Administre a geração de conteúdos processuais em videogames na melhor universidade online do mundo, de acordo com a Forbes" 

O Design Computacional e Inteligência Artificial (IA) são áreas interdisciplinares que se combinam com o objetivo de resolver uma série de problemas em campos como a criação de produtos ou a criatividade artística.  Nesse sentido, o Aprendizado de Máquina serve para desenvolver propostas criativas ao analisar grandes conjuntos de dados, identificar padrões e propor soluções inovadoras.  Os algoritmos de otimização também poderão auxiliar na busca das melhores soluções com base em diversas variáveis e restrições. Isso é útil em áreas como a Arquitetura, para projetar edifícios com maior eficiência energética, ou no Design Industrial, para otimizar a funcionalidade dos produtos.

Neste contexto, a TECH desenvolve o Curso de Design Computacional e Inteligência Artificial que fornecerá ao designer uma compreensão sólida de como o Aprendizado de Máquina é utilizado para potencializar o processo criativo no Design Gráfico.  O plano de estudos abordará de forma detalhada os princípios da personalização de UI/UX, permitindo ao aluno otimizar as experiências do usuário e se beneficiar de seu feedback contínuo.  Por outro lado, o conteúdo programático examinará a criação automática de Layouts editoriais com algoritmos, visando à otimização de espaços e proporções no Design Editorial. O programa contemplará uma abordagem sobre o Machine Learning para a previsão de tendências. 

Trata-se de uma capacitação desenvolvida por meio de um sistema de aprendizagem online, especialmente projetado para que o profissional possa conciliar seu trabalho com os estudos, uma vez que é totalmente adaptável às suas circunstâncias pessoais. Além disso, serão disponibilizados os melhores recursos multimídia, incluindo resumos interativos para fortalecer o conhecimento de forma dinâmica. Os alunos terão acesso 24 horas por dia a vídeos, exercícios, leituras, estudos de caso ou até mesmo masterclasses.

Este Curso fornecerá as ferramentas mais avançadas para criar soluções de Design adaptadas às demandas atuais"

Este Curso de Design Computacional e Inteligência Artificial conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Design Computacional e Inteligência Artificial
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático oferece informações técnicas e práticas sobre aquelas disciplinas que são essenciais para a 
  prática profissional
• Contém exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar o aprendizado
• Destaque especial para as metodologias inovadoras 
• Aulas teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet

Você implementará modelos de Machine Learning para a identificação de logotipos"

A equipe de professores deste programa inclui profissionais desta área, cuja experiência é somada a esta capacitação, além de reconhecidos especialistas de conceituadas sociedades científicas e universidades de prestígio.

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.

Você avaliará o impacto da otimização automática na percepção do usuário"

O sistema Relearning aplicado pela TECH em seus programas reduz as longas horas de estudo tão frequentes em outros métodos de ensino"

Este Curso oferecerá ao aluno uma experiência de aprendizagem abrangente, reunindo a criatividade do Design Computacional com o poder transformador do Aprendizado de Máquina. Dessa forma, o aluno adicionará ferramentas avançadas aos seus projetos para apresentar propostas altamente inovadoras. O plano de estudos analisará a geração automática de conteúdos visuais, bem como a personalização de experiências. Isso permitirá que o aluno se antecipe às tendências e supere com sucesso os desafios enfrentados em 
seu trabalho. 

Você abordará desde os fundamentos teóricos até as aplicações práticas, obtendo uma sólida compreensão de como o Machine Learning potencializa o Design” 

Módulo 1. Aplicações Práticas de Inteligência Artificial em Design

1.1. Geração automática de imagens em design gráfico com Wall-e, Adobe Firefly e Stable Difussion 

1.1.1. Conceitos fundamentais de geração de imagens 
1.1.2. Ferramentas e frameworks para geração gráfica automática 
1.1.3. Impacto social e cultural do design generativo 
1.1.4. Tendências atuais no campo e desenvolvimentos e aplicativos futuros 

1.2. Personalização dinâmica de interfaces de usuário por meio de IA 

1.2.1. Princípios de personalização de UI/UX 
1.2.2. Algoritmos de recomendação na personalização de interfaces 
1.2.3. Experiência do usuário e feedback contínuo 
1.2.4. Implementação prática em aplicativos 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 futuros avanços 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 conteúdo 
1.4.3. Otimização do espaço e das proporções no design editorial 
1.4.4. Automação do processo de revisão e ajuste 

1.5. Geração de conteúdos procedimentais em videogames com o PCG 

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

1.6. Reconhecimento de padrões em logotipos com Machine Learning por Cogniac

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

1.7. Otimização de cores e composições com IA 

1.7.1. Psicologia das cores e composição visual 
1.7.2. Algoritmos de otimização de cores em design gráfico com o Adobe Color Wheel e Coolors 
1.7.3. Composição automática de elementos visuais utilizando Framer, Canva e RunwayML 
1.7.4. Avaliação do impacto da otimização automática na percepção do usuário 

1.8. Análise preditiva de tendências visuais em design 

1.8.1. Coleta de dados e tendências atuais 
1.8.2. Modelos de Machine Learning para previsão de tendências 
1.8.3. Implementação de estratégias proativas de design 
1.8.4. Princípios do uso de dados e previsões no design 

1.9. Colaboração assistida por IA em equipes de design 

1.9.1. Colaboração humano-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 de integração de tecnologia assistida por IA 
1.9.4. Perspectivas futuras sobre a colaboração humano-IA no design

1.10. Estratégias para a incorporação de sucesso da IA no design 

1.10.1. Identificação de necessidades de design solucionáveis por IA 
1.10.2. Avaliação das plataformas e ferramentas disponíveis 
1.10.3. Integração eficaz em projetos de design 
1.10.4. Otimização contínua e adaptabilidade

Aproveite o conteúdo acadêmico mais atualizado no cenário educacional, disponível em formatos multimídia inovadores para otimizar seu estudo”