人工智能在设计中的应用使创新性更强、以用户为中心的创作过程得以实现，推动了该领域的不断发展"

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。 

因此，TECH 为设计师们提供了这个设计中的人工智能校级硕士，以独特的视角将新技术与创意产品的创造全面融合。其综合方法不仅将为毕业生提供技术知识，还将对道德和可持续性产生影响，确保学生有能力应对该领域当前的挑战。  

事实上，从自动生成内容到减少设计过程中的浪费，要讨论的主题多种多样，反映了人工智能在各学科中应用的广泛性。此外，还将特别关注职业道德和对环境的影响，所有这些都是为了培养有觉悟、有能力的专业人员。 

课程内容还包括用于设计决策的数据分析、用于产品和体验个性化的人工智能系统的实施，以及高级可视化技术和创意内容生成的探索。 

因此，TECH 以革命性的 Relearning方法为基础，设计出一套严格的学术资格认证体系。这种教学方法侧重于重复基本原理，确保学生充分理解教学内容。此外，可访问性也是一个关键因素，因为只需要一个连接互联网的电子设备就可以随时浏览资料，使学习者不必亲自参加或遵守既定的时间表。

你们将探讨人工智能与设计的融合，提高效率和个性化，并为新的创造性可能性打开大门"

这个设计中的人工智能校级硕士包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由人工智能设计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 
• 可以进行自我评估过程的实践，以推进学习 
• 其特别强调创新方法  
• 理论课、向专家提问、关于有争议问题的讨论区和这个反思性论文 
• 可以从任何有互联网连接的固定或便携式设备上获取内容

从自动视觉内容生成，到趋势预测和人工智能增强型协作，你将沉浸在一个不断发展的领域”

这个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。

它的多媒体内容是用最新的教育技术开发的，将允许专业人员进行情景式学习，即一个模拟的环境，提供一个身临其境的培训，为真实情况进行培训。

这个课程的设计重点是基于问题的学习，藉由这种学习，专业人员必须努力解决整个学年出现的不同的专业实践情况。为此，你将获得由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。  

借助 TECH 丰富的多媒体资源库，你将了解到更多有关虚拟助理集成和用户情感分析的信息"

通过这个 100% 在线的校级硕士课程，你将了解道德、环境和新兴技术之间的微妙关系"

这个课程的主要目标是让毕业生深入全面地了解人工智能与设计世界的相互关系。这样做的目的是培养他们的技术和创新能力，使他们能够在创新过程中开发和应用人工智能算法。该课程还将培养在创意项目中使用人工智能的批判性和伦理视角，使专业人员做好应对新出现的伦理和社会挑战的准备。此外，还将探讨用户体验的个性化、视觉内容的生成以及复杂设计问题的解决。

在这样一个环境中，人类的创造力与尖端技术之间的协同作用对当代设计的发展至关重要，你将能够在这个环境中发挥领导作用"

总体目标

• 了解人工智能的理论基础 
• 研究不同类型的数据，了解数据的生命周期 
• 评估数据在开发和实施人工智能解决方案中的关键作用 
• 深化算法和复杂性，解决具体问题 
• 探索神经网络的理论基础，促进Deep Learning的发展 
• 分析生物启发计算及其与智能系统开发的相关性 
• 分析当前各领域的人工智能战略，确定机遇和挑战 
• 培养在设计项目中应用人工智能工具的技能，包括自动内容生成、设计优化和模式识别 
• 应用协作工具，利用人工智能提高设计团队的沟通和效率 
• 通过有效联系受众的技术，将情感因素融入设计中 
• 了解互动设计与人工智能之间的共生关系，优化用户体验 
• 培养适应性设计、考虑用户行为和应用先进人工智能工具的技能 
• 批判性地分析利用人工智能在工业领域实施定制设计所面临的挑战和机遇 
• 了解人工智能在设计和制造流程创新中的变革作用

具体目标

模块 1.人工智能基础  

• 分析人工智能从开始到现在的历史演变，确定关键的里程碑和发展 
• 了解神经网络的功能及其在人工智能学习模型中的应用 
• 研究遗传算法的原理和应用，分析其在解决复杂问题中的作用 
• 分析词库、词汇表和分类法在构建和处理人工智能系统数据方面的重要性 
• 探索语义网的概念及其对数字环境中信息组织和理解的影响 

模块 2.数据类型和周期  

• 了解统计学的基本概念及其在数据分析中的应用 
• 从定量数据到定性数据，识别和分类不同类型的统计数据 
• 分析数据从生成到处置的生命周期，确定关键阶段 
• 探索数据生命周期的初始阶段，强调数据规划和数据结构的重要性 
• 研究数据收集过程，包括收集方法、工具和渠道 
• 探索 Datawarehouse 概念，重点是其构成要素和设计 
• 分析与数据管理、遵守隐私和安全法规以及最佳实践相关的监管问题 

模块 3.人工智能中的数据  

• 掌握数据科学的基础知识，包括信息分析的工具、类型和来源 
• 探索利用数据挖掘和可视化技术将数据转化为信息的过程 
• 学习datasets的结构和特征，理解其在准备和利用数据用于人工智能模型时的重要性 
• 分析监督和非监督模型，包括方法和分类 
• 在数据处理和加工中使用特定工具和最佳实践，确保人工智能实施的效率和质量 

模块 4.数据挖掘选择、预处理和转换 

• 掌握统计推理技术，理解并在数据挖掘中应用统计方法 
• 对数据集进行详细的探索性分析，以确定相关模式、异常现象和趋势 
• 培养数据准备技能，包括数据清理、整合和格式化，以便用于数据挖掘 
• 实施有效策略处理数据集中的缺失值，根据具体情况应用估算或消除方法 
• 利用过滤和平滑技术，识别并减少数据中的噪音，以提高数据集的质量 
• 解决 大数据环境中的数据预处理问题 

模块 5.人工智能中的算法与复杂性  

• 介绍算法设计策略，让学生扎实了解解决问题的基本方法 
• 分析算法的效率和复杂性，应用分析技术评估时间和空间方面的性能 
• 研究和应用排序算法，了解它们的工作原理，并比较它们在不同情况下的效率 
• 探索基于树的算法，了解其结构和应用 
• 研究具有堆Heaps的算法，分析其实现以及在高效处理数据方面的实用性 
• 分析基于图形的算法，探索其在表示和解决涉及复杂关系的问题中的应用 
• 学习 Greedy算法，了解其逻辑和在解决优化问题中的应用 
• 研究并应用 backtracking技术系统地解决问题，分析其在各种情况下的有效性 

模块 6.智能系统  

• 探索代理理论，了解其工作原理的基本概念及其在人工智能和软件工程中的应用 
• 研究知识表示法，包括分析本体及其在组织结构化信息中的应用 
• 分析语义网的概念及其对数字环境中信息组织和检索的影响 
• 评估和比较不同的知识表示法，整合它们以提高智能系统的效率和准确性 
• 研究语义推理器、基于知识的系统和专家系统，了解它们在智能决策中的功能和应用 

模块 7：机器学习和数据挖掘 

• 介绍知识发现过程和机器学习的基本概念 
• 研究作为监督学习模型的决策树，了解其结构和应用 
• 使用特定技术评估分类器，衡量其在数据分类方面的性能和准确性 
• 研究神经网络，了解其运行和架构，以解决复杂的机器学习问题 
• 探索贝叶斯方法及其在机器学习中的应用，包括贝叶斯网络和贝叶斯分类器 
• 分析从数据中预测数值的回归和连续反应模型 
• 研究 clustering 技术，以识别无标签数据集的模式和结构 
• 探索文本挖掘和自然语言处理（NLP），了解如何应用机器学习技术来分析和理解文本 

模块 8.神经网络，Deep Learning的基础  

• 掌握深度学习的基本原理，了解其在 Deep Learning中的重要作用 
• 探索神经网络的基本操作，了解其在模型构建中的应用 
• 分析神经网络中使用的不同层，学习如何适当选择这些层 
• 了解如何有效连接各层和操作，以设计复杂而高效的神经网络架构 
• 使用训练器和优化器来调整和提高神经网络的性能 
• 探索生物神经元与人工神经元之间的联系，加深对模型设计的理解 
• Fine Tuning 神经网络的超参数，优化其在特定任务中的表现 

模块 9.深度神经网络训练  

• 解决深度神经网络训练中的梯度相关问题 
• 探索和应用不同的优化器，以提高模型的效率和收敛性 
• 设置学习率，动态调整模型的收敛速度 
• 在培训期间通过具体策略了解和解决过度调整问题 
• 应用实用指南，确保高效和有效地训练深度神经网络 
• 将 迁移学习 作为一种先进技术来提高模型在特定任务中的性能 
• 探索和应用 数据增强 技术，丰富数据集，提高模型的泛化能力 
• 利用 " 迁移学习 " 开发实际应用，解决现实世界中的问题 
• 了解并应用正则化技术，以提高深度神经网络的泛化能力并避免过度拟合  

模块 10.使用TensorFlow进行模型定制和训练  

• 掌握 TensorFlow 的基础知识及其与 NumPy 的集成，以实现高效的数据处理和计算 
• 利用 TensorFlow的高级功能定制训练模型和算法 
• 探索 tfdata 应用程序接口，高效管理和操作数据集 
• 在 TensorFlow中实现用于存储和访问大型数据集的 TFRecord 格式 
• 使用 Keras 预处理层，方便构建自定义模型 
• 探索 TensorFlow 数据集 项目，访问预定义数据集，提高开发效率 
• 利用 TensorFlow开发 深度学习 应用程序，将本模块所学知识进行整合 
• 在现实世界中实际应用所学的所有概念，使用 TensorFlow 建立和训练自定义模型 

模块 11.使用卷积神经网络的Deep Computer Vision  

• 了解视觉皮层的结构及其与 深度计算机视觉的相关性 
• 探索和应用卷积层从图像中提取关键特征 
• 使用 Keras 在 深度计算机视觉 模型中实施聚类层及其应用 
• 分析各种卷积神经网络（CNN）架构及其在不同情况下的适用性 
• 使用 Keras 库开发并实施 CNN ResNet，以提高模型的效率和性能 
• 使用预训练的 Keras 模型，利用迁移学习完成特定任务 
• 在 深度计算机视觉环境中应用分类和定位技术 
• 利用卷积神经网络探索物体检测和物体跟踪策略 
• 采用语义分割技术，详细了解图像中的物体并对其进行分类 

模块 12.用自然递归网络(RNN)和注意力进行自然语言处理(NLP)  

• 培养使用递归神经网络（RNN）生成文本的技能 
• 在文本情感分析中应用 RNN 进行观点分类 
• 理解并在自然语言处理模型中应用注意力机制 
• 在特定 NLP 任务中分析和使用 Transformer 模型 
• 探索 Transformers 模型在图像处理和计算机视觉中的应用 
• 熟悉  拥抱面  变换器 "库，以便高效地实施高级模型 
• 比较不同的 变形金刚 库，评估它们对特定任务的适用性 
• 开发 NLP 的实际应用，整合 RNN 和注意力机制，以解决现实世界中的问题 

模块 13.自动编码器、GAN 和扩散模型  

• 使用 自动编码器、 GAN 和扩散模型开发高效的数据表示 
• 使用不完全线性自动编码器执行 PCA，优化数据表示 
• 执行并理解自动堆叠编码器的操作 
• 探索和应用卷积自动编码器，实现视觉数据的高效表达 
• 分析和应用稀疏自动编码器在数据表示中的有效性 
• 使用 自动编码器从 MNIST 数据集生成时尚图像 
• 了解生成对抗网络（GAN）和扩散模型的概念 
• 在数据生成中实施并比较扩散模型和 GAN 的性能 

模块 14.生物启发式计算

• 介绍生物启发计算的基本概念 
• 探索社会自适应算法作为生物启发计算的关键方法 
• 分析遗传算法中的空间探索-开发策略 
• 研究优化背景下的进化计算模型  
• 继续详细分析进化计算模型  
• 将进化编程应用于特定的学习问题 
• 在生物启发计算框架内解决多目标问题的复杂性 
• 探索神经网络在生物启发计算领域的应用  
• 深化神经网络在生物启发计算中的实施和应用 

模块 15.人工智能：战略和应用 

• 制定在金融服务中实施人工智能的战略 
• 分析人工智能对提供医疗服务的影响 
• 识别和评估在卫生领域使用人工智能的相关风险 
• 评估工业领域使用人工智能的潜在风险 
• 在工业中应用人工智能技术提高生产力 
• 设计人工智能解决方案，优化公共管理流程 
• 评估人工智能技术在教育领域的实施情况 
• 在林业和农业中应用人工智能技术提高生产力 
• 通过战略性使用人工智能优化人力资源流程 

模块 16.人工智能在设计中的实际应用 

• 应用协作工具，利用人工智能提高设计团队的沟通和效率 
• 通过有效联系受众的技术将情感因素融入设计，探索人工智能如何影响设计的情感认知 
• 掌握将人工智能应用于设计的特定工具和框架，如 GANs（生成对抗网络）和其他相关库 
• 利用人工智能自动生成图像、插图和其他视觉效果  
• 采用人工智能技术分析与设计相关的数据，如浏览行为和用户反馈 

模块 17.设计-用户交互与人工智能 

• 了解互动设计与人工智能之间的共生关系，优化用户体验 
• 培养自适应设计技能，考虑用户行为并应用先进的人工智能工具 
• 批判性地分析在工业领域实施定制设计所面临的挑战和机遇 
• 使用预测性人工智能算法来预测用户交互，从而实现主动、高效的设计响应 
• 开发基于人工智能的推荐系统，向用户推荐相关内容、产品或行动 

模块 18.设计和人工智能流程的创新 

• 了解人工智能在设计和制造流程创新中的变革作用 
• 通过人工智能在生产中实施大规模定制战略，使产品适应个性化需求 
• 应用人工智能技术，尽量减少设计过程中的浪费，促进可持续发展 
• 培养应用人工智能技术改进工业和设计流程的实践技能 
• 在设计过程中鼓励创造和探索，将人工智能作为产生创新解决方案的工具 

模块 19.应用设计技术和人工智能 

• 提高对先进技术和人工智能在设计各方面应用的全面理解和实践技能 
• 了解新兴技术和人工智能在设计领域的战略整合 
• 利用人工智能应用微芯片架构优化技术，提高性能和效率 
• 正确使用自动生成多媒体内容的算法，丰富编辑项目中的视觉交流 
• 在涉及设计技术和人工智能的实际项目中运用本课程所学的知识和技能 

模块 20.设计和人工智能中的伦理与环境 

• 了解与人工智能和设计相关的伦理原则，培养决策中的伦理意识 
• 注重情感识别等技术的伦理整合，确保身临其境的体验尊重用户的隐私和尊严 
• 在电子游戏设计和整个行业中倡导社会和环境责任，考虑表现和游戏中的道德问题 
• 在设计过程中采取可持续的做法，从减少废物到采用负责任的技术，为保护环境做出贡献 
• 分析人工智能技术如何影响社会，并考虑减轻其可能产生的负面影响的战略 

一次全面的培训，将带领你掌握与顶尖竞争所需的知识"