Com este Programa avançado 100% online, você adquirirá as habilidades e os conhecimentos essenciais para liderar a inovação no Design contemporâneo”

Cada vez mais, os Assistentes Virtuais desempenham um papel relevante no design interativo, facilitando a interação entre humanos e sistemas digitais de forma mais eficiente. Além disso, esses recursos avançados servem para personalizar as experiências do público, adequando-se tanto às suas preferências quanto às necessidades individuais. Um exemplo disso é que os algoritmos oferecem conteúdos e recomendações adaptados aos seus interesses. Esses sistemas também fornecem assistência em tempo real aos usuários, guiando-os por processos complexos, como a realização de uma compra online.

Nesse contexto, a TECH lança um Programa avançado que abordará em profundidade as tecnologias aplicadas ao Design e IA. O plano de estudos se concentrará na detecção e correção automática de erros visuais por meio do Aprendizado Automático. O conteúdo programático fornecerá aos alunos ferramentas para avaliação da usabilidade de designs de interfaces e otimização de fluxos de trabalho editoriais com algoritmos. Por outro lado, o programa universitário analisará a personalização em massa na produção industrial, considerando os desafios logísticos e de escala. Também serão abordados os modelos de Machine Learning para manutenção preditiva, bem como a avaliação da precisão e eficácia desses modelos em ambientes industriais.

Os alunos terão acesso a resumos em vídeo de cada tema, leituras especializadas ou cenários de simulação de estudos de caso, acessíveis confortavelmente a partir de um dispositivo digital a qualquer momento do dia. Além disso, o sistema Relearning, baseado na repetição de conteúdo, ajudará o profissional a progredir naturalmente pelos principais conceitos deste programa e reduzir as longas horas de estudo. Trata-se de um programa que oferece a flexibilidade que o profissional precisa para conciliar suas atividades diárias pessoais e profissionais com um programa de qualidade, elaborado por uma excelente equipe de especialistas com alto nível de competência nessa área. 

A importância atual do design representa uma aposta segura para este programa, com um mercado em crescimento contínuo e cheio de possibilidades" 

Este Programa avançado de Inovação em Design através de Inteligência Artificial conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de casos práticos apresentados por especialistas em Inovação em Design através de Inteligência Artificial 
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático, fornece informações teórica e práticas sobre as disciplinas fundamentais 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 analisará a relação entre a Inteligência Artificial e a otimização de processos no campo do Design Industrial utilizando recursos multimídia inovadores" 

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.

Um programa universitário que irá conduzi-lo a um mundo de oportunidades ilimitadas, criativas e personalizadas"

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

Este programa permitirá que os especialistas ampliem sua compreensão sobre a fusão dinâmica entre a criatividade do Design e o potencial ilimitado do Aprendizado de Máquina. Composto por 3 módulos, o plano de estudos abordará todos os aspectos, desde a geração automática de conteúdos visuais até a otimização de processos em Design Industrial. Desta forma, o profissional analisará aspectos como a integração da Internet das Coisas (IoT) e a aplicação prática de tecnologias emergentes. Isso proporcionará uma alta qualificação na aplicação eficaz da IA em seus processos de design.

Você contará com diversos estudos de caso que aprimorarão suas habilidades em sua prática como designer"  

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  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

Módulo 2. Inovação em Processos de Design e IA

2.1  Otimização de processos de fabricação com simulações de IA

2.1.1  Introdução à otimização do processo de fabricação
2.1.2  Simulações de IA para otimização da produção
2.1.3  Desafios técnicos e operacionais na implementação de simulações de IA
2.1.4  Perspectivas futuras: Avanços na otimização de processos com IA

2.2  Prototipagem virtual: Desafios e benefícios

2.2.1  Importância da prototipagem virtual no design
2.2.2  Ferramentas e tecnologias para prototipagem virtual
2.2.3  Desafios na criação de protótipos virtuais e estratégias de enfrentamento
2.2.4  Impacto na inovação e na agilidade do design

2.3  Design generativo: Aplicações no setor e na criação artística

2.3.1  Arquitetura e planejamento urbano
2.3.2  Design de moda e têxtil
2.3.3  Design de materiais e texturas
2.3.4  Automação em design gráfico

2.4  Análise de materiais e desempenho usando inteligência artificial

2.4.1  Importância dos materiais e da análise de desempenho no projeto
2.4.2  Algoritmos de inteligência artificial para análise de materiais
2.4.3  Impacto na eficiência e sustentabilidade do projeto
2.4.4  Desafios de implementação e futuras aplicações

2.5  Personalização em massa na produção industrial

2.5.1  Transformando a produção por meio da personalização em massa
2.5.2  Tecnologias facilitadoras para a personalização em massa
2.5.3  Desafios logísticos e de escala na personalização em massa
2.5.4  Impacto econômico e oportunidades de inovação

2.6. Ferramentas de design assistidas por inteligência artificial (Deep Dream Generator, Fotor, Snappa)

2.6.1. Design assistido por geração gan (redes adversárias generativas)
2.6.2. Geração coletiva de ideias
2.6.3. Geração contextualmente consciente
2.6.4. Exploração de dimensões criativas não lineares

2.7  Design colaborativo humano-robô em projetos inovadores

2.7.1  Integração de robôs em projetos de design inovadores
2.7.2  Ferramentas e plataformas para colaboração entre humanos e robôs (ROS, OpenAI Gym e Azure Robotics)
2.7.3  Desafios na integração de robôs em projetos criativos
2.7.4  Perspectivas futuras em design colaborativo com tecnologias emergentes

2.8  Manutenção preditiva de produtos: Abordagem IA

2.8.1  Importância da manutenção preditiva para aumentar a vida útil do produto
2.8.2  Modelos de Machine Learning para manutenção preditiva
2.8.3  Implementação prática em vários setores
2.8.4  Avaliação da precisão e da eficiência desses modelos em ambientes industriais

2.9  Geração automática de fontes e estilos visuais

2.9.1  Fundamentos da geração automática no design de tipos de letras
2.9.2  Aplicações práticas em design gráfico e comunicação visual
2.9.3  Design colaborativo assistido por IA na criação de fontes tipográficas
2.9.4  Análise de estilo e tendências automática

2.10  Integração de IoT para monitoramento de produtos em tempo real

2.10.1  Transformação com integração de IoT no design de produtos
2.10.2  Sensores e dispositivos de IoT para monitoramento em tempo real
2.10.3  Análise de dados e tomada de decisões com base na IoT
2.10.4  Desafios na implementação e aplicações futuras da IoT no design

Módulo 3. Tecnologias Aplicadas ao Design e IA

3.1  Integração de assistentes virtuais em interfaces de design com o Dialogflow, o Microsoft Bot Framework e o Rasa

3.1.1  Papel dos assistentes virtuais no design interativo
3.1.2  Desenvolvimento de assistentes virtuais especializados em design
3.1.3  Interação natural com assistentes virtuais em projetos de design
3.1.4  Desafios de implementação e melhoria contínua

3.2  Detecção e correção automática de erros visuais com IA

3.2.1  Importância da detecção e correção automática de erros visuais
3.2.2  Algoritmos e modelos para detecção de erros visuais
3.2.3  Ferramentas de correção automática no design visual
3.2.4  Desafios na detecção e correção automáticas e estratégias para superá-los

3.3  Ferramentas de IA para avaliação da usabilidade de projetos de interface (EyeQuant, Lookback e Mouseflow).

3.3.1  Análise de dados de interação com modelos de aprendizado de máquina
3.3.2  Relatórios automatizados e recomendações
3.3.3  Simulações de usuários virtuais para testes de usabilidade utilizando Bootpress, Botium e Rasa.
3.3.4  Interface de conversação para feedback do usuário

3.4  Otimização de fluxos de trabalho editoriais com algoritmos utilizando Chat GPT, Bing, WriteSonic e Jasper

3.4.1  Importância de otimizar os fluxos de trabalho editoriais
3.4.2  Algoritmos para automação e otimização editorial
3.4.3  Ferramentas e tecnologias para otimização editorial
3.4.4  Desafios na implementação e melhoria contínua dos fluxos de trabalho editoriais

3.5  Simulações realistas no design de videogames com o TextureLab e o Leonardo

3.5.1  Importância das simulações realistas na indústria de videogames
3.5.2  Modelagem e simulação de elementos realistas em videogames
3.5.3  Tecnologias e ferramentas para simulações realistas de videogames
3.5.4  Desafios técnicos e criativos em simulações realistas de videogames

3.6  Geração automática de conteúdo multimídia no design editorial

3.6.1  Transformação com geração automática de conteúdo multimídia
3.6.2  Algoritmos e modelos para geração automática de conteúdo multimídia
3.6.3  Aplicações práticas em projetos de publicação
3.6.4  Desafios e tendências futuras na geração automática de conteúdo multimídia

3.7  Design adaptativo e preditivo com base nos dados do usuário

3.7.1  Importância do design adaptativo e preditivo na experiência do usuário
3.7.2  Coleta e análise de dados do usuário para design adaptativo
3.7.3  Algoritmos para design adaptativo e preditivo
3.7.4  Integração do design adaptativo em plataformas e aplicativos

3.8  Integração de algoritmos para melhorar a usabilidade

3.8.1  Segmentação e padrões de comportamento
3.8.2  Detecção de problemas de usabilidade
3.8.3  Adaptabilidade às mudanças nas preferências do usuário
3.8.4  Testes a/b automatizados e análise de resultados

3.9  Análise contínua da experiência do usuário para melhoria iterativa

3.9.1  Importância do feedback contínuo na evolução de produtos e serviços
3.9.2  Ferramentas e métricas para análise contínua
3.9.3  Estudos de caso que demonstram melhorias substanciais obtidas com essa abordagem
3.9.4  Gestão de dados confidenciais

3.10  Colaboração assistida por IA em equipes editoriais

3.10.1  Transformação da colaboração em equipes editoriais assistidas por IA
3.10.2  Ferramentas e plataformas para colaboração assistida por IA (Grammarly, Yoast SEO e Quillionz)
3.10.3  Desenvolvimento de assistentes virtuais especializados em edição
3.10.4  Desafios na implementação e aplicações futuras da colaboração assistida por IA

Você terá acesso a uma biblioteca repleta de recursos multimídia em diferentes formatos audiovisuais, incluindo resumos interativos"