这是一门完整而先进的课程可以让你在家中舒适地逐步，全面地学习" 

设计流程创新与机器学习的结合为提高各学科的效率，创造力和质量提供了大量机会。例如，人工智能可根据特定参数或目标自动生成多个设计方案。这使设计师能够高效地探索各种想法，发现极具创意的解决方案。与此相适应，这些先进的工具分析市场数据以发现新兴趋势，机会和需求。因此，组织在适应不断变化的市场条件的同时进行创新流程。

鉴于这一现实，TECH 开设了设计过程与人工智能中的创新大学课程。该课程将重点详细分析机器学习如何影响和转变设计流程，重点介绍环境影响模拟和物联网 (IoT) 集成等基本领域。教材将深入探讨使用最复杂的认知计算工具创建虚拟原型。专业人士将全面了解这些技术如何彻底改变设计的概念化，开发和执行方式。

通过这种方式，TECH 在创新的 Relearning 方法的支持下，设计出了一种严格的大学学位。这种教学方法侧重于重复基本概念，以保证对教学内容的完全学习。这样学生就能渐进，自然地学习而无需付出额外的努力去记忆。可访问性也很关键，因为只需具有互联网连接的电子设备（例如手机，电脑或平板电脑）即可随时随地访问材料，这将使学生无需亲自参加或参加遵守固定的时间表。  

您将推动个性化和精确适应消费者的特定需求使他们的体验更加令人满意”

这个设计过程与人工智能中的创新大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由设计流程创新和人工智能方面的专家介绍案例研究的发展情况 
• 内容图文并茂，示意性强和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 
• 实践练习包括自我评估以改善学习效果 
• 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 
• 可以通过任何连接互联网的固定或便携设备访问课程内容  

你将推动复杂问题的有效解决，弥合人类创造力与人工智能分析能力之间的差距" 

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。 

您将为产品和服务的发展做出贡献，对最终用户满意度产生积极影响"

你将享受到基于重复的学习系统在整个议程中自然，循序渐进地学习"

该课程将为毕业生提供通过人工智能工具引领创新的必要技能。该学习计划将深入研究环境影响模拟，物联网（IoT）的集成以及设计过程中的预测分析。教学大纲将强调材料和性能的分析，同时考虑人工智能的算法。此外，教材将强调预测性维护在延长产品使用寿命方面的相关性。这将使专业人士能够评估这些模型在工业环境中的准确性和有效性。 

本课程将挑战传统界限邀请你探索人工智能在设计领域的无限潜力" 

模块 1. 设计和人工智能流程的创新 

1.1. 利用人工智能模拟优化生产流程 

1.1.1. 制造工艺优化简介 
1.1.2. 用于生产优化的人工智能模拟 
1.1.3. 实施人工智能模拟的技术和操作挑战 
1.1.4. 未来展望：人工智能在工艺优化方面的进展 

1.2. 设计虚拟原型：挑战和好处 

1.2.1. 虚拟原型在设计中的重要性 
1.2.2. 设计虚拟原型的工具和技术 
1.2.3. 虚拟原型设计的挑战和应对策略 
1.2.4. 对创新和设计灵活性的影响 

1.3. 生成设计: 在工业和艺术创作中的应用 

1.3.1. 建筑与城市规划 
1.3.2. 时装和纺织品设计 
1.3.3. 设计材料和纹理 
1.3.4. 平面设计自动化 

1.4. 利用人工智能进行材料和性能分析 

1.4.1. 设计中材料和性能分析的重要性 
1.4.2. 用于材料分析的人工智能算法 
1.4.3. 对设计效率和可持续性的影响 
1.4.4. 实施挑战和未来应用 

1.5. 工业生产中的大规模定制 

1.5.1. 通过大规模定制实现生产转型 
1.5.2. 大规模定制的支持技术 
1.5.3. 大规模定制的物流和规模挑战 
1.5.4. 经济影响和创新机会 

1.6. 人工智能辅助设计工具（Deep Dream Generator，Fotor和Snappa） 

1.6.1. 生成辅助设计 gan（生成对抗网络） 
1.6.2. 集体产生想法 
1.6.3. 情境感知生成 
1.6.4. 探索非线性创意维度 

1.7. 创新项目中的人机协作设计 

1.7.1. 将机器人融入创新设计项目 
1.7.2. 用于人机协作的工具和平台（ROS， OpenAI Gym 和 Azure Robotics） 
1.7.3. 将机器人融入创意项目的挑战 
1.7.4. 新兴技术协同设计的未来展望 

1.8. 产品的预测性维护：IA方法 

1.8.1. 预测性维护对延长产品使用寿命的重要性 
1.8.2. 用于预测性维护的Machine Learning模型 
1.8.3. 在各行业的实际应用 
1.8.4. 评估这些模型在工业环境中的准确性和效率 

1.9. 自动生成字体和视觉风格 

1.9.1. 字体设计中的自动生成基础 
1.9.2. 平面设计和视觉传达的实际应用 
1.9.3. 字体创作中的人工智能辅助协作设计 
1.9.4. 自动风格和趋势扫描 

1.10. 物联网集成实现产品实时监控 

1.10.1. 在产品设计中融入物联网技术的变革 
1.10.2. 用于实时监控的传感器和物联网设备 
1.10.3. 数据分析和基于物联网的决策制定  
1.10.4. 物联网在设计中的实施挑战和未来应用 

通过这种 100% 在线培训，您将更深入地研究人机协作设计并启动创新项目”