利用计算设计与人工智能相结合的优势，提高设计流程的效率和准确性。现在报名吧！”

计算设计和人工智能（IA）通过将复杂的任务自动化，优化流程和生成高效的解决方案来促进设计过程。例如，在建筑设计领域，使用计算设计算法可以在形状和结构，优化性能和能效方面探索出多种可能性。另一方面，将人工智能应用于产品或用户界面的设计，可以实现定制体验并预测用户需求从而提高可用性和满意度。

在此背景下，TECH 开发了计算设计与人工智能大学课程，让设计师全面了解人工智能如何彻底改变和提升平面设计的创意过程。从视觉内容生成的自动化，到预测趋势的能力和人工智能增强的协作，专业人士将探索一个不断发展的领域。

毕业生还将掌握实用技能使用各种工具和技术利用人工智能的力量，创造出视觉上令人惊叹，功能上卓有成效的设计。此外，还将探讨案例研究和实际例子，说明人工智能如何改变平面设计行业从定制体验到优化工作流程。此外，还将鼓励将人工智能创造性地融入设计过程的实验和项目开发。

TECH 以创新的 Relearning 方法为基础设计了一个坚实的学位。这种教育方法侧重于重申关键概念，以确保对内容的全面理解。同样，可访问性也是一个优先事项，因为学生只需要一个连接到互联网的电子设备就可以访问这些材料，从而摆脱了面对面听课或特定时间表的义务。

这门 100% 在线的大学课程将为你提供强大的工具以实现更先进的设计方案适应当今的需求" 

这个计算设计与人工智能大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由计算设计和人工智能专家介绍案例研究的发展情况
• 这个书的内容图文并茂，示意性强、实用性强，为那些专业实践中必不可少的学科提供技术和实用信息
• 可以进行自我评估的实践以促进学习
• 特别强调创新的方法论
• 提供理论课程，专家解答问题争议话题的讨论论坛以及个人思考作业等
• 可以从任何联网的固定或移动设备上观看内容

通过内容广泛的最具创新性的多媒体资源库，为迎接不断变化和发展的市场所带来的挑战和机遇做好准备"

这门课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中，还有来自领先公司和著名大学的公认专家。

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习，即通过模拟环境进行沉浸式培训，以应对真实情况。

这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为此，你将得到由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。

选择 TECH 吧！这项革命性的计划将通过人工智能驱动的软件程序来解决生成设计问题"

你将深入学习机器学习，这是一门人工智能学科，你将能够通过算法识别标识中的模式"

这个学位经过精心设计，将设计的创造力与人工智能的变革力融合在一起，为学生提供全面的体验。毕业生将沉浸在项目中，尝试使用尖端工具，开发创新解决方案，并了解人工智能如何放大设计的创造力。从这个意义上讲，会议议程将涉及视觉内容的自动生成、趋势预测、个性化体验和人工智能增强型协作，从而提供深入而实用的理解。

你将了解从理论基础到实际应用的方方面面，深刻理解人工智能如何影响和增强设计能力"

模块 1. 人工智能在设计中的实际应用

1.1. 使用 Wall-e，Adobe Firefly 自动生成图形设计中的图像和稳定的扩散

1.1.1. 成像的基本概念
1.1.2. 自动生成图形的工具和框架
1.1.3. 生成式设计的社会和文化影响
1.1.4. 该领域当前的趋势以及未来的发展和应用

1.2. 通过人工智能实现用户界面的动态定制

1.2.1. 用户界面/用户体验定制原则
1.2.2. 界面定制中的推荐算法
1.2.3. 用户体验和持续反馈
1.2.4. 在实际应用中切实可行

1.3. 生成设计: 工业和艺术领域的应用

1.3.1. 生成式设计基础
1.3.2. 工业中的生成设计
1.3.3. 当代艺术中的生成设计
1.3.4. 生成式设计的挑战和未来发展

1.4. 利用算法自动创建编辑布局

1.4.1. 自动编辑排版 原则
1.4.2. 内容分发算法
1.4.3. 优化编辑设计中的空间和比例
1.4.4. 审查和调整程序自动化

1.5. 使用PCG程序生成视频游戏内容

1.5.1. 介绍电子游戏中的程序生成
1.5.2. 自动创建关卡和环境的算法
1.5.3. 电子游戏中的程序叙事和分支
1.5.4. 程序生成对玩家体验的影响

1.6. 使用 Cogniac 进行 Machine Learning 的徽标模式识别

1.6.1. 平面设计中的模式识别基础
1.6.2. 实施 Machine Learning 模型来识别徽标
1.6.3. 平面设计中的实际应用
1.6.4. 徽标识别中的法律和道德考虑因素

1.7. 利用人工智能优化色彩和构图

1.7.1.色彩心理学和视觉构图
1.7.2.使用 Adob​​e Color Wheel 进行图形设计中的色彩优化算法
1.7.3.使用 Framer，Canva 和 RunwayML 自动合成视觉元素
1.7.4.评估自动优化对用户感知的影响 

1.8. 设计视觉趋势预测分析

1.8.1. 数据收集和当前趋势
1.8.2. 用于趋势预测的 Machine Learning 模型
1.8.3. 实施积极主动的设计策略
1.8.4. 在设计中使用数据和预测的原则

1.9. 人工智能辅助设计团队协作

1.9.1. 设计项目中的人机协作
1.9.2. 人工智能辅助协作的平台和工具 （Adobe Creative Cloud 和 Sketch2React）
1.9.3. 人工智能辅助技术集成的最佳实践
1.9.4. 设计中人与信息和通信技术合作的未来展望

1.10. 将人工智能成功融入设计的策略

1.10.1. 确定人工智能可解决的设计需求
1.10.2. 评估可用平台和工具
1.10.3. 有效整合设计项目
1.10.4. 持续优化和适应性

让自己沉浸在全面而先进的课程中，在设计领域应用人工智能方面培养高素质的专业人才这是独一无二的"