L'application de l'Intelligence Artificielle au Design permet un processus créatif plus innovant et centré sur l'utilisateur, moteur de l'évolution constante du domaine"

L'Intelligence Artificielle (IA), mise en œuvre dans le domaine du Design, a radicalement transformé la façon dont les projets sont conçus et développés dans cette industrie. L'un des avantages les plus marquants réside dans l'optimisation du processus créatif, où les algorithmes d'IA peuvent analyser de grands ensembles de données pour identifier des modèles et des tendances, fournissant des informations précieuses qui inspirent la prise de décision en matière de Design. 

Pour cette raison, TECH propose aux designers ce Mastère spécialisé en Intelligence Artificielle dans le Design, une perspective unique qui fusionne de manière holistique les nouvelles technologies avec la création de produits créatifs. Son approche holistique ne fournira pas seulement aux diplômés des connaissances techniques, mais aura également un impact sur l'éthique et la durabilité, en veillant à ce que les étudiants soient équipés pour relever les défis actuels dans ce domaine.

En effet, la diversité des sujets qui seront abordés, de la génération automatique de contenu à la réduction des déchets dans le processus de Design, reflète l'étendue des applications de l'IA dans diverses disciplines. En outre, une attention particulière sera accordée à l'éthique et à l'impact environnemental, dans le but de former des professionnels conscients et compétents.

Le contenu du programme comprendra également l'analyse des données pour la prise de décision dans le Design, la mise en œuvre de systèmes d'IA pour la personnalisation des produits et des expériences, ainsi que l'exploration de techniques de visualisation avancées et la génération de contenu créatif. 

TECH a ainsi conçu une qualification académique rigoureuse, qui s'appuie sur la méthode révolutionnaire du Relearning. Cette approche éducative se concentre sur la répétition des principes fondamentaux, garantissant une compréhension totale du contenu. En outre, l'accessibilité est un élément clé, puisqu'il suffit d'un appareil électronique avec une connexion Internet pour explorer le matériel à tout moment, libérant ainsi l'étudiant de l'obligation d'être physiquement présent ou de se conformer aux horaires établis.

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• 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

De la génération automatique de contenu visuel à la prédiction des tendances et à la collaboration renforcée par l'IA, vous vous immergerez dans un domaine en constante évolution"

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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.  

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Module 1. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle

1.1. Histoire de l'Intelligence Artificielle

1.1.1. Quand avons-nous commencé à parler d'Intelligence Artificielle?
1.1.2. Références dans le cinéma
1.1.3. Importance de l'intelligence artificielle
1.1.4. Technologies habilitantes et de soutien pour l'Intelligence Artificielle

1.2. L'Intelligence Artificielle dans les jeux

1.2.1. La théorie des Jeux
1.2.2. Minimax et Alpha-Beta
1.2.3. Simulation: Monte Carlo

1.3. Réseaux neuronaux

1.3.1. Fondements biologiques
1.3.2. Modèle computationnel
1.3.3. Réseaux neuronaux supervisés et non supervisés
1.3.4. Perceptron simple
1.3.5. Perceptron multicouche

1.4. Algorithmes génétiques

1.4.1. Histoire
1.4.2. Base biologique
1.4.3. Codification des problèmes
1.4.4. Génération de la population initiale
1.4.5. Algorithme principal et opérateurs génétiques
1.4.6. Évaluation des individus: Fitness

1.5. Thésaurus, vocabulaires, taxonomies

1.5.1. Vocabulaire
1.5.2. Taxonomie
1.5.3. Thésaurus
1.5.4. Ontologies
1.5.5. Représentation de la connaissance: Web sémantique

1.6. Web sémantique

1.6.1. Spécifications: RDF, RDFS et OWL
1.6.2. Inférence/raisonnement
1.6.3. Linked Data

1.7. Systèmes experts et DSS

1.7.1. Systèmes experts
1.7.2. Systèmes d'aide à la décision

1.8. Chatbots et assistants virtuels

1.8.1. Types d'assistants: assistants vocaux et textuels
1.8.2. Éléments fondamentaux pour le développement d'un assistant: Intents, entités et flux de dialogue
1.8.3. Intégration: Web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Outils d'aide au développement: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. Stratégie de mise en œuvre de l'IA
1.10. L'avenir de l'intelligence artificielle

1.10.1. Nous comprenons comment détecter les émotions grâce aux algorithmes
1.10.2. Création de la marque personnelle: Langue, expressions et contenu
1.10.3. Tendances de l'Intelligence Artificielle
1.10.4. Réflexion

Module 2. Types et cycle de vie des données

2.1. Statistiques

2.1.1. Statistiques: Statistiques descriptives, statistiques inférentielles
2.1.2. Population, échantillon, individu
2.1.3. Variables: Définition, échelles de mesure

2.2. Types de données statistiques

2.2.1. Selon le type

2.2.1.1. Quantitatives: Données continues et données discrètes
2.2.1.2. Qualitatives: Données binomiales, données nominales et données ordinales

2.2.2. Selon la forme

2.2.2.1. Numérique
2.2.2.2. Texte
2.2.2.3. Logique

2.2.3. Selon la source

2.2.3.1. Primaire
2.2.3.2. Secondaire

2.3. Cycle de vie des données

2.3.1. Étape de cycle
2.3.2. Les étapes du cycle
2.3.3. Les principes du FAIR

2.4. Les premières étapes du cycle

2.4.1. Définition des objectifs
2.4.2. Détermination des besoins en ressources
2.4.3. Diagramme de Gantt
2.4.4. Structure des données

2.5. Collecte des données

2.5.1. Méthodologie de collecte
2.5.2. Outils de collecte
2.5.3. Canaux de collecte

2.6. Nettoyage des données

2.6.1. Phases du nettoyage des données
2.6.2. Qualité des données
2.6.3. Manipulation des données (avec R)

2.7. Analyse des données, interprétations, évaluation des résultats

2.7.1. Mesures statistiques
2.7.2. Indices de ratios
2.7.3. Extraction de données

2.8. Entrepôt de données (Datawarehouse)

2.8.1. Les éléments qui le composent
2.8.2. Design
2.8.3. Aspects à prendre en compte

2.9. Disponibilité des données

2.9.1. Accès
2.9.2. Utilité
2.9.3. Sécurité

2.10. Aspects réglementaires

2.10.1. Loi sur la protection des données
2.10.2. Bonnes pratiques
2.10.3. Autres aspects réglementaires

Module 3. Les données en Intelligence Artificielle

3.1. Science des données

3.1.1. La science des données
3.1.2. Outils avancés pour le scientifique des données

3.2. Données, informations et connaissances

3.2.1. Données, informations et connaissances
3.2.2. Types de données
3.2.3. Sources des données

3.3. Des données aux informations

3.3.1. Analyse des données
3.3.2. Types d’analyse
3.3.3. Extraction d'informations d'un Dataset

3.4. Extraction d'informations par la visualisation

3.4.1. La visualisation comme outils d’analyse
3.4.2. Méthodes de visualisation
3.4.3. Visualisation d'un ensemble de données

3.5. Qualité des données

3.5.1. Données de qualités
3.5.2. Nettoyage des données
3.5.3. Prétraitement de base des données

3.6. Dataset

3.6.1. Enrichissement du Dataset
3.6.2. La malédiction de la dimensionnalité
3.6.3. Modification d'un ensemble de données

3.7. Déséquilibre

3.7.1. Déséquilibre des classes
3.7.2. Techniques d'atténuation du déséquilibre
3.7.3. Équilibrer un Dataset

3.8. Modèles non supervisés

3.8.1. Modèles non supervisés
3.8.2. Méthodes
3.8.3. Classifications avec modèles non supervisés

3.9. Modèles supervisés

3.9.1. Modèles supervisés
3.9.2. Méthodes
3.9.3. Classifications avec modèles supervisés

3.10. Outils et bonnes pratiques

3.10.1. Bonnes pratiques pour un scientifique des données
3.10.2. Le meilleur modèle
3.10.3. Outils utiles

Module 4. Extraction de données. Sélection, prétraitement et transformation

4.1. Inférence statistique

4.1.1. Statistiques descriptives vs. inférence statistique
4.1.2. Procédures paramétriques
4.1.3. Procédures non paramétriques

4.2. Analyse exploratoire

4.2.1. Analyse descriptive
4.2.2. Visualisation
4.2.3. Préparations des données

4.3. Préparations des données

4.3.1. Intégration et nettoyage des données
4.3.2. Normalisation des données
4.3.3. Transformer les attributs

4.4. Valeurs manquantes

4.4.1. Traitement des valeurs manquantes
4.4.2. Méthodes d'imputation par maximum de vraisemblance
4.4.3. Imputation des valeurs manquantes à l'aide de l'apprentissage automatique

4.5. Bruit dans les données

4.5.1. Classes et attributs de bruit
4.5.2. Filtrage du bruit
4.5.3. L’effet du bruit

4.6. La malédiction de la dimensionnalité

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Réduction des données multidimensionnelles

4.7. Des attributs continus aux attributs discrets

4.7.1. Données continues ou discrètes
4.7.2. Processus de discrétisation

4.8. Les données

4.8.1. Sélection des données
4.8.2. Perspectives et critères de sélections
4.8.3. Méthodes de sélection

4.9. Sélection des instances

4.9.1. Méthodes de sélection des instances
4.9.2. Sélection des prototypes
4.9.3. Méthodes avancées de sélection des instances

4.10. Pré-traitement des données dans les environnements Big Data

Module 5. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle

5.1. Introduction aux stratégies de Design d'algorithmes

5.1.1. Récursion
5.1.2. Diviser pour mieux régner
5.1.3. Autres stratégies

5.2. Efficacité et analyse des algorithmes

5.2.1. Mesures d'efficacité
5.2.2. Taille de l'entrée de mesure
5.2.3. Mesure du temps d'exécution
5.2.4. Pire, meilleur et moyen cas
5.2.5. Notation asymptotique
5.2.6. Critères d'analyse mathématique des algorithmes non récursifs
5.2.7. Analyse mathématique des algorithmes récursifs
5.2.8. Analyse empirique des algorithmes

5.3. Algorithmes de tri

5.3.1. Concept de tri
5.3.2. Triage des bulles
5.3.3. Tri par sélection
5.3.4. Triage par insertion
5.3.5. Tri fusion (Merge_Sort)
5.3.6. Tri rapide (Quick_Sort)

5.4. Algorithmes avec arbres

5.4.1. Concept d'arbre
5.4.2. Arbres binaires
5.4.3. Allées d'arbres
5.4.4. Représentation des expressions
5.4.5. Arbres binaires ordonnés
5.4.6. Arbres binaires équilibrés

5.5. Algorithmes avec Heaps

5.5.1. Les Heaps
5.5.2. L'algorithme Heapsort
5.5.3. Files d'attente prioritaires

5.6. Algorithmes graphiques

5.6.1. Représentation
5.6.2. Voyage en largeur
5.6.3. Profondeur de déplacement
5.6.4. Disposition topologique

5.7. Algorithmes Greedy

5.7.1. La stratégie Greedy
5.7.2. Éléments de la stratégie Greedy
5.7.3. Change de devises
5.7.4. Le problème du voyageur
5.7.5. Problème de sac à dos

5.8. Recherche de chemins minimaux

5.8.1. Le problème du chemin minimal
5.8.2. Arcs et cycles négatifs
5.8.3. Algorithme de Dijkstra

5.9. Algorithmes Greedy sur les graphes

5.9.1. L'arbre à chevauchement minimal
5.9.2. L'algorithme de Prim
5.9.3. L'algorithme de Kruskal
5.9.4. Analyse de la complexité

5.10. Backtracking

5.10.1. Le Backtracking
5.10.2. Techniques alternatives

Module 6. Systèmes intelligents

6.1. Théorie des agents

6.1.1. Histoire du concept
6.1.2. Définition d’agent
6.1.3. Les agents en Intelligence Artificielle
6.1.4. Les agents en génie de software

6.2. Architectures des agents

6.2.1. Le processus de raisonnement d'un agent
6.2.2. Agents réactifs
6.2.3. Agents déductifs
6.2.4. Agents hybrides
6.2.5. Comparaison

6.3. Information et connaissance

6.3.1. Distinction entre données, informations et connaissances
6.3.2. Évaluation de la qualité des données
6.3.3. Méthode de capture des données
6.3.4. Méthodes d'acquisition des informations
6.3.5. Méthodes d'acquisition des connaissances

6.4. Représentation de la connaissance

6.4.1. L'importance de la représentation de la connaissance
6.4.2. Définition de la représentation des connaissances à travers leurs rôles
6.4.3. Caractéristiques de la représentation de la connaissance

6.5. Ontologies

6.5.1. Introduction aux Métadonnées
6.5.2. Concept philosophique d'ontologie
6.5.3. Concept informatique d'ontologie
6.5.4. Ontologies de domaine et ontologies de niveau supérieur
6.5.5. Comment construire une ontologie?

6.6. Langages d'ontologie et logiciels de création d'ontologies

6.6.1. Triplés RDF, Turtle et N
6.6.2. RDF Schema
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. Introduction aux différents outils de création d'ontologies
6.6.6. Installation et utilisation du Protégé

6.7. Le web sémantique

6.7.1. L'état actuel et futur du web sémantique
6.7.2. Applications du web sémantique

6.8. Autres modèles de représentation de la connaissance

6.8.1. Vocabulaire
6.8.2. Vision globale
6.8.3. Taxonomie
6.8.4. Thésaurus
6.8.5. Folksonomies
6.8.6. Comparaison
6.8.7. Cartes mentales

6.9. Évaluation et intégration des représentations de la connaissance

6.9.1. Logique d'ordre zéro
6.9.2. Logique de premier ordre
6.9.3. Logique descriptive
6.9.4. Relations entre les différents types de logique
6.9.5. Prolog: programmation basée sur la logique du premier ordre

6.10. Raisonneurs sémantiques, systèmes à base de connaissances et Systèmes Experts

6.10.1. Concept de raisonneur
6.10.2. Application d’un raisonneur
6.10.3. Systèmes basés sur la connaissance
6.10.4. MYCIN, histoire des Systèmes Experts
6.10.5. Éléments et Architecture des Systèmes Experts
6.10.6. Création de Systèmes Experts

Module 7. Apprentissage automatique et exploration des données

7.1. Introduction à les processus de découverte des connaissances et les concepts de base de l'apprentissage automatique

7.1.1. Concepts clés du processus de découverte de connaissances
7.1.2. Perspective historique du processus de découverte de connaissances
7.1.3. Étapes du processus de découverte de connaissances
7.1.4. Techniques utilisées dans les processus de découverte de connaissances
7.1.5. Caractéristiques des bons modèles d'apprentissage automatique
7.1.6. Types d'informations sur l'apprentissage automatique
7.1.7. Concepts de base de l'apprentissage
7.1.8. Concepts de base de l'apprentissage non supervisé

7.2. Exploration et prétraitement des données

7.2.1. Traitement des données
7.2.2. Traitement des données dans le flux d'analyse des données
7.2.3. Types de données
7.2.4. Transformations de données
7.2.5. Affichage et exploration des variables continues
7.2.6. Affichage et exploration des variables catégorielles
7.2.7. Mesures de corrélation
7.2.8. Représentations graphiques les plus courantes
7.2.9. Introduction à l'analyse multivariée et à la réduction des dimensions

7.3. Arbres de décision

7.3.1. Algorithme ID
7.3.2. Algorithme C
7.3.3. Surentraînement et taillage
7.3.4. Analyse des résultats

7.4. Évaluation des classificateurs

7.4.1. Matrices de confusion
7.4.2. Matrices d'évaluation numérique
7.4.3. Statistique de Kappa
7.4.4. La courbe ROC

7.5. Règles de classification

7.5.1. Mesures d'évaluation des règles
7.5.2. Introduction à la représentation graphique
7.5.3. Algorithme de superposition séquentielle

7.6. Réseaux neuronaux

7.6.1. Concepts de base
7.6.2. Réseaux neuronaux simples
7.6.3. Algorithme de Backpropagation
7.6.4. Introduction aux réseaux neuronaux récurrents

7.7. Méthodes bayésiennes

7.7.1. Concepts de base des probabilités
7.7.2. Théorème de Bayes
7.7.3. Naive Bayes
7.7.4. Introduction aux réseaux bayésiens

7.8. Modèles de régression et de réponse continue

7.8.1. Régression linéaire simple
7.8.2. Régression linéaire multiple
7.8.3. Régression logistique
7.8.4. Arbres de régression
7.8.5. Introduction aux machines à vecteurs de support (SVM)
7.8.6. Mesures de qualité de l'ajustement

7.9. Clustering

7.9.1. Concepts de base
7.9.2. Clustering hiérarché
7.9.3. Méthodes probabilistes
7.9.4. Algorithme EM
7.9.5. Méthode B-Cubed
7.9.6. Méthodes implicites

7.10. Exploration de textes et traitement du langage naturel (NLP)

7.10.1. Concepts de base
7.10.2. Création du corpus
7.10.3. Analyse descriptive
7.10.4. Introduction à l'analyse des sentiments

Module 8. Les Réseaux Neuronaux, la base du Deep Learning

8.1. Apprentissage profond

8.1.1. Types d'apprentissage profond
8.1.2. Applications de l'apprentissage profond
8.1.3. Avantages et Inconvénients de l'apprentissage profond

8.2. Opérations

8.2.1. Somme
8.2.2. Produit
8.2.3. Transfert

8.3. Couches

8.3.1. Couche d'entrée
8.3.2. Couche cachée
8.3.3. Couche de sortie

8.4. Liaison des couches et opérations

8.4.1. Design des architectures
8.4.2. Connexion entre les couches
8.4.3. Propagation vers l'avant

8.5. Construction du premier réseau neuronal

8.5.1. Design du réseau
8.5.2. Établissement des poids
8.5.3. Entraînement du réseau

8.6. Entraîneur et optimiseur

8.6.1. Sélection de l'optimiseur
8.6.2. Établissement d'une fonction de perte
8.6.3. Établissement d'une métrique

8.7. Application des principes des réseaux neuronaux

8.7.1. Fonctions d'activation
8.7.2. Propagation à rebours
8.7.3. Paramétrage

8.8. Des neurones biologiques aux neurones artificiels

8.8.1. Fonctionnement d'un neurone biologique
8.8.2. Transfert de connaissances aux neurones artificiels
8.8.3. Établissement de relations entre les deux

8.9. Mise en œuvre du MLP (Perceptron Multicouche) avec Keras

8.9.1. Définition de la structure du réseau
8.9.2. Compilation du modèle
8.9.3. Formation au modèle

8.10. Hyperparamètres de Fine tuning des Réseaux Neuronaux

8.10.1. Sélection de la fonction d'activation
8.10.2. Réglage du Learning rate
8.10.3. Réglage des poids

Module 9. Entraînement de réseaux neuronaux profonds

9.1. Problèmes de gradient

9.1.1. Techniques d'optimisation du gradient
9.1.2. Gradients stochastiques
9.1.3. Techniques d'initialisation des poids

9.2. Réutilisation des couches pré-entraînées

9.2.1. Entraînement par transfert d'apprentissage
9.2.2. Extraction de caractéristiques
9.2.3. Apprentissage profond

9.3. Optimisateurs

9.3.1. Optimiseurs stochastiques à descente de gradient
9.3.2. Optimiseurs Adam et RMSprop
9.3.3. Optimiseurs de moment

9.4. Programmation du taux de d'apprentissage

9.4.1. Contrôle automatique du taux d'apprentissage
9.4.2. Cycles d'apprentissage
9.4.3. Termes de lissage

9.5. Surajustement

9.5.1. Validation croisée
9.5.2. Régularisation
9.5.3. Mesures d'évaluation

9.6. Lignes directrices pratiques

9.6.1. Design de modèles
9.6.2. Sélection des métriques et des paramètres d'évaluation
9.6.3. Tests d'hypothèses

9.7. Transfer Learning

9.7.1. Entraînement par transfert d'apprentissage
9.7.2. Extraction de caractéristiques
9.7.3. Apprentissage profond

9.8. Data Augmentation

9.8.1. Transformation d’image
9.8.2. Génération de données synthétiques
9.8.3. Transformation de texte

9.9. Application pratique du Transfer Learning

9.9.1. Entraînement par transfert d'apprentissage
9.9.2. Extraction de caractéristiques
9.9.3. Apprentissage profond

9.10. Régularisation

9.10.1. L et L
9.10.2. Régularisation par entropie maximale
9.10.3. Dropout

Module 10. Personnaliser les modèles et l’entraînement avec TensorFlow

10.1. TensorFlow

10.1.1. Utilisation de la bibliothèque TensorFlow
10.1.2. Entraînement des modèles avec TensorFlow
10.1.3. Opérations avec les graphes dans TensorFlow

10.2. TensorFlow et NumPy

10.2.1. Environnement de calcul NumPy pour TensorFlow
10.2.2. Utilisation des arrays NumPy avec TensorFlow
10.2.3. Opérations NumPy pour les graphiques TensorFlow

10.3. Personnalisation des modèles et des algorithmes d'apprentissage

10.3.1. Construire des modèles personnalisés avec TensorFlow
10.3.2. Gestion des paramètres d'entraînement
10.3.3. Utilisation de techniques d'optimisation pour l'entraînement

10.4. Fonctions et graphiques TensorFlow

10.4.1. Fonctions avec TensorFlow
10.4.2. Utilisation des graphes pour l'apprentissage des modèles
10.4.3. Optimisation des graphes avec les opérations TensorFlow

10.5. Chargement des données et prétraitement avec TensorFlow

10.5.1. Chargement des données d'ensembles avec TensorFlow
10.5.2. Prétraitement des données avec TensorFlow
10.5.3. Utilisation des outils TensorFlow pour la manipulation des données

10.6. L'API tfdata

10.6.1. Utilisation de l'API tfdata pour le traitement des données
10.6.2. Construction des flux de données avec tfdata
10.6.3. Utilisation de l'API tfdata pour l’entrainement des modèles

10.7. Le format TFRecord

10.7.1. Utilisation de l'API TFRecord pour la sérialisation des données
10.7.2. Chargement de fichiers TFRecord avec TensorFlow
10.7.3. Utilisation des fichiers TFRecord pour l'entraînement des modèles

10.8. Couches de prétraitement Keras

10.8.1. Utilisation de l'API de prétraitement Keras
10.8.2. Construire un prétraitement en pipelined avec Keras
10.8.3. Utilisation de l'API de prétraitement Keras pour l’entrainement des modèles

10.9. Le projet TensorFlow Datasets

10.9.1. Utilisation de TensorFlow Datasets pour le chargement des données
10.9.2. Prétraitement des données avec TensorFlow Datasets
10.9.3. Utilisation de TensorFlow Datasets pour l’entrainement des modèles

10.10. Construire une application de Deep Learning avec TensorFlow

10.10.1. Application pratique
10.10.2. Construire une application de Deep Learning avec TensorFlow
10.10.3. Entraînement des modèles avec TensorFlow
10.10.4. Utilisation de l'application pour la prédiction des résultats

Module 11. Deep Computer Vision avec des Réseaux Neuronaux Convolutifs

11.1. L’Architecture Visual Cortex

11.1.1. Fonctions du cortex visuel
11.1.2. Théorie de la vision computationnelle
11.1.3. Modèles de traitement des images

11.2. Couches convolutives

11.2.1 Réutilisation des poids dans la convolution
11.2.2. Convolution D
11.2.3. Fonctions d'activation

11.3. Couches de regroupement et implémentation des couches de regroupement avec Keras

11.3.1. Pooling et Striding
11.3.2. Flattening
11.3.3. Types de Pooling

11.4. Architecture du CNN

11.4.1. Architecture du VGG
11.4.2. Architecture AlexNet
11.4.3. Architecture ResNet

11.5. Mise en œuvre d'un CNN ResNet à l'aide de Keras

11.5.1. Initialisation des poids
11.5.2. Définition de la couche d'entrée
11.5.3. Définition de la sortie

11.6. Utilisation de modèles Keras pré-entraînés

11.6.1. Caractéristiques des modèles pré-entraînés
11.6.2. Utilisations des modèles pré-entraînés
11.6.3. Avantages des modèles pré-entraînés

11.7. Modèles pré-entraînés pour l'apprentissage par transfert

11.7.1. Apprentissage par transfert
11.7.2. Processus d'apprentissage par transfert
11.7.3. Avantages de l'apprentissage par transfert

11.8. Classification et localisation en Deep Computer Vision

11.8.1. Classification des images
11.8.2. Localisation d'objets dans les images
11.8.3. Détection d'objets

11.9. Détection et suivi d'objets

11.9.1. Méthodes de détection d'objets
11.9.2. Algorithmes de suivi d'objets
11.9.3. Techniques de suivi et de localisation

11.10. Segmentation sémantique

11.10.1. Apprentissage profond pour la segmentation sémantique
11.10.1. Détection des bords
11.10.1. Méthodes de segmentation basées sur des règles

Module 12. Traitement du langage naturel (NLP) avec les Réseaux Récurrents Naturels (NNN) et l'Attention

12.1. Génération de texte à l'aide de RNN

12.1.1. Formation d'un RNN pour la génération de texte
12.1.2. Génération de langage naturel avec RNN
12.1.3. Applications de?génération de texte avec RNN

12.2. Création d'ensembles de données d'entraînement

12.2.1. Préparation des données pour l'entraînement des RNN
12.2.2. Stockage de l'ensemble de données de formation
12.2.3. Nettoyage et transformation des données
12.2.4. Analyse des Sentiments

12.3. Classement des opinions avec RNN

12.3.1. Détection des problèmes dans les commentaires
12.3.2. Analyse des sentiments à l'aide d'algorithmes d'apprentissage profond

12.4. Réseau encodeur-décodeur pour la traduction automatique neuronale

12.4.1. Formation d'un RNN pour la traduction automatique
12.4.2. Utilisation d'un réseau encoder-decoder pour la traduction automatique
12.4.3. Améliorer la précision de la traduction automatique avec les RNN

12.5. Mécanismes de l’attention

12.5.1. Application de mécanismes de l’attention avec les RNN
12.5.2. Utilisation de mécanismes d'attention pour améliorer la précision des modèles
12.5.3. Avantages des mécanismes d'attention dans les réseaux neuronaux

12.6. Modèles Transformers

12.6.1. Utilisation des modèles Transformers pour le traitement du langage naturel
12.6.2. Application des modèles Transformers pour la vision
12.6.3. Avantages des modèles Transformers

12.7. Transformers pour la vision

12.7.1. Utilisation des modèles Transformers pour la vision
12.7.2. Prétraitement des données d'imagerie
12.7.3. Entrainement d’un modèle Transformers pour la vision

12.8. Bibliothèque de Transformers de Hugging Face

12.8.1. Utilisation de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face
12.8.2. Application de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face
12.8.3. Avantages de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face

12.9. Autres bibliothèques de Transformers. Comparaison

12.9.1. Comparaison entre les bibliothèques de Transformers
12.9.2. Utilisation de bibliothèques de Transformers
12.9.3. Avantages des bibliothèque de Transformers

12.10. Développement d'une Application NLP avec RNN et l’Atention Application pratique

12.10.1. Développer une application du traitement du langage naturel à l'aide de RNN et de l'attention
12.10.2. Utilisation des RNN, des mécanismes de soins et des modèles Transformers dans l'application
12.10.3. Évaluation de l'application pratique

Module 13. Autoencoders, GANs et modèles de diffusion

13.1. Représentation des données efficaces

13.1.1. Réduction de la dimensionnalité
13.1.2. Apprentissage profond
13.1.3. Représentations compactes

13.2. Réalisation de PCA avec un codeur automatique linéaire incomplet

13.2.1. Processus d'apprentissage
13.2.2. Implémentation Python
13.2.3. Utilisation des données de test

13.3. Codeurs automatiques empilés

13.3.1. Réseaux neuronaux profonds
13.3.2. Construction d'architectures de codage
13.3.3. Utilisation de la régularisation

13.4. Auto-encodeurs convolutifs

13.4.1. Design du modèle convolutionnels
13.4.2. Entrainement de modèles convolutionnels
13.4.3. Évaluation des résultats

13.5. Suppression du bruit des codeurs automatiques

13.5.1. Application de filtres
13.5.2. Design de modèles de codage
13.5.3. Utilisation de techniques de régularisation

13.6. Codeurs automatiques dispersés

13.6.1. Augmentation de l'efficacité du codage
13.6.2. Minimiser le nombre de paramètres
13.6.3. Utiliser des techniques de régularisation

13.7. Codeurs automatiques variationnels

13.7.1. Utilisation de l'optimisation variationnelle
13.7.2. Apprentissage profond non supervisé
13.7.3. Représentations latentes profondes

13.8. Génération d'images MNIST à la mode

13.8.1. Reconnaissance des formes
13.8.2. Génération d'images
13.8.3. Entraînement de Réseaux neuronaux profonds

13.9. Réseaux adversatifs génératifs et modèles de diffusion

13.9.1. Génération de contenu à partir d'images
13.9.2. Modélisation des distributions de données
13.9.3. Utilisation de réseaux contradictoires

13.10. Implémentation des modèles

13.10.1. Application Pratique
13.10.2. Implémentation des modèles
13.10.3. Utilisation de données réelles
13.10.4. Évaluation des résultats

Module 14. Informatique bio-inspirée

14.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée

14.1.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée

14.2. Algorithmes d'adaptation sociale

14.2.1. Calcul basé sur des colonies de fourmis bio-inspirées
14.2.2. Variantes des algorithmes de colonies de fourmis
14.2.3. Informatique en nuage de particules

14.3. Algorithmes génétiques

14.3.1. Structure générale
14.3.2. Implantations des principaux opérateurs

14.4. Stratégies d'exploration-exploitation de l'espace pour les algorithmes génétiques

14.4.1. Algorithme CHC
14.4.2. Problèmes multimodaux

14.5. Modèles de calcul évolutif (I)

14.5.1. Stratégies évolutives
14.5.2. Programmation évolutive
14.5.3. Algorithmes basés sur l'évolution différentielle

14.6. Modèles de calcul évolutif (II)

14.6.1. Modèles d'évolution basés sur l'estimation des distributions (EDA)
14.6.2. Programmation génétique

14.7. Programmation évolutive appliquée aux problèmes d'apprentissage

14.7.1. Apprentissage basé sur des règles
14.7.2. Méthodes évolutionnaires dans les problèmes de sélection d'instances

14.8. Problèmes multi-objectifs

14.8.1. Concept de dominance
14.8.2. Application des algorithmes évolutionnaires aux problèmes multi-objectifs

14.9. Réseaux neuronaux (I)

14.9.1. Introduction aux réseaux neuronaux
14.9.2. Exemple pratique avec les réseaux neuronaux

14.10. Réseaux neuronaux (II)

14.10.1. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux dans la recherche médicale
14.10.2. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux en économie
14.10.3. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux en vision artificielle

Module 15. Intelligence Artificielle: Stratégies et applications

15.1. Services financiers

15.1.1. Les implications de l'intelligence artificielle (IA) dans les services et défis
15.1.2. Cas d'utilisation
15.1.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.1.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.2. Implications de l'intelligence artificielle dans les services de santé

15.2.1. Implications de l'IA dans le secteur de la santé. Opportunités et défis
15.2.2. Cas d'utilisation

15.3. Risques liés à l'utilisation de l'IA dans les services de santé

15.3.1. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.3.2. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.4. Retail

15.4.1. Implications de l'IA dans le commerce de Détail. Opportunités et défis
15.4.2. Cas d'utilisation
15.4.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.4.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.5. Industrie

15.5.1. Implications de l'IA dans l'Industrie. Opportunités et défis
15.5.2. Cas d'utilisation

15.6. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA dans l'Industrie

15.6.1. Cas d'utilisation
15.6.2. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.6.3. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.7. Administration publique

15.7.1. Implications de l' IA dans Administration Publique Opportunités et défis
15.7.2. Cas d'utilisation
15.7.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.7.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.8. Éducation

15.8.1. Implications de l'IA dans l'éducation. Opportunités et défis
15.8.2. Cas d'utilisation
15.8.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.8.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.9. Sylviculture et agriculture

15.9.1. Implications de l'IA pour la foresterie et l'agriculture. Opportunités et défis
15.9.2. Cas d'utilisation
15.9.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.9.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.10. Ressources Humaines

15.10.1. Implications de l'IA pour les ressources humaines. Opportunités et défis
15.10.2. Cas d'utilisation
15.10.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.10.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

Module 16. Application Pratique de l'Intelligence Artificielle dans le Design 

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

16.1.1. Concepts fondamentaux de la génération d'images 
16.1.2. Outils et frameworks pour la génération graphique automatique 
16.1.3. Impact social et culturel du Design générative 
16.1.4. Tendances actuelles dans le domaine et développements et applications futurs 

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

16.2.1. Principes de la personnalisation dans l'UI/UX 
16.2.2. Algorithmes de recommandation pour la personnalisation des interfaces 
16.2.3. Expérience de l'utilisateur et feedback constant 
16.2.4. Implémentation pratique dans des applications réelles 

16.3. Design génératif: Applications dans l'industrie et l'art 

16.3.1. Principes fondamentaux du Design generative 
16.3.2. Design génératif dans la industrie 
16.3.3. Design génératif dans l'art contemporain 
16.3.4. Défis et développements futurs du Design générative 

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

16.4.1. Principes du Layout éditoriale automatique 
16.4.2. Algorithmes de distribution de contenu 
16.4.3. Optimisation des espaces et des proportions dans le Design éditorial 
16.4.4. Automatisation du processus de révision et d'ajustement 

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

16.5.1. Introduction à la génération procédurale dans les jeux vidéo 
16.5.2. Algorithmes de création automatique de niveaux et d'environnements 
16.5.3. La narration procédurale et les embranchements dans les jeux vidéo 
16.5.4. Impact de la génération procédurale sur l'expérience du joueur 

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

16.6.1. Principes de base de la reconnaissance des formes dans le design graphique 
16.6.2. Implémentation de modèles de Machine Learning pour l'identification de logos 
16.6.3. Applications pratiques dans le Design graphique 
16.6.4. Considérations juridiques et éthiques relatives à la reconnaissance des logos 

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

16.7.1. Psychologie des couleurs et composition visuelle 
16.7.2. Algorithmes d'optimisation des couleurs dans le Design graphique avec Adobe Color Wheel et Coolors 
16.7.3. Composition automatique d'éléments visuels à l'aide de Framer, Canva et RunwayML 
16.7.4. Évaluation de l'impact de l'optimisation automatique sur la perception de l'utilisateur 

16.8. Analyse prédictive des tendances visuelles dans le Design 

16.8.1. Collecte de données et tendances actuelles 
16.8.2. Modèles de Machine Learning pour la prédiction des tendances 
16.8.3. Mise en œuvre de stratégies de Design proactif 
16.8.4. Principes d'utilisation des données et des prévisions dans le Design 

16.9. Collaboration assistée par l'IA dans les équipes de Design 

16.9.1. Collaboration entre l'homme et l'IA dans les projets de Design 
16.9.2. Plateformes et outils de collaboration assistée par l'IA  (Adobe Creative Cloud et Sketch2React) 
16.9.3. Meilleures pratiques en matière d'intégration des technologies assistées par l'IA 
16.9.4. Perspectives d'avenir pour la collaboration entre l'homme et l'IA dans le Design 

16.10. Stratégies pour une intégration réussie de l'IA dans le Design 

16.10.1. Identification des besoins de Design pouvant être résolus par l'IA 
16.10.2. Évaluation des plateformes et outils disponibles 
16.10.3. Intégration efficace dans les projets de Design 
16.10.4. Optimisation et adaptabilité continues 

Module 17. Interaction Conception-Utilisateur et IA 

17.1. Suggestions contextuelles de Design comportemental 

17.1.1. Comprendre le comportement de l'utilisateur dans le Design 
17.1.2. Systèmes de suggestions contextuelles basés sur l'IA 
17.1.3. Stratégies visant à garantir la transparence et le consentement de l'utilisateur 
17.1.4. Tendances et améliorations potentielles en matière de personnalisation comportementale 

17.2. Analyse prédictive des interactions avec les utilisateurs 

17.2.1. Importance de l'analyse prédictive dans les interactions utilisateur-Design 
17.2.2. Modèles de Machine Learning pour la prédiction du comportement des utilisateurs 
17.2.3. Intégration de l'analyse prédictive dans le Design de l'interface utilisateur 
17.2.4. Défis et dilemmes de l'analyse prédictive 

17.3. Design adaptatif à différents appareils grâce à l'IA 

17.3.1. Principes du Design adaptative des appareils 
17.3.2. Algorithmes de Adaptation de contenu 
17.3.3. Optimisation de l'interface pour les expériences mobiles et de bureau 
17.3.4. Développement d'avenir dans le Design adaptatif avec les technologies émergentes 

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

17.4.1. La nécessité de la génération automatique dans le développement des jeux vidéo 
17.4.2. Algorithmes de génération de personnages et d'ennemis 
17.4.3. Personnalisation et adaptabilité des personnages générés automatiquement 
17.4.4. Expériences de développement: Défis et leçons apprises 

17.5. Améliorer l'IA des personnages de jeu 

17.5.1. Importance de l'intelligence artificielle dans les personnages de jeux vidéo 
17.5.2. Algorithmes pour améliorer le comportement des personnages 
17.5.3. Adaptation continue et apprentissage de l'IA dans les jeux 
17.5.4. Défis techniques et créatifs liés à l'amélioration de l'IA des personnages 

17.6. Design personnalisé dans l'industrie: Défis et opportunités 

17.6.1. Transformer le design industriel grâce à la personnalisation 
17.6.2. Technologies habilitantes pour le Design personnalisé 
17.6.3. Défis liés à la mise en œuvre du Design personnalisée à grande échelle 
17.6.4. Possibilités d'innovation et de différenciation concurrentielle 

17.7. Design durable grâce à l'IA 

17.7.1. Analyse du cycle de vie et traçabilité grâce à l'intelligence artificielle 
17.7.2. Optimisation des matériaux recyclables 
17.7.3. Amélioration des processus durables 
17.7.4. Développement de stratégies et de projets pratiques 

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

17.8.1. Rôle des assistants virtuels dans le Design interactif 
17.8.2. Développement d'assistants virtuels spécialisés dans le Design 
17.8.3. Interaction naturelle avec les assistants virtuels dans les projets de Design 
17.8.4. Défis de la mise en œuvre et amélioration continue 

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

17.9.1. Cycle d'amélioration continue du Design des interactions 
17.9.2. Outils et mesures pour l'analyse continue 
17.9.3. Itération et adaptation dans l'expérience utilisateur 
17.9.4. Garantir le respect de la confidentialité et la transparence dans le traitement des données sensibles 

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

17.10.1. Croisement de l'IA et de l'utilisabilité 
17.10.2. Expérience utilisateur et expérience utilisateur (UX) 
17.10.3. Personnalisation dynamique de l'interface 
17.10.4. Optimisation du flux de travail et de la navigation 

Module 18. Innovation dans les Processus de Conception et l’IA 

18.1. Optimisation des processus de fabrication avec des simulations d'IA 

18.1.1. Introduction à l'optimisation des processus de fabrication 
18.1.2. Simulations d'IA pour l'optimisation de la production 
18.1.3. Défis techniques et opérationnels dans la mise en œuvre des simulations d'IA 
18.1.4. Perspectives d'avenir: Progrès dans l'optimisation des processus avec l'IA 

18.2. Prototypage virtuel: Défis et avantages 

18.2.1. Importance du prototypage virtuel dans le Design 
18.2.2. Outils et technologies de prototypage virtuel 
18.2.3. Défis du prototypage virtuel et stratégies d'adaptation 
18.2.4. Impact sur l'innovation et l'agilité en matière de Design 

18.3. Design génératif: Applications dans l'industrie et la création artistique 

18.3.1. Architecture et planification urbaine 
18.3.2. Design de mode et de textile 
18.3.3. Design de matériaux et de textures 
18.3.4. Automatisation dans Design graphique 

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

18.4.1. Importance de l'analyse des matériaux et des performances dans le Design 
18.4.2. Algorithmes d'intelligence artificielle pour l'analyse des matériaux 
18.4.3. Impact sur l'efficacité et la durabilité du Design 
18.4.4. Défis de la mise en œuvre et applications futures 

18.5. Personnalisation de masse dans la production industrielle 

18.5.1. Transformation de la production par la personnalisation de masse 
18.5.2. Technologies habilitantes pour la personnalisation de masse 
18.5.3. Défis logistiques et d'échelle de la personnalisation de masse 
18.5.4. Impact économique et possibilités d'innovation 

18.6. Outils de Design assisté par intelligence artificielle (Deep Dream Generator, Fotor et Snappa) 

18.6.1. Design assisté par génération gan (réseaux antagonistes génératifs)
18.6.2. Génération collective d'idées 
18.6.3. Génération tenant compte du contexte 
18.6.4. Exploration des dimensions créatives non linéaires 

18.7. Design collaboratif homme-robot dans les projets innovants 

18.7.1. Intégration des robots dans les projets de Design innovant 
18.7.2. Outils et plateformes pour la collaboration homme-robot (ROS, OpenAI Gym et Azure Robotics) 
18.7.3. Défis liés à l'intégration des robots dans les projets créatifs 
18.7.4. Perspectives d'avenir dans le Design collaboratif avec les technologies émergentes 

18.8. Maintenance prédictive des produits: Approche IA 

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

18.9. Génération automatique de caractères et de styles visuels 

18.9.1. Principes fondamentaux de la génération automatique dans le Design de caractères 
18.9.2. Applications pratiques dans le Design graphique et la communication visuelle 
18.9.3. Design collaboratif assisté par l'IA dans la création de caractères 
18.9.4. Exploration des styles et des tendances automatiques 

18.10. Intégration de IoT pour la surveillance des produits en temps réel 

18.10.1. Transformation avec l'intégration de IoT dans le Design des produits 
18.10.2. Capteurs et dispositifs IoT pour la surveillance en temps réel 
18.10.3. Analyse des données et prise de décision basée sur IoT  
18.10.4. Défis de la mise en œuvre et applications futures de IoT dans le domaine du Design 

Module 19. Technologies appliquées au Design et à l'IA  

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

19.1.1. Rôle des assistants virtuels dans le design interactif 
19.1.2. Développement d'assistants virtuels spécialisés dans le Design 
19.1.3. Interaction naturelle avec les assistants virtuels dans les projets de Design 
19.1.4. Défis de la mise en œuvre et amélioration continue 

19.2. Détection et correction automatiques des erreurs visuelles à l'aide de l'IA 

19.2.1. Importance de la détection et de la correction automatiques des erreurs visuelles 
19.2.2. Algorithmes et modèles de détection des erreurs visuelles 
19.2.3. Outils de correction automatique dans le Design visuel 
19.2.4. Défis en matière de détection et de correction automatiques et stratégies pour les surmonter 

19.3. Outils d'IA pour l'évaluation de l'utilisabilité des designs  d'interface (EyeQuant, Lookback et Mouseflow) 

19.3.1. Analyse des données d'interaction avec des modèles d'apprentissage automatique 
19.3.2. Génération automatisée de rapports et de recommandations 
19.3.3. Simulations d'utilisateurs virtuels pour les tests d'utilisabilité à l'aide de Bootpress, Botium et Rasa 
19.3.4. Interface conversationnelle pour le feedback de l'utilisateur 

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

19.4.1. Importance de l'optimisation des flux éditoriaux 
19.4.2. Algorithmes pour l'automatisation et l'optimisation rédactionnelles 
19.4.3. Outils et technologies pour l'optimisation éditoriale 
19.4.4. Défis liés à la mise en œuvre et à l'amélioration continue des flux éditoriaux 

19.5. Simulations réalistes dans le Design de jeux vidéo avec TextureLab et Leonardo

19.5.1. Importance des simulations réalistes dans l'industrie des jeux vidéo 
19.5.2. Modélisation et simulation d'éléments réalistes dans les jeux vidéo 
19.5.3. Technologies et outils pour les simulations réalistes dans les jeux vidéo 
19.5.4. Défis techniques et créatifs des simulations réalistes dans les jeux vidéo 

19.6. Génération automatique de contenu multimédia dans le Design éditorial 

19.6.1. Transformation avec génération automatique de contenus multimédias 
19.6.2. Algorithmes et modèles pour la génération automatique de contenu multimédia 
19.6.3. Applications pratiques dans les projets d'édition 
19.6.4. Défis et tendances futures dans la génération automatique de contenu multimédia 

19.7. Design adaptatif et prédictif basé sur les données de l'utilisateur 

19.7.1. Importance du Design adaptative et prédictive dans l'expérience de l'utilisateur 
19.7.2. Collecte et analyse des données utilisateur pour le Design adaptatif 
19.7.3. Algorithmes pour le Design adaptatif et prédictive 
19.7.4. Intégration du Design adaptative dans les plateformes et les applications 

19.8. Intégration des algorithmes dans l'amélioration de l'utilisabilité 

19.8.1. Segmentation et modèles de comportement 
19.8.2. Détection des problèmes d'utilisabilité 
19.8.3. Adaptabilité à l'évolution des préférences des utilisateurs 
19.8.4. Tests a/b automatisés et analyse des résultats 

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

19.9.1. Importance du feedback continu dans l'évolution des produits et des services 
19.9.2. Outils et mesures pour l'analyse continue 
19.9.3. Études de cas qui montrent les améliorations substantielles obtenues grâce à cette approche 
19.9.4. Traitement des données sensibles 

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

19.10.1. Transformation de la collaboration assistée par l'IA dans les équipes rédactionnelles 
19.10.2. Outils et plateformes de collaboration assistée par l'IA (Grammarly, Yoast SEO et Quillionz) 
19.10.3. Développement d'assistants virtuels spécialisés dans l'édition  
19.10.4. Défis de mise en œuvre et applications futures de la collaboration assistée par l'IA 

Module 20. Éthique et environnement dans le Design et l'IA  

20.1. Impact environnemental dans le Design industriel: Approche éthique 

20.1.1. Sensibilisation environnementale dans le Design industriel 
20.1.2. Analyse du cycle de vie et Design durable 
20.1.3. Défis éthiques dans les décisions de Design avec impact sur l'environnement 
20.1.4. Innovations durables et tendances futures 

20.2. Améliorer l'accessibilité visuelle dans le Design graphique responsable 

20.2.1. L'accessibilité visuelle en tant que priorité éthique dans le Design graphique 
20.2.2. Outils et pratiques pour l'amélioration de l'accessibilité visuelle (Google LightHouse et Microsoft Accessibility Insights) 
20.2.3. Défis éthiques dans la mise en œuvre de l'accessibilité visuelle 
20.2.4. Responsabilité professionnelle et améliorations futures de l'accessibilité visuelle 

20.3. Réduction des déchets dans le processus de Design: Défis durables 

20.3.1. Importance de la réduction des déchets dans le Design 
20.3.2. Stratégies de réduction des déchets aux différents stades du Design 
20.3.3. Défis éthiques dans la mise en œuvre des pratiques de réduction des déchets 
20.3.4. Engagements des entreprises et certifications durables 

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

20.4.1. Analyse du sentiment et de l'éthique dans le contenu éditorial 
20.4.2. Algorithmes pour l'analyse des sentiments et la prise de décision éthique 
20.4.3. Impact sur l'opinion publique 
20.4.4. Défis de l'analyse des sentiments et implications futures 

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

20.5.1. Éthique de l'Intégration de la Reconnaissance des Émotions dans les Expériences Immersives 
20.5.2. Technologies de Reconnaissance des Émotions 
20.5.3. Défis Éthiques dans la Création d'Expériences Immersives Émotionnellement Conscientes 
20.5.4. Perspectives Futures et Éthique dans le Développement d'Expériences Immersives 

20.6. Éthique dans le Design de jeux vidéo: Implications et décisions 

20.6.1. Éthique et Responsabilité dans le Design de Jeux Vidéo 
20.6.2. Inclusion et Diversité dans les Jeux Vidéo: Décisions Éthiques 
20.6.3. Microtransactions et Monétisation Éthique dans les Jeux Vidéo 
20.6.4. Défis Éthiques dans le Développement des Narratives et des Personnages dans les Jeux Vidéo 

20.7. Design responsable: Considérations éthiques et environnementales dans l'industrie 

20.7.1. Approche Éthique du Design Responsable 
20.7.2. Outils et Méthodes pour le Design Responsable 
20.7.3. Défis Éthiques et Environnementaux dans l'Industrie du Design 
20.7.4. Engagements des Entreprises et Certifications en matière de Design Responsable 

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

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

20.9. Durabilité dans l'innovation du processus de Design 

20.9.1. Reconnaître l'importance de la durabilité dans l'innovation du processus de Design 
20.9.2. Développer des Processus Durables et une Prise de Décision Ethique 
20.9.3. Défis Éthiques dans l'Adoption des Technologies Innovantes 
20.9.4. Engagements Commerciaux et Certifications de Durabilité dans les Processus de Design 

20.10. Aspects éthiques de l'application des technologies au Design 

20.10.1. Décisions Éthiques dans la Sélection et l'Application des Technologies de Design 
20.10.2. Éthique dans le Design d'Expériences d'Utilisateurs avec des Technologies Avancée 
20.10.3. Intersections de l'éthique et des technologies dans le Design 
20.10.4. Tendances émergentes et rôle de l'éthique dans l'orientation future du Design avec des technologies avancées

Plongez dans un programme complet et avancé, unique dans la création de professionnels hautement qualifiés dans l'application de l'Intelligence Artificielle dans le Design"