivialité des interfaces (EyeQuant, Lookback et Mouseflow) 

3.3.1. Analyse des données d'interaction avec des modèles d'apprentissage automatique 
3.3.2. Génération automatisée de rapports et de recommandations 
3.3.3. Simulations d'utilisateurs virtuels pour les tests d'utilisabilité à l'aide de Bootpress, Botium et Rasa
3.3.4. Interface conversationnelle pour le retour d'information de l'utilisateur 

3.4. Optimisation des flux éditoriaux à l'aide d'algorithmes utilisant Chat GPT, Bing, WriteSonic et Jasper 

3.4.1. Importance de l'optimisation des flux éditoriaux 
3.4.2. Algorithmes pour l'automatisation et l'optimisation de la rédaction 
3.4.3. Outils et technologies pour l'optimisation éditoriale 
3.4.4. Défis liés à la mise en œuvre et à l'amélioration continue des flux éditoriaux 

3.5. Simulations réalistes dans la conception de jeux avec TextureLab et Leonardo 

3.5.1. Importance des simulations réalistes dans l'industrie du jeu vidéo 
3.5.2. Modélisation et simulation d'éléments réalistes dans les jeux vidéo 
3.5.3. Technologies et outils pour les simulations réalistes dans les jeux vidéo 
3.5.4. Défis techniques et créatifs des simulations réalistes dans les jeux vidéo 

3.6. Génération automatique de contenu multimédia dans la conception éditoriale 

3.6.1. Transformation par la génération automatique de contenus multimédias 
3.6.2. Algorithmes et modèles pour la génération automatique de contenu multimédia 
3.6.3. Applications pratiques dans les projets éditoriaux 
3.6.4. Défis et tendances futures dans la génération automatique de contenu multimédia 

3.7. Conception adaptative et prédictive basée sur les données de l'utilisateur 

3.7.1. Importance de la conception adaptative et prédictive dans l'expérience de l'utilisateur 
3.7.2. Collecte et analyse des données des utilisateurs pour la conception adaptative 
3.7.3. Algorithmes pour la conception adaptative et prédictive 
3.7.4. Intégration de la conception adaptative dans les plateformes et les applications 

3.8. Intégration d'algorithmes pour l'amélioration de l'utilisabilité 

3.8.1. Segmentation et modèles de comportement 
3.8.2. Détection des problèmes d'utilisabilité 
3.8.3. Adaptabilité à l'évolution des préférences de l'utilisateur 
3.8.4. Tests a/b automatisés et analyse des résultats 

3.9. Analyse continue de l'expérience de l'utilisateur en vue d'améliorations itératives 

3.9.1. Importance d'un retour d'information continu dans l'évolution des produits et des services 
3.9.2. Outils et mesures pour l'analyse continue 
3.9.3. Des études de cas démontrant les améliorations substantielles obtenues grâce à cette approche 
3.9.4. Traitement des données sensibles 

3.10. Collaboration assistée par l'IA dans les équipes éditoriales 

3.10.1. Transformation de la collaboration assistée par l'IA dans les équipes rédactionnelles 
3.10.2. Outils et plateformes de collaboration assistée par l'IA (Grammarly, Yoast SEO et Quillionz) 
3.10.3. Développement d'assistants virtuels spécialisés dans la rédaction 
3.10.4. Défis de la mise en œuvre et applications futures de la collaboration assistée par IA

Vous repousserez les limites de la créativité et mènerez la prochaine ère du Design avec confiance et une vision innovante, grâce à la mise en œuvre de l'Intelligence Artificielle"