Vous développerez des compétences pour analyser les données de design, ce qui vous permettra d'obtenir des informations utiles sur les habitudes des utilisateurs et les tendances du marché"

Les Systèmes Intelligents sont devenus une ressource essentielle pour les designers, car ils analysent les données des utilisateurs pour identifier les modèles et les tendances. Les experts peuvent ainsi optimiser leurs conceptions pour les rendre plus utilisables et améliorer l'expérience de l'utilisateur. En outre, ils peuvent identifier automatiquement les erreurs de design et les problèmes dans les prototypes de développement. Par conséquent, les professionnels peuvent corriger leurs projets avant qu'ils ne soient lancés, réduisant ainsi le risque de problèmes après l'Implémentation. Dans ce scénario, TECH a développé un programme qui consiste en un séjour de 120 heures dans une entité de référence dans le domaine de l'Intelligence Artificielle en Design. 

Pendant trois semaines, les diplômés feront partie d'une équipe de spécialistes de haut niveau, avec lesquels ils travailleront activement à la création de produits créatifs. De cette manière, les étudiants développeront des compétences avancées dans l'utilisation d'outils tels que TensorFlow, Deep Dream Generator et Fotor. Ils optimiseront ainsi leur pratique quotidienne et tireront le meilleur parti des nombreuses possibilités offertes par le secteur. 

D'autre part, pendant le séjour sur place, les diplômés bénéficieront du soutien d'un tuteur adjoint. Cette figure sera chargée de veiller à ce que toutes les exigences pour lesquelles cette Formation pratique a été conçue soient respectées. En même temps, il résoudra tous les doutes qui pourraient surgir au cours de l'itinéraire académique et fournira aux étudiants des conseils personnalisés en fonction de leurs besoins. Il s'agit sans aucun doute d'une proposition d'apprentissage idéale pour les designers qui souhaitent acquérir de nouvelles compétences pour réaliser des propositions hautement innovantes et créatives.

Le matériel didactique de ce diplôme, élaboré par ces spécialistes, a un contenu tout à fait applicable à votre expérience professionnelle"

Cette Formation pratique permettra aux designers d'acquérir des compétences techniques dans les domaines clés de l'Intelligence Artificielle, notamment le Traitement du Langage Naturel, la Vision Artificielle et le Deep Learning. Ainsi, les diplômés réaliseront des projets utilisant des techniques telles que la personnalisation de l'expérience utilisateur, la génération automatique de design et l'analyse du comportement des utilisateurs. Parallèlement, les étudiants manipuleront efficacement des outils sophistiqués tels que TensorFlow pour créer des modèles génératifs capables de générer automatiquement des éléments visuels. 

Profitez de cette opportunité pour vous entourer de professionnels experts et apprendre de leur méthodologie de travail"

Objectifs généraux

• Comprendre les fondements théoriques de l'Intelligence Artificielle
• Étudier les différents types de données et comprendre le cycle de vie des données
• Évaluer le rôle crucial des données dans le développement et la mise en œuvre de solutions d'Intelligence Artificielle
• Approfondir la compréhension des algorithmes et de leur complexité pour résoudre des problèmes spécifiques
• Explorer les fondements théoriques des réseaux neuronaux pour le développement du Deep Learning
• Analyser l'informatique bio-inspirée et sa pertinence dans le développement de systèmes intelligents
• Analyser les stratégies actuelles d'Intelligence Artificielle dans divers domaines, en identifiant les opportunités et les défis
• Développer des compétences pour mettre en œuvre des outils d'Intelligence Artificielle dans des projets de conception, couvrant la génération automatique de contenu, l'optimisation des conceptions et la reconnaissance des formes
• Appliquer des outils de collaboration, en tirant parti de l'Intelligence Artificielle pour améliorer la communication et l'efficacité au sein des équipes de conception
• Comprendre la symbiose entre la conception interactive et l'Intelligence Artificielle pour optimiser l'expérience de l'utilisateur
• Développer des compétences en matière de conception adaptative, en tenant compte du comportement des utilisateurs et en appliquant des outils avancés d'Intelligence Artificielle
• Comprendre le rôle transformateur de l' Intelligence Artificielle dans l'innovation des processus de Conception et de fabrication

Objectifs spécifiques

• Analyser l'évolution historique de l'Intelligence Artificielle, de ses débuts à son état actuel, en identifiant les étapes et les développements clés
• Comprendre le fonctionnement des réseaux neuronaux et leur application dans les modèles d'apprentissage de l'Intelligence Artificielle
• Analyser le cycle de vie des données, de la génération à l'élimination, en identifiant les étapes clés
• Explorer les étapes initiales du cycle de vie des données, en soulignant l'importance de la planification et de la structure des données
• Analyser les modèles supervisés et non supervisés, y compris les méthodes et la classification
• Utiliser des outils spécifiques et des bonnes pratiques en matière de manipulation et de traitement des données, afin de garantir l'efficacité et la qualité de la mise en œuvre de l'Intelligence Artificielle
• Maîtriser les techniques d'inférence statistique pour comprendre et appliquer les méthodes statistiques dans l'exploration des données
• Effectuer une analyse exploratoire détaillée des ensembles de données afin d'identifier les modèles, les anomalies et les tendances pertinents
• Introduire les stratégies de conception d'algorithmes, en fournissant une solide compréhension des approches fondamentales de la résolution de problèmes
• Analyser l'efficacité et la complexité des algorithmes, en appliquant des techniques d'analyse pour évaluer les performances en termes de temps et d'espace
• Évaluer et comparer différentes représentations de la connaissance, en les intégrant pour améliorer l'efficacité et la précision des systèmes intelligents
• Étudier les techniques de clustering pour identifier des modèles et des structures dans des ensembles de données non étiquetées
• Développer des compétences en matière de Conception adaptative, en tenant compte du comportement des utilisateurs et en appliquant des outils avancés d' IA
• Mettre en œuvre le Transfer Learning en tant que technique avancée pour améliorer les performances du modèle sur des tâches spécifiques
• Mettre en œuvre des stratégies de personnalisation de masse dans la production grâce à l'Intelligence Artificielle, en adaptant les produits aux besoins individuels
• Appliquer les techniques d'optimisation de l'architecture des micropuces à l'aide de l'IA afin d'améliorer les performances et l'efficacité

Cette Formation pratique vous offre l'opportunité d'évoluer dans un scénario de travail réel, avec la garantie d'une institution à la pointe de la technologie"