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人工智能（AI）在设计领域的应用，从根本上改变了该行业项目构思和开发的方式。其中最突出的优势在于优化创意流程，人工智能算法可以分析大型数据集，找出模式和趋势提供有价值的见解从而启发设计决策。 

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模块 1. 人工智能基础

1.1. 人工智能的历史

1.1.1. 我们是从什么时候开始谈论人工智能的？
1.1.2. 电影参考资料
1.1.3. 人工智能的重要性
1.1.4. 支持人工智能的技术

1.2. 游戏中的人工智能

1.2.1. 博弈论
1.2.2. Minimax 和Alpha-Beta修剪
1.2.3. 仿真: Monte Carlo

1.3. 神经网络

1.3.1. 生物学基础
1.3.2. 计算模型
1.3.3. 有监督和无监督的神经元网络
1.3.4. 简单的感知器
1.3.5. 多层感知器

1.4. 遗传算法

1.4.1. 历史
1.4.2. 生物学基础
1.4.3. 问题编码
1.4.4. 最初的人口生成
1.4.5. 主要算法和遗传算子
1.4.6. 对个人的评价：健身

1.5. 术语表，词汇表，分类法

1.5.1. 词汇
1.5.2. 分类法
1.5.3. 叙词表
1.5.4. 体论
1.5.5. 知识表示语义网

1.6. 语义网

1.6.1. 规格: RDF，RDFS和OWL
1.6.2. 推论/推理
1.6.3. 关联数据

1.7. 专家系统和DSS

1.7.1. 专家系统
1.7.2. 摄影的支持系统

1.8. 聊天机器人 和虚拟助理

1.8.1. 助理类型：语音和文本助手
1.8.2. 发展助理的基础部分：意图,实体和对话流
1.8.3. 集成：Web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. 培养助手的工具：Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. 人工智能实施策略
1.10. 人工智能的未来

1.10.1. 我们了解如何通过算法检测情绪
1.10.2. 创造个性：语言，表达方式和内容
1.10.3. 人工智能的发展趋势
1.10.4. 反思

模块 2. 数据类型和周期

2.1. 统计数据

2.1.1. 统计资料描述性统计，统计推论
2.1.2. 总体，样本，个体
2.1.3. 可变因素定义，测量尺度

2.2. 统计数据类型

2.2.1. 根据类型

2.2.1.1. 定量：连续数据和离散数据
2.2.1.2. 定性：二项式数据，名义数据和序数数据

2.2.2. 根据形式

2.2.2.1. 数字
2.2.2.2. 文本
2.2.2.3. 逻辑

2.2.3. 根据来源

2.2.3.1. 一级
2.2.3.2. 二级

2.3. 数据生命周期

2.3.1. 周期的段
2.3.2. 周期里程碑
2.3.3. FIAR原则

2.4. 周期的初始阶段

2.4.1. 定义目标
2.4.2. 确定必要的资源
2.4.3. 甘特图
2.4.4. 数据结构

2.5. 数据收集

2.5.1. 收集方法
2.5.2. 收集工具
2.5.3. 收集渠道

2.6. 数据清理

2.6.1. 数据清理阶段
2.6.2. 数据质量
2.6.3. 数据操作（使用 R）

2.7. 数据分析，解释和结果评估

2.7.1. 统计措施
2.7.2. 关系指数
2.7.3. 数据挖掘

2.8. 数据仓库 (Datawarehouse)

2.8.1. 整合的元素
2.8.2. 设计
2.8.3. 需要考虑的问题

2.9. 可用性数据

2.9.1. 访问
2.9.2. 实用性
2.9.3. 安全

2.10. 监管方面

2.10.1. 数据保护法
2.10.2. 最佳实践
2.10.3. 其他规范方面

模块 3. 人工智能中的数据

3.1. 数据科学

3.1.1. 数据科学
3.1.2. 数据科学的高级工具

3.2. 数据，信息和知识

3.2.1. 数据，信息和知识
3.2.2. 数据类型
3.2.3. 数据源

3.3. 从数据到信息

3.3.1. 数据分析
3.3.2. 分析类型
3.3.3. 从数据集中提取信息

3.4. 通过可视化提取信息

3.4.1. 可视化作为分析工具
3.4.2. 可视化方法
3.4.3. 查看数据集

3.5. 数据质量

3.5.1. 质量数据
3.5.2. 数据清理
3.5.3. 基本数据预处理

3.6. 数据集

3.6.1. 丰富数据集
3.6.2. 维度的祸害
3.6.3. 修改我们的数据集

3.7. 不平衡

3.7.1. 阶级不平衡
3.7.2. 不平衡缓解技术
3.7.3. 平衡数据集

3.8. 无监督模型

3.8.1. 无监督模型
3.8.2. 方法
3.8.3. 使用无监督模型进行分类

3.9. 监督模型

3.9.1. 监督模型
3.9.2. 方法
3.9.3. 使用监督模型进行分类

3.10. 工具和好的做法

3.10.1. 数据科学的正确实践
3.10.2. 最佳模型
3.10.3. 有用的工具

模块 4. 数据挖掘。选择，预处理和转换

4.1. 统计推断

4.1.1. 描述性统计统计推断
4.1.2. 参数化程序
4.1.3. 非参数过程

4.2. 探索性分析

4.2.1. 描述性分析
4.2.2. 视觉化
4.2.3. 数据准备

4.3. 数据准备

4.3.1. 数据整合和清理
4.3.2. 数据标准化
4.3.3. 转换属性

4.4. 缺失值

4.4.1. 缺失值的处理
4.4.2. 最大似然插补方法
4.4.3. 使用机械学习估算缺失值

4.5. 数据中的噪音

4.5.1. 噪声类别和属性
4.5.2. 噪声过滤
4.5.3. 噪音的影响

4.6. 维度的祸害

4.6.1. 过度采样
4.6.2. 采样不足
4.6.3. 多维数据缩减

4.7. 从连续属性到离散属性

4.7.1. 连续数据与离散数据
4.7.2. 离散化过程

4.8. 数据

4.8.1. 数据选择
4.8.2. 前景与选择标准
4.8.3. 挑选方法

4.9. 选择阶段

4.9.1. 选择阶段的方法
4.9.2. 原型的选择
4.9.3. 选择阶段的高级方法

4.10. 大数据环境的数据预处理

模块 5. 人工智能中的算法与复杂性

5.1. 算法设计策略简介

5.1.1. 递归
5.1.2. 分而治之
5.1.3. 其他策略

5.2. 算法的效率与分析

5.2.1. 效率措施
5.2.2. 测量输入的大小
5.2.3. 测量执行时间
5.2.4. 最坏情况，最好情况和中间情况
5.2.5. 渐近符号
5.2.6. 非递归算法的数学分析准则
5.2.7. 递归算法的数学分析
5.2.8. 算法的实证分析

5.3. 排序算法

5.3.1. 协调概念
5.3.2. 冒泡排序
5.3.3. 选择排序
5.3.4. 插入排序
5.3.5. 通过合并排序(Merge_Sort)
5.3.6. 快速排序 (Quicksort)

5.4. 带树的算法

5.4.1. 树的概念
5.4.2. 二叉树
5.4.3. 树游览
5.4.4. 表示表达式
5.4.5. 有序二叉树
5.4.6. 平衡二叉树

5.5. 带Heaps的算法

5.5.1. Heaps
5.5.2. 堆排序算法
5.5.3. 优先队列

5.6. 带图的算法

5.6.1. 代表
5.6.2. 行程宽度
5.6.3. 深度游览
5.6.4. 拓扑排序

5.7. Greedy的算法

5.7.1. Greedy的策略
5.7.2. Greedy策略元素
5.7.3. 货币兑换
5.7.4. 旅人的问题
5.7.5. 背包问题

5.8. 搜索最小路径

5.8.1. 最短路径的问题
5.8.2. 负弧和循环
5.8.3. Dijkstra的算法

5.9. 图上的Greedy 算法

5.9.1. 最小生成树
5.9.2. Prim算法
5.9.3. Kruskal算法
5.9.4. 复杂性分析

5.10. 溯源

5.10.1. Backtracking
5.10.2. 替代技术

模块 6. 智能系统

6.1. 代理理论

6.1.1. 概念的历史
6.1.2. 代理定义
6.1.3. 人工智能中的代理
6.1.4. 软件工程中的代理

6.2. 代理架构

6.2.1. 代理的推理过程
6.2.2. 反应性
6.2.3. 演绎
6.2.4. 混合代理
6.2.5. 比较

6.3. 信息和知识

6.3.1. 数据，信息和知识之间的区别
6.3.2. 数据质量评估
6.3.3. 数据采集​​方法
6.3.4. 信息获取方式
6.3.5. 知识获取方式

6.4. 知识表示

6.4.1. 知识表示的重要性
6.4.2. 通过其角色定义知识表示
6.4.3. 知识表示的特征

6.5. 体论

6.5.1. 元数据介绍
6.5.2. 体论的哲学概念
6.5.3. 体论的计算概念
6.5.4. 领域本体和更高层本体
6.5.5. 如何建立一个体论？

6.6. 本论语言和创建体论的软件

6.6.1. 三胞胎 RDF，Turtle和 N
6.6.2. RDF Schema
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. 简介用于创建这个体的不同工具
6.6.6. Protégé安装和使用

6.7. 语义网

6.7.1. 语义网的现状和未来
6.7.2. 语义网应用

6.8. 其他知识表示模型

6.8.1. 词汇
6.8.2. 全球视野
6.8.3. 分类法
6.8.4. 叙词表
6.8.5. 大众分类法
6.8.6. 比较
6.8.7. 心理地图

6.9. 知识表示的评估和整合

6.9.1. 零阶逻辑
6.9.2. 一阶逻辑
6.9.3. 描述性逻辑
6.9.4. 不同类型逻辑之间的关系
6.9.5. Prolog: 基于一阶逻辑的编程

6.10. 语义推理器，基于知识的系统和专家系统

6.10.1. 推理概念
6.10.2. 推理机的应用
6.10.3. 基于知识的系统
6.10.4. MYCIN，专家系统的历史
6.10.5. 专家系统的元素和架构
6.10.6. 专家系统的创建

模块 7. 机器学习和数据挖掘

7.1. 简介知识发现过程和机器学习的基这个概念

7.1.1. 知识发现过程的关键概念
7.1.2. 知识发现过程的历史视角
7.1.3. 知识发现过程的各个阶段
7.1.4. 知识发现过程中使用的技术
7.1.5. 佳的机器学习模型的特点
7.1.6. 机器学习信息的类型
7.1.7. 学习的基础概念
7.1.8. 无监督学习的基础概念

7.2. 数据探索和预处理

7.2.1. 数据处理
7.2.2. 数据分析流程中的数据处理
7.2.3. 数据类型
7.2.4. 数据转换
7.2.5. 连续变量的可视化和探索
7.2.6. 分类变量的显示和探索
7.2.7. 相关性措施
7.2.8. 最常见的图形表示法
7.2.9. 多变量分析和降维简介

7.3. 决策树

7.3.1. ID 算法
7.3.2. C 算法
7.3.3. 过度训练和修剪
7.3.4. 结果分析

7.4. 对分类器的评估

7.4.1. 混淆矩阵
7.4.2. 数值评价矩阵
7.4.3. Kappa统计学
7.4.4. ROC曲线

7.5. 分类规则

7.5.1. 规则评价措施
7.5.2. 图形表示法简介
7.5.3. 顺序叠加算法

7.6. 神经网络

7.6.1. 基础概念
7.6.2. 简单的神经网络
7.6.3. 反向传播算法
7.6.4. 递归神经网络简介

7.7. 贝叶斯方法

7.7.1. 概率的基础概念
7.7.2. 贝叶斯定理
7.7.3. 奈何贝叶斯
7.7.4. 贝叶斯网络简介

7.8. 回归和连续反应模型

7.8.1. 简单线性回归
7.8.2. 多重线性回归
7.8.3. 逻辑回归
7.8.4. 回归树
7.8.5. 支持向量机（SVM）简介
7.8.6. 拟合度测量

7.9. 聚类

7.9.1. 基础概念
7.9.2. 分层Clustering
7.9.3. 概率论的方法
7.9.4. EM 算法
7.9.5. B-立方体法
7.9.6. 隐式方法

7.10. 文这个挖掘和自然语言处理（NLP）

7.10.1. 基础概念
7.10.2. 语料库的创建
7.10.3. 描述性分析
7.10.4. 情感分析简介

模块 8. 神经网络，Deep Learning的基础

8.1. 深度学习

8.1.1. 深度学习的类型
8.1.2. 深入学习应用
8.1.3. 深入学习优点和缺点

8.2. 业务

8.2.1. 加
8.2.2. 产品
8.2.3. 转移

8.3. 图层

8.3.1. 输入层
8.3.2. 隐藏层
8.3.3. 输出层

8.4. 层粘接和操作

8.4.1. 架构设计
8.4.2. 层与层之间的连接
8.4.3. 前向传播

8.5. 第一个神经网络的构建

8.5.1. 网络设计
8.5.2. 设置权重
8.5.3. 网络培训

8.6. 培训师和优化师

8.6.1. 优化器选择
8.6.2. 损失函数的建立
8.6.3. 建立指标

8.7. 神经网络原理的应用

8.7.1. 激活函数
8.7.2. 反向传播
8.7.3. 参数设定

8.8. 从生物神经元到人工神经元

8.8.1. 生物神经元的功能
8.8.2. 知识转移到人工神经元
8.8.3. 建立它们俩之间的关系

8.9. 使用Keras实现 MLP（多层感知器）

8.9.1. 网络结构的定义
8.9.2. 模型编译
8.9.3. 模型训练

8.10. 神经网络Fine tuning的超参数

8.10.1. 激活函数选择
8.10.2. 设置学习率
8.10.3. 权重的调整

模块 9. 深度神经网络训练

9.1. 梯度问题

9.1.1. 梯度优化技术
9.1.2. 随机梯度
9.1.3. 权重初始化技术

9.2. 预训练层的重用

9.2.1. 学习迁移培训
9.2.2. 特征提取
9.2.3. 深度学习

9.3. 优化

9.3.1. 随机梯度下降优化器
9.3.2. Adam和RMSprop优化器
9.3.3. 矩优化器

9.4. 学习率编程

9.4.1. 机器学习速率控制
9.4.2. 学习周期
9.4.3. 平滑项

9.5. 过拟合

9.5.1. 交叉验证
9.5.2. 正规化
9.5.3. 评估指标

9.6. 实用指南

9.6.1. 模型设计
9.6.2. 指标和评估参数的选择
9.6.3. 假设检验

9.7. Transfer Learning

9.7.1. 学习迁移培训
9.7.2. 特征提取
9.7.3. 深度学习

9.8. 数据扩充

9.8.1. 图像变换
9.8.2. 综合数据生成
9.8.3. 文本转换

9.9. Transfer Learning的实际应用

9.9.1. 学习迁移培训
9.9.2. 特征提取
9.9.3. 深度学习

9.10. 正规化

9.10.1. L 和 L
9.10.2. 通过最大熵正则化
9.10.3. Dropout

模块 10. 用TensorFlow定制模型和训练

10.1. TensorFlow

10.1.1. 使用TensorFlow库
10.1.2. 使用TensorFlow进行模型训练
10.1.3. TensorFlow中的图操作

10.2. TensorFlow 和 NumPy

10.2.1. 用于 TensorFlow的 NumPy 计算环境
10.2.2. 在TensorFlow中使用NumPy数组
10.2.3. 用于TensorFlow图形的NumPy 运算

10.3. 训练模型和算法定制

10.3.1. 使用TensorFlow构建自定义模型
10.3.2. 训练参数管理
10.3.3. 使用优化技术进行训练

10.4. TensorFlow函数和图形

10.4.1. TensorFlow的功能
10.4.2. 使用图表来训练模型
10.4.3. 使用TensorFlow运算进行图形优化

10.5. 使用TensorFlow加载和预处理数据

10.5.1. 使用TensorFlow加载数据集
10.5.2. 使用TensorFlow进行数据预处理
10.5.3. 使用TensorFlow工具进行数据操作

10.6. tfdata应用程序接口

10.6.1. 使用tfdataAPI进行数据处理
10.6.2. 使用 tfdata构建数据流
10.6.3. 使用tfdataAPI训练模型

10.7. TFRecord格式

10.7.1. 使用TFRecordAPI进行数据序列化
10.7.2. 使用TensorFlow加载TFRecord文件
10.7.3. 使用TFRecord文件进行模型训练

10.8. Keras预处理层

10.8.1. 使用Keras预处理API
10.8.2. 使用Keras构建预pipelined管道
10.8.3. 使用Keras预处理API进行模型训练

10.9. TensorFlow数据集项目

10.9.1. 使用 TensorFlow 数据集进行数据加载
10.9.2. 使用TensorFlow Datasets进行数据预处理
10.9.3. 使用TensorFlow 数据集进行模型训练

10.10. 使用TensorFlow构建 Deep Learning 应用程序

10.10.1. 实际应用
10.10.2. 使用TensorFlow构建Deep Learning 应用程序
10.10.3. 使用TensorFlow进行模型训练
10.10.4. 使用应用程序预测结果

模块 11. 基于卷积神经网络的深度计算机视觉

11.1. 视觉皮层架构

11.1.1. 视觉皮层的功能
11.1.2. 计算机视觉理论
11.1.3. 图像处理模型

11.2. 卷积层

11.2.1卷积中权重的重复使用
11.2.2. D 卷积
11.2.3. 激活函数

11.3. 池化层以及使用Keras实现池化层

11.3.1. Pooling和 Striding
11.3.2. Flattening
11.3.3. Pooling类型

11.4. CNN 架构

11.4.1. VGG-架构
11.4.2. AlexNet架构
11.4.3. ResNet架构

11.5. 使用Keras实现 CNNResNet

11.5.1. 权重初始化
11.5.2. 输入层定义
11.5.3. 输出定义

11.6. 使用预训练的Keras模型

11.6.1. 预训练模型的特点
11.6.2. 预训练模型的用途
11.6.3. 预训练模型的优点

11.7. 用于迁移学习的预训练模型

11.7.1. 迁移学习
11.7.2. 迁移学习过程
11.7.3. 迁移学习的优点

11.8. Deep Computer Vision中的分类和定位

11.8.1. 图像分类
11.8.2. 定位图像中的对象
11.8.3. 物体检测

11.9. 物体检测和物体跟踪

11.9.1. 物体检测方法
11.9.2. 对象跟踪算法
11.9.3. 追踪技术

11.10. 语义分割

11.10.1. 语义分割的深度学习
11.10.1. 边缘检测
11.10.1. 基于规则的分割方法

模块 12. 用自然递归网络(RNN)和注意力进行自然语言处理(NLP)

12.1. 使用RNN生成文本

12.1.1. 训练RNN进行文本生成
12.1.2. 使用RNN生成自然语言
12.1.3. RNN的文本生成应用

12.2. 创建训练数据集

12.2.1. 训练RNN的数据准备
12.2.2. 存储训练数据集
12.2.3. 数据清理和转换
12.2.4. 情绪分析

12.3. 使用RNN对意见进行分类

12.3.1. 检测评论中的主题
12.3.2. 使用Deep Learning算法进行情感分析

12.4. 用于神经机器翻译的编码器-解码器网络

12.4.1. 训练用于机器翻译的RNN
12.4.2. 使用encoder-decoder器网络进行机器翻译
12.4.3. 使用RNN提高机器翻译准确性

12.5. 注意力机制

12.5.1. 关怀机制在RNN中的应用
12.5.2. 使用注意力机制提高模型准确性
12.5.3. 神经网络中注意力机制的优点

12.6. Transformer模型

12.6.1. 使用Transformers模型进行自然语言处理
12.6.2. Transformers模型在视觉中的应用
12.6.3. Transformers模型的优点

12.7. Transformers视觉

12.7.1. 使用Transformers模型实现视觉
12.7.2. 图像数据预处理
12.7.3. 为视觉训练Transformers模型

12.8. Hugging Face Transformers 书架

12.8.1. 使用Hugging FaceTransformer库
12.8.2.  Hugging Face的Transformers图书馆应用程序
12.8.3. Hugging Face的Transformers图书馆的优势

12.9. 其他Transformer库比较

12.9.1. 不同Transformers库之间的比较
12.9.2. 使用其他Transformers库
12.9.3. 其他Transformers库的优点

12.10. 使用RNN和Attention开发NLP应用程序。实际应用

12.10.1. 使用RNN和注意力机制开发自然语言处理应用程序
12.10.2. 在应用程序中使用RNN，服务机制和 Transformers模型
12.10.3. 实际应用评价

模块 13. 自动编码器，GAN和扩散模型

13.1. 高效的数据表示

13.1.1. 降维
13.1.2. 深度学习
13.1.3. 紧凑的表示

13.2. 使用不完全线性自动编码器执行PCA

13.2.1. 训练过程
13.2.2. Python中的实现
13.2.3. 测试数据的使用

13.3. 堆叠式自动编码器

13.3.1. 深度神经网络
13.3.2. 编码架构的构建
13.3.3. 使用正则化

13.4. 卷积自动编码器

13.4.1. 卷积模型设计
13.4.2. 训练卷积模型
13.4.3. 评估结果

13.5. 去噪自动编码器

13.5.1. 过滤器应用
13.5.2. 编码模型设计
13.5.3. 使用正则化技术

13.6. 分散自动编码器

13.6.1. 提高编码效率
13.6.2. 最小化参数数量
13.6.3. 使用正则化技术

13.7. 变分自动编码器

13.7.1. 使用变分优化
13.7.2. 无监督深度学习
13.7.3. 深层潜在表征

13.8. 时尚MNIST图像的生成

13.8.1. 模式识别
13.8.2. 影像学
13.8.3. 深度神经网络训练

13.9. 生成对抗网络和扩散模型

13.9.1. 从图像生成内容
13.9.2. 数据分布建模
13.9.3. 使用对抗性网络

13.10. 模型的实施

13.10.1. 实际应用
13.10.2. 模型的实施
13.10.3. 使用真实数据
13.10.4. 评估结果

模块 14. 生物启发式计算

14.1. 仿生计算简介

14.1.1. 仿生计算简介

14.2. 社会适应算法

14.2.1. 基于蚁群的仿生计算
14.2.2. 蚁群算法的变体
14.2.3. 粒子云计算

14.3. 遗传算法

14.3.1. 总体结构
14.3.2. 主要算子的实现

14.4. 遗传算法的空间探索-开发策略

14.4.1. CHC算法
14.4.2. 多模式问题

14.5. 进化计算模型（一）

14.5.1. 进化策略
14.5.2. 进化编程
14.5.3. 基于差分进化的算法

14.6. 进化计算模型（二）

14.6.1. 基于分布估计(EDA)的演化模型
14.6.2. 遗传编程

14.7. 进化规划应用于学习问题

14.7.1. 基于规则的学习
14.7.2. 实例选择问题中的进化方法

14.8. 多目标问题

14.8.1. 支配的概念
14.8.2. 进化算法在多目标问题中的应用

14.9. 神经网络 （一）

14.9.1. 神经网络简介
14.9.2. 神经网络的实际例子

14.10. 神经网络（二）

14.10.1. 神经网络在医学研究中的用例
14.10.2. 神经网络在经济学中的使用案例
14.10.3. 神经网络在计算机视觉中的使用案例

模块 15. 人工智能：策略和应用

15.1. 金融服务

15.1.1. 人工智能(IA)对金融服务的影响：机遇与挑战
15.1.2. 使用案例
15.1.3. 使用人工智的相关潜在风险
15.1.4. 人工智能未来的潜在发展/用途

15.2. 人工智能对医疗保健服务的影响

15.2.1. 人工智能对医疗保健领域的影响机遇与挑战
15.2.2. 使用案例

15.3. 与在医疗服务中使用人工智能相关的风险

15.3.1. 使用人工智的相关潜在风险
15.3.2. 人工智能未来的潜在发展/用途

15.4. 零售

15.4.1. 人工智能对 零售业的影响。机遇与挑战
15.4.2. 使用案例
15.4.3. 使用人工智的相关潜在风险
15.4.4. 人工智能未来的潜在发展/用途

15.5. 行业

15.5.1. 人工智能对工业的影响。机遇与挑战
15.5.2. 使用案例

15.6. 在工业中使用人工智能的潜在风险

15.6.1. 使用案例
15.6.2. 使用人工智的相关潜在风险
15.6.3. 人工智能未来的潜在发展/用途

15.7. 公共行政

15.7.1. 人工智能对公共行政的影响。机遇与挑战
15.7.2. 使用案例
15.7.3. 使用人工智的相关潜在风险
15.7.4. 人工智能未来的潜在发展/用途

15.8. 教育

15.8.1. 人工智能对教育的影响。机遇与挑战
15.8.2. 使用案例
15.8.3. 使用人工智的相关潜在风险
15.8.4. 人工智能未来的潜在发展/用途

15.9. 林业和农业

15.9.1. 人工智能对林业和农业的影响机遇与挑战
15.9.2. 使用案例
15.9.3. 使用人工智的相关潜在风险
15.9.4. 人工智能未来的潜在发展/用途

15.10. 人力资源

15.10.1. 人工智能人力资源的影响。机遇与挑战
15.10.2. 使用案例
15.10.3. 使用人工智的相关潜在风险
15.10.4. 人工智能未来的潜在发展/用途

模块 16. 人工智能在设计中的实际应用 

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

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

16.2. 通过人工智能实现用户界面的动态定制 

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

16.3. 生成设计: 工业和艺术领域的应用 

16.3.1. 生成式设计基础 
16.3.2. 工业中的生成设计 
16.3.3. 当代艺术中的生成设计 
16.3.4. 生成式设计的挑战和未来发展 

16.4. 利用算法自动创建编辑布局 

16.4.1. 自动编辑排版原则 
16.4.2. 内容分发算法 
16.4.3. 优化编辑设计中的空间和比例 
16.4.4. 审查和调整程序自动化 

16.5. 使用PCG程序生成视频游戏内容

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

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

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

16.7. 利用人工智能优化色彩和构图 

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

16.8. 设计视觉趋势预测分析 

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

16.9. 人工智能辅助设计团队协作 

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

16.10. 将人工智能成功融入设计的策略 

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

模块 17. 设计-用户互动与人工智能 

17.1. 行为情境设计建议 

17.1.1. 在设计中了解用户行为 
17.1.2. 基于人工智能的情境建议系统 
17.1.3. 确保透明度和用户同意的策略 
17.1.4. 行为定制的趋势和可能的改进 

17.2. 用户互动预测分析 

17.2.1. 预测分析在用户设计互动中的重要性 
17.2.2. 用于用户行为预测的Machine Learning模型 
17.2.3. 将预测分析融入用户界面设计 
17.2.4. 预测分析的挑战和困境 

17.3. 利用人工智能为不同设备进行自适应设计 

17.3.1. 设备自适应设计原则 
17.3.2. 内容适配算法 
17.3.3. 针对移动和桌面体验进行界面优化 
17.3.4. 利用新兴技术进行适应性设计的未来发展 

17.4. 视频游戏中自动生成角色和敌人 

17.4.1. 电子游戏开发需要自动生成 
17.4.2. 角色和敌人生成算法 
17.4.3. 自动生成角色的定制和适应性 
17.4.4. 发展经验：挑战和经验教训 

17.5. 改进游戏角色的人工智能 

17.5.1. 人工智能在电子游戏角色中的重要性 
17.5.2. 改进角色行为的算法 
17.5.3. 游戏中人工智能的持续适应和学习 
17.5.4. 增强角色人工智能的技术和创意挑战 

17.6. 行业内的定制设计挑战与机遇 

17.6.1. 通过定制改变工业设计 
17.6.2. 定制设计的支持技术 
17.6.3. 大规模实施定制设计的挑战 
17.6.4. 创新和差异化竞争的机会 

17.7. 通过人工智能设计实现可持续性 

17.7.1. 利用人工智能进行生命周期分析和溯源 
17.7.2. 优化可回收材料 
17.7.3. 可持续的流程改进 
17.7.4. 策略制定和实际项目 

17.8. 将虚拟助手与Adob​​e Sensei，Figma 和AutoCAD集成到设计界面中 

17.8.1. 虚拟助手在互动设计中的作用 
17.8.2. 开发专门从事设计的虚拟助手 
17.8.3. 设计项目中与虚拟助手的自然交互 
17.8.4. 实施挑战和持续改进 

17.9. 持续进行用户体验分析以改进工作 

17.9.1. 交互设计的持续改进周期 
17.9.2. 用于持续分析的工具和指标 
17.9.3. 用户体验中的迭代和调整 
17.9.4. 确保敏感数据处理的隐私性和透明度 

17.10. 应用人工智能技术提高可用性 

17.10.1. 人工智能与可用性的交叉点 
17.10.2. 用户体验和情感分析（UX） 
17.10.3. 动态界面定制 
17.10.4. 工作流程和导航优化 

模块 18. 设计和人工智能流程的创新 

18.1. 利用人工智能模拟优化生产流程 

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

18.2. 虚拟原型：挑战和好处 

18.2.1. 虚拟原型在设计中的重要性 
18.2.2. 虚拟原型的工具和技术 
18.2.3. 虚拟原型制作的挑战和应对策略 
18.2.4. 对创新和设计灵活性的影响 

18.3. 生成设计: 在工业和艺术创作中的应用 

18.3.1. 建筑与城市规划 
18.3.2. 时装和纺织品设计 
18.3.3. 设计材料和纹理 
18.3.4. 平面设计自动化 

18.4. 利用人工智能进行材料和性能分析 

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

18.5. 工业生产中的大规模定制 

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

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

18.6.1. 生成辅助设计gan（生成对抗网络） 
18.6.2. 集思广益 
18.6.3. 情境感知生成 
18.6.4. 探索非线性创意维度 

18.7. 创新项目中的人机协作设计 

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

18.8. 产品的预测性维护：IA方法 

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

18.9. 自动生成字体和视觉风格 

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

18.10. 物联网集成实现产品实时监控 

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

模块 19. 应用设计技术和人工智能  

19.1. 将虚拟助手与Dialogflow， Microsoft Bot Framework和Rasa集成到设计界面中 

19.1.1. 虚拟助手在互动设计中的作用 
19.1.2. 开发专门从事设计的虚拟助手 
19.1.3. 设计项目中与虚拟助手的自然交互 
19.1.4. 实施挑战和持续改进 

19.2. 利用人工智能自动检测和纠正视觉错误 

19.2.1. 自动检测和纠正视觉错误的重要性 
19.2.2. 视觉错误检测算法和模型 
19.2.3. 视觉设计中的自动修正工具 
19.2.4. 自动检测和校正面临的挑战以及克服这些挑战的策略 

19.3. 用于界面设计可用性评估的人工智能工具（EyeQuant，Lookback和 Mouseflow） 

19.3.1. 利用机器学习模型分析交互数据 
19.3.2. 自动报告和建议 
19.3.3. 使用Bootpress，Botium和Rasa进行可用性测试的虚拟用户模拟 
19.3.4. 用户反馈对话界面 

19.4. 通过Chat GPT，Bing，WriteSonic 与Jasper等算法优化编辑工作流程 

19.4.1. 优化编辑工作流程的重要性 
19.4.2. 编辑自动化和优化算法 
19.4.3. 编辑优化工具和技术 
19.4.4. 实施和持续改进编辑工作流程的挑战 

19.5. 使用TextureLab和Leonardo进行视频游戏设计的真实模拟

19.5.1. 逼真模拟在电子游戏产业中的重要性 
19.5.2. 电子游戏中现实元素的建模和模拟 
19.5.3. 逼真的视频游戏模拟技术和工具 
19.5.4. 逼真电子游戏模拟的技术和创意挑战 

19.6. 在编辑设计中自动生成多媒体内容 

19.6.1. 自动生成多媒体内容的转换 
19.6.2. 自动生成多媒体内容的算法和模型 
19.6.3. 出版项目中的实际应用 
19.6.4. 自动生成多媒体内容的挑战和未来趋势 

19.7. 基于用户数据的自适应和预测性设计 

19.7.1. 自适应和预测性设计在用户体验中的重要性 
19.7.2. 为适应性设计收集和分析用户数据 
19.7.3. 适应性和预测性设计算法 
19.7.4. 在平台和应用中整合自适应设计 

19.8. 整合算法提高可用性 

19.8.1. 细分和行为模式 
19.8.2. 检测可用性问题 
19.8.3. 适应用户偏好的变化 
19.8.4. 自动 a/b 测试和结果分析 

19.9. 持续进行用户体验分析以实现迭代改进 

19.9.1. 持续反馈对产品和服务发展的重要性 
19.9.2. 用于持续分析的工具和指标 
19.9.3. 案例研究表明这种方法取得了实质性的改进 
19.9.4. 敏感数据的处理 

19.10. 编辑团队中的人工智能辅助协作 

19.10.1. 改变人工智能辅助编辑团队的协作方式 
19.10.2. 用于人工智能辅助协作的工具和平台（Grammarly，Yoast SEO 和 Quillionz) 
19.10.3. 开发专门从事编辑工作的虚拟助理  
19.10.4. 人工智能辅助协作的实施挑战和未来应用 

模块 20. 设计和人工智能中的伦理与环境  

20.1. 工业设计对环境的影响：伦理方法 

20.1.1. 工业设计中的环保意识 
20.1.2. 生命周期评估和可持续设计 
20.1.3. 具有环境影响的设计决策所面临的伦理挑战 
20.1.4. 可持续创新和未来趋势 

20.2. 提高响应式图形设计中的视觉无障碍性 

20.2.1. 视觉无障碍是平面设计的道德优先事项 
20.2.2. 提高视觉可达性的工具和实践 （Google LightHouse 和 Microsoft Accessibility Insights） 
20.2.3. 实施视觉无障碍的伦理挑战 
20.2.4. 职业责任和视觉无障碍方面的未来改进 

20.3. 在设计过程中减少浪费：可持续挑战 

20.3.1. 设计中减少废物的重要性 
20.3.2. 不同设计阶段的减废策略 
20.3.3. 实施减少废物做法的伦理挑战 
20.3.4. 企业承诺和可持续认证 

20.4. 编辑内容创作中的情感分析：伦理方面的考虑 

20.4.1. 社论内容中的情感与伦理分析 
20.4.2. 情感分析和伦理决策算法 
20.4.3. 对公众舆论的影响 
20.4.4. 情感分析的挑战和未来影响 

20.5. 整合情感识别功能为了打造身临其境的体验  

20.5.1. 将情感识别融入沉浸式体验的伦理问题 
20.5.2. 情绪识别技术 
20.5.3. 创建具有情感意识的沉浸式体验所面临的伦理挑战 
20.5.4. 开发沉浸式体验的未来视角和道德规范 

20.6. 电子游戏设计中的道德规范影响和决定 

20.6.1. 电子游戏设计中的伦理与责任 
20.6.2. 电子游戏中的全纳和多样性：伦理决定 
20.6.3. 电子游戏中的微交易和伦理货币化 
20.6.4. 开发电子游戏叙事和角色的伦理挑战 

20.7. 负责任的设计：工业中的道德和环境因素 

20.7.1. 负责任设计的伦理方法 
20.7.2. 负责任设计的工具和方法 
20.7.3. 设计行业面临的道德和环境挑战 
20.7.4. 企业承诺和负责任设计认证 

20.8. 将人工智能融入用户界面的伦理问题 

20.8.1. 探索用户界面中的人工智能如何引发伦理挑战 
20.8.2. 用户界面人工智能系统的透明度和可解释性 
20.8.3. 用户界面数据收集和使用中的伦理挑战 
20.8.4. 用户界面中人工智能伦理的未来展望 

20.9. 设计流程创新的可持续性 

20.9.1. 认识到可持续性在设计流程创新中的重要性 
20.9.2. 制定可持续流程和伦理决策 
20.9.3. 采用创新技术的伦理挑战 
20.9.4. 设计过程中的商业承诺和可持续发展认证 

20.10. 设计技术应用中的伦理问题 

20.10.1. 选择和应用设计技术时的伦理决策 
20.10.2. 先进技术用户体验设计中的伦理问题 
20.10.3. 设计中伦理与技术的交叉 
20.10.4. 新趋势和伦理在高科技设计未来发展方向中的作用   

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