Inteligência Artificial em Design

A aplicação da Inteligência Artificial no Design permite um processo criativo mais inovador e centrado no usuário, impulsionando a evolução constante do campo”

A Inteligência Artificial (IA), implementada no campo do Design, transformou radicalmente a maneira como os projetos são concebidos e desenvolvidos nesse setor. Um dos benefícios mais proeminentes está na otimização do processo criativo, em que os algoritmos de IA podem analisar grandes conjuntos de dados para identificar padrões e tendências, fornecendo percepções valiosas que inspiram a tomada de decisões de design. 

Por esse motivo, a TECH oferece aos designers este Mestrado Próprio em Inteligência Artificial em Design, uma perspectiva única que combina de forma completa as novas tecnologias com a criação de produtos criativos. Sua abordagem integral não só fornecerá aos alunos conhecimento técnico, mas também terá um impacto sobre a ética 
e a sustentabilidade, garantindo que os estudantes estejam preparados para enfrentar os desafios atuais no campo.  

De fato, a diversidade de tópicos a serem abordados, desde a geração automática de conteúdo até a redução de resíduos no processo de design, reflete a amplitude das aplicações da IA em várias disciplinas. Além disso, será dada atenção especial à ética e ao impacto ambiental, tudo com o objetivo de capacitar profissionais conscientes e competentes. 

O conteúdo do programa também incluirá a análise de dados para a tomada 
de decisões de design, a implementação de sistemas de IA para personalização de produtos e experiências e a exploração de técnicas avançadas de visualização 
e geração de conteúdo criativo. 

Dessa forma, a TECH criou uma capacitação acadêmica rigorosa, que se baseia no método revolucionário do Relearning. Essa abordagem educacional se concentra na repetição de princípios fundamentais, garantindo a compreensão total do conteúdo. Além disso, a acessibilidade é um elemento fundamental, pois é necessário apenas um dispositivo eletrônico com conexão à Internet para explorar o material a qualquer momento, liberando o aluno da obrigação de comparecer fisicamente e de cumprir horários definidos.

Você abordará a integração da IA no design, aumentando a eficiência e a personalização e abrindo as portas para novas possibilidades criativas”

Este Mestrado Próprio em Inteligência Artificial em Design conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

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

Desde a geração automática de conteúdo visual até a previsão de tendências e a colaboração aprimorada por IA, você estará imerso em um campo em constante evolução”

O corpo docente do programa conta com profissionais do setor, que transferem toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência 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.  

Graças à extensa biblioteca de recursos multimídia oferecida pela TECH, você aprenderá mais sobre a integração de assistentes virtuais e a análise emocional do usuário"

Você abordará a linha tênue entre a ética, o meio ambiente e as tecnologias emergentes por meio deste Mestrado Próprio 100% online"

O principal objetivo deste programa é proporcionar aos alunos uma compreensão profunda e integral de como a IA se entrelaça com o mundo do design. Dessa forma, o objetivo é cultivar suas habilidades técnicas e criativas, capacitando-os a desenvolver e aplicar algoritmos de IA em processos inovadores. Além disso, promoverá uma perspectiva crítica e ética sobre o uso da IA em projetos criativos, preparando os profissionais para enfrentar os desafios éticos e sociais emergentes. Também serão exploradas a personalização das experiências do usuário, a geração de conteúdo visual e a resolução de problemas complexos de design.

Você será capaz de liderar em um ambiente em que a sinergia entre a criatividade humana e a tecnologia de ponta é essencial para a evolução do design contemporâneo”

Objetivos gerais

• Compreender os fundamentos teóricos da Inteligência Artificial 
• Estudar os diferentes tipos de dados e entender o ciclo de vida dos dados 
• Avaliar a função crucial dos dados no desenvolvimento e na implementação de soluções de Inteligência Artificial 
• Analisar os algoritmos e complexidade para resolver problemas específicos 
• Explorar a base teórica das redes neurais para o desenvolvimento do Deep Learning 
• Analisar a computação bioinspirada e sua relevância para o desenvolvimento de sistemas inteligentes 
• Analisar as estratégias atuais de Inteligência Artificial em vários campos, identificando oportunidades e desafios 
• Desenvolver habilidades para implementar ferramentas de inteligência artificial em projetos de design, incluindo a geração automática de conteúdo, 
• otimização de design e reconhecimento de padrões 
• Aplicar ferramentas de colaboração, aproveitando a Inteligência Artificial para melhorar a comunicação e a eficiência das equipes de design 
• Incorporar aspectos emocionais aos designs por meio de técnicas que se conectem efetivamente com o público 
• Compreender a simbiose entre o design interativo e a Inteligência Artificial para otimizar a experiência do usuário 
• Desenvolver habilidades em design adaptativo, considerando o comportamento do usuário e aplicando as ferramentas avançadas de Inteligência Artificial 
• Analisar criticamente os desafios e as oportunidades ao implementar projetos personalizados no setor usando a Inteligência Artificial 
• Compreender o papel transformador da Inteligência Artificial na inovação dos processos de design e fabricação

Objetivos específicos

Módulo 1. Fundamentos da Inteligência Artificial  

• Analisar a evolução histórica da Inteligência Artificial, desde seus primórdios até seu estado atual, identificando os principais marcos e desenvolvimentos 
• Compreender o funcionamento das redes neurais e sua aplicação em modelos de aprendizado em Inteligência Artificial 
• Estudar os princípios e as aplicações dos algoritmos genéticos, analisando sua utilidade na solução de problemas complexos 
• Analisar a importância dos thesauri, vocabulários e taxonomias na estruturação e no processamento de dados para sistemas de IA 
• Explorar o conceito da web semântica e sua influência na organização e compreensão das informações em ambientes digitais 

Módulo 2. Tipos e ciclo de vida dos dados  

• Compreender os conceitos fundamentais de estatística e sua aplicação na análise de dados 
• Identificar e classificar diferentes tipos de dados estatísticos, desde dados quantitativos até qualitativos 
• Analisar o ciclo de vida dos dados, desde a geração até o descarte, identificando os principais estágios 
• Explorar os estágios iniciais do ciclo de vida dos dados, destacando a importância do planejamento e da estrutura dos dados 
• Estudar os processos de coleta de dados, incluindo a metodologia, ferramentas e canais de coleta 
• Explorar o conceito de Datawarehouse ( Armazém de dados), com ênfase nos elementos que o integram e em seu projeto 
• Analisar os aspectos regulatórios relacionados à gestão de dados, cumprindo as normas de privacidade e segurança e as práticas recomendadas 

Módulo 3. Os dados na Inteligência Artificial  

• Dominar os fundamentos da ciência de dados, abrangendo ferramentas, tipos e fontes para a análise de informações 
• Explorar o processo de transformação de dados em informações usando técnicas de mineração e visualização de dados 
• Estudar a estrutura e as características do datasets, compreendendo sua importância na preparação e no uso de dados para modelos de Inteligência Artificial 
• Analisar modelos supervisionados e não supervisionados, incluindo métodos e classificação 
• Usar ferramentas específicas e práticas recomendadas no manejo e processamento de dados, garantindo eficiência e qualidade na implementação da Inteligência Artificial 

Módulo 4. Mineração de dados. Seleção, pré-processamento e transformação 

• Dominar as técnicas de inferência estatística para compreender e aplicar métodos estatísticos na mineração de dados 
• Realizar uma análise exploratória detalhada de conjuntos de dados para identificar padrões, anomalias e tendências relevantes 
• Desenvolver habilidades para a preparação de dados, incluindo sua limpeza, integração e formatação para uso na mineração de dados 
• Implementar estratégias eficazes para lidar com valores perdidos em conjuntos de dados, aplicando métodos de imputação ou eliminação conforme o contexto 
• Identificar e mitigar o ruído presente nos dados, utilizando técnicas de filtragem e suavização para melhorar a qualidade do conjunto de dados 
• Abordar o pré-processamento de dados em ambientes de Big Data 

Módulo 5. Algoritmia e Complexidade em Inteligência Artificial  

• Introduzir estratégias de design de algoritmos, fornecendo uma compreensão sólida dos enfoques fundamentais para a resolução de problemas 
• Analisar a eficiência e complexidade dos algoritmos, aplicando técnicas de análise para avaliar o desempenho em termos de tempo e espaço 
• Estudar e aplicar algoritmos de ordenação, compreendendo seu funcionamento e comparando sua eficiência em diferentes contextos 
• Explorar algoritmos baseados em árvores, compreendendo sua estrutura e aplicações 
• Investigar algoritmos com Heaps, analisando sua implementação e utilidade na manipulação eficiente de dados 
• Analisar algoritmos baseados em grafos, explorando sua aplicação na representação e solução de problemas que envolvem relações complexas 
• Estudar algoritmos Greedy, entendendo sua lógica e aplicações na resolução de problemas de otimização 
• Investigar e aplicar a técnica de backtracking  para a resolução sistemática de problemas, analisando sua eficácia em diversos cenários 

Módulo 6. Sistemas inteligentes  

• Explorar a teoria de agentes, compreendendo os conceitos fundamentais de seu funcionamento e sua aplicação em Inteligência Artificial e engenharia de Software 
• Estudar a representação do conhecimento, incluindo a análise de ontologias e sua aplicação na organização de informações estruturadas 
• Analisar o conceito da web semântica e seu impacto na organização e recuperação de informações em ambientes digitais 
• Avaliar e comparar diferentes representações do conhecimento, integrando estas para melhorar a eficácia e precisão dos sistemas inteligentes 
• Estudar racionadores semânticos, sistemas baseados em conhecimento e sistemas especialistas, compreendendo sua funcionalidade e aplicações na tomada de decisões inteligentes 

Módulo 7. Machine learning e mineração de dados 

• Introduzir os processos de descobrimento do conhecimento e os conceitos fundamentais do machine learning 
• Estudar árvores de decisão como modelos de aprendizado supervisionado, compreendendo sua estrutura e aplicações 
• Avaliar classificadores usando técnicas específicas para medir seu desempenho e precisão na classificação de dados 
• Estudar redes neurais, compreendendo seu funcionamento e arquitetura para resolver problemas complexos de aprendizado de máquina 
• Explorar métodos bayesianos e sua aplicação no aprendizado de máquina, incluindo redes bayesianas e classificadores bayesianos 
• Analisar modelos de regressão e de resposta contínua para a previsão de valores numéricos a partir de dados 
• Estudar técnicas de agrupamento para identificar padrões e estruturas em conjuntos de dados não rotulados 
• Explorar a mineração de texto e o processamento de linguagem natural (NLP), compreendendo como técnicas de aprendizado de máquina são aplicadas para analisar e compreender o texto 

Módulo 8. Redes Neurais como Base do Deep Learning  

• Dominar os fundamentos do Aprendizado Profundo, compreendendo seu papel essencial no Deep Learning 
• Explorar as operações fundamentais em redes neurais e compreender sua aplicação na construção de modelos 
• Analisar as diferentes camadas utilizadas em redes neurais e aprender a selecioná-las adequadamente 
• Compreender a combinação efetiva de camadas e operações para projetar arquiteturas de redes neurais complexas e eficientes 
• Utilizar treinadores e otimizadores para ajustar e melhorar o desempenho das redes neurais 
• Explorar a conexão entre neurônios biológicos e artificiais para uma compreensão mais profunda do design de modelos 
• Ajustar hiperparâmetros para o Fine Tuning de redes neurais, otimizando seu desempenho em tarefas específicas 

Módulo 9. Treinamento de Redes Neurais Profundas  

• Resolver problemas relacionados aos gradientes no treinamento de redes neurais profundas 
• Explorar e aplicar diferentes otimizadores para melhorar a eficiência e convergência dos modelos 
• Programar a taxa de aprendizagem para ajustar dinamicamente a velocidade de convergência do modelo 
• Compreender e abordar o sobreajuste através de estratégias específicas durante o treinamento 
• Aplicar diretrizes práticas para garantir um treinamento eficiente e eficaz de redes neurais profundas 
• Implementar Transfer Learning como uma técnica avançada para melhorar o desempenho do modelo em tarefas específicas 
• Explorar e aplicar técnicas de Data Augmentation para enriquecer conjuntos de dados e melhorar a generalização do modelo 
• Desenvolver aplicações práticas utilizando Transfer Learning ara resolver problemas do mundo real 
• Compreender e aplicar técnicas de regularização para melhorar a generalização e evitar o sobreajuste em redes neurais profundas 

Módulo 10. Personalização de Modelos e Treinamento com TensorFlow  

• Dominar os fundamentos do TensorFlow e sua integração com o NumPy para um manejo eficiente de dados e cálculos 
• Personalizar modelos e algoritmos de treinamento utilizando as capacidades avançadas do TensorFlow 
• Explorar a API tfdata para gerenciar e manipular conjuntos de dados de maneira eficaz 
• Implementar o formato TFRecord para armazenar e acessar grandes conjuntos de dados no  TensorFlow 
• Utilizar camadas de pré-processamento do Keras para facilitar a construção de modelos personalizados 
• Explorar o projeto TensorFlow Datasets para acessar conjuntos de dados predefinidos e melhorar a eficiência no desenvolvimento 
• Desenvolver uma aplicação de Deep Learning com TensorFlow, integrando os conhecimentos adquiridos no módulo 
• Aplicar de maneira prática todos os conceitos aprendidos na construção e treinamento de modelos personalizados com TensorFlow em situações do mundo real 

Módulo 11. Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais  

• Compreender a arquitetura do córtex visual e sua relevância no Deep Computer Vision 
• Explorar e aplicar camadas convolucionais para extrair características-chave de imagens 
• Implementar camadas de pooling e sua utilização em modelos de Deep Computer Vision com Keras 
• Analisar diversas arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais (CNN) e sua aplicabilidade em diferentes contextos 
• Desenvolver e implementar uma CNN ResNet utilizando a biblioteca Keras para melhorar a eficiência e desempenho do modelo 
• Utilizar modelos pré-treinados de Keras para aproveitar a aprendizagem por transferência em tarefas específicas 
• Aplicar técnicas de classificação e localização em ambientes de Deep Computer Vision 
• Explorar estratégias de detecção e rastreamento de objetos usando Redes Neurais Convolucionais 
• Implementar técnicas de segmentação semântica para compreender e classificar objetos em imagens de maneira detalhada 

Módulo 12. Processamento de Linguagem Natural (PLN) com Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Atenção  

• Desenvolver habilidades em geração de texto usando Redes Neurais Recorrentes (RNN) 
• Aplicar RNN na classificação de opiniões para análise de sentimentos em textos 
• Compreender e aplicar os mecanismos de atenção em modelos de processamento de linguagem natural 
• Analisar e utilizar modelos Transformers em tarefas específicas de NLP 
• Explorar a aplicação de modelos Transformers no contexto de processamento de imagens e visão computacional 
• Familiarizar-se com a biblioteca Transformers de Hugging Face para a implementação eficiente de modelos avançados 
• Comparar diferentes bibliotecas de Transformers para avaliar sua adequação em tarefas específicas 
• Desenvolver uma aplicação prática de NLP que integre RNN e mecanismos de atenção para resolver problemas do mundo real 
  
  Módulo 13. Autoencoders, GANs, e Modelos de Difusão  
•  
• Desenvolver representações eficientes de dados por meio de  Autoencoders, 
• GANs e Modelos de Difusão 
• Realizar PCA utilizando um codificador automático linear incompleto para otimizar a representação de dados 
• Implementar e compreender o funcionamento de codificadores automáticos empilhados 
• Explorar e aplicar autoencodersconvolucionais para representações eficientes de dados visuais 
• Analisar e aplicar a eficácia de autoencoders esparsos na representação de dados 
• Gerar imagens da moda do conjunto de dados MNIST utilizando Autoencoders 
• Compreender o conceito de Redes Adversárias Generativas (GANs) e Modelos de Difusão 
• Implementar e comparar o desempenho de Modelos de Difusão e GANs na geração de dados 

Módulo 14. Computação bioinspirada   

• Introduzir os conceitos fundamentais da computação bioinspirada 
• Explorar algoritmos de adaptação social como abordagem-chave na computação bioinspirada 
• Analisar estratégias de exploração-exploração do espaço em algoritmos genéticos 
• Examinar modelos de computação evolutiva no contexto da otimização  
• Continuar a análise detalhada de modelos de computação evolutiva  
• Aplicar programação evolutiva a problemas específicos de aprendizagem 
• Abordar a complexidade de problemas multiobjetivo no contexto da computação bioinspirada 
• Explorar a aplicação de redes neurais no âmbito da computação bioinspirada  
• Analisar a implementação e a utilidade das redes neurais na computação bioinspirada 

Módulo 15. Inteligência Artificial: Estratégias e aplicações 

• Desenvolver estratégias de implementação de inteligência artificial em serviços financeiros 
• Analisar as implicações da inteligência artificial na prestação de serviços de saúde 
• Identificar e avaliar os riscos associados ao uso de IA no campo da saúde 
• Avaliar os riscos potenciais vinculados ao uso de IA na indústria 
• Aplicar técnicas de inteligência artificial na indústria para melhorar a produtividade 
• Projetar soluções de inteligência artificial para otimizar processos na administração pública 
• Avaliar a implementação de tecnologias de IA no setor educacional 
• Aplicar técnicas de inteligência artificial na silvicultura e agricultura para melhorar a produtividade 
• Otimizar processos de recursos humanos por meio do uso estratégico da inteligência artificial 

Módulo 16. Aplicações práticas de inteligência artificial em design 

• Aplicar ferramentas de colaboração, aproveitando a IA para melhorar a comunicação e a eficiência das equipes de design 
• Incorporar aspectos emocionais aos designs por meio de técnicas que se conectem efetivamente com o público, explorando como a IA pode influenciar a percepção emocional do design 
• Dominar ferramentas e estruturas específicas para a aplicação de IA em Design, como GANs (Redes Adversárias Generativas) e outras bibliotecas relevantes 
• Empregar a IA para gerar imagens, ilustrações e outros recursos visuais automaticamente  
• Implementar técnicas de IA para analisar dados relacionados ao design, como comportamento de navegação e feedback do usuário 

Módulo 17. Interação design-usuário e IA 

• Compreender a simbiose entre o design interativo e a IA para otimizar a experiência do usuário 
• Desenvolver habilidades em design adaptativo, considerando o comportamento do usuário e aplicando as ferramentas avançadas de IA 
• Analisar criticamente os desafios e as oportunidades ao implementar projetos personalizados no setor usando a IA 
• Utilizar algoritmos de IA preditivos para antecipar as interações do usuário, permitindo respostas proativas e eficientes ao design 
• Desenvolver sistemas de recomendação baseados em IA que sugerem conteúdo, produtos ou ações relevantes para os usuários 

Módulo 18. Inovação em processos de design e IA 

• Compreender o papel transformador da IA na inovação dos processos de design e fabricação 
• Implementar estratégias de personalização em massa na produção por meio da Inteligência Artificial, adaptando os produtos às necessidades individuais 
• Aplicar técnicas de IA para minimizar o desperdício no processo de design, contribuindo para práticas mais sustentáveis 
• Desenvolver habilidades práticas para aplicar técnicas de IA para aprimorar os processos industriais e de design 
• Incentivar a criatividade e a exploração durante o processamento do projeto, usando a IA como uma ferramenta para gerar soluções inovadoras 

Módulo 19. Tecnologias aplicadas ao design e IA 

• Aprimorar o entendimento abrangente e as habilidades práticas para aproveitar as tecnologias avançadas e a Inteligência Artificial em várias facetas do Design 
• Compreender a integração estratégica das tecnologias emergentes e da IA no campo do Design 
• Aplicar técnicas de otimização de arquitetura de microchip usando IA para melhorar o desempenho e a eficiência 
• Usar adequadamente de algoritmos para a geração automática de conteúdo multimídia, enriquecendo a comunicação visual em projetos editoriais 
• Implementar o conhecimento e as habilidades adquiridas durante este programa em projetos reais que envolvam tecnologias e IA em Design 

Módulo 20. Ética e meio ambiente no design e na IA 

• Compreender os princípios éticos relacionados à Inteligência Artificial e ao Design, cultivando uma consciência ética na tomada de decisões 
• Concentrar-se na integração ética de tecnologias, como o reconhecimento de emoções, garantindo experiências imersivas que respeitem a privacidade e a dignidade do usuário 
• Promover a responsabilidade social e ambiental no design de videogames e no setor em geral, considerando aspectos éticos na representação e na jogabilidade 
• Gerar práticas sustentáveis nos processos de design, desde a redução de resíduos até a integração de tecnologias responsáveis, contribuindo para a preservação do meio ambiente 
• Analisar como as tecnologias de IA podem afetar a sociedade, considerando estratégias para atenuar seus possíveis impactos negativos 

Aproveite o potencial da IA para otimizar os processos criativos e criar soluções de design inovadoras e responsáveis”