Gracias a esta Especialización 100% online, te nutrirás con habilidades y conocimientos esenciales para liderar la innovación en el Diseño contemporáneo”

Cada vez más los Asistentes Virtuales desempeñan un papel relevante en el diseño interactivo, al facilitar la interacción entre humanos y sistemas digitales de una forma más eficiente. A esto se suma que estos recursos avanzados sirven para personalizar las experiencias de los públicos, al adecuarse tanto a sus preferencias como necesidades particulares. Una muestra de ello es que los algoritmos ofrecen contenidos y recomendaciones adaptados a sus intereses. También estos sistemas proporcionan asistencia en tiempo real a los usuarios, guiándolos a través de procesos complejos como la realización de una compra en línea.  

En este contexto, TECH lanza una Especialización que abordará en profundidad las tecnologías aplicadas al Diseño e IA. De esta forma, el plan de estudios se centrará en la detección y corrección automática de errores visuales mediante el Aprendizaje Automático. Asimismo, el temario brindará al alumnado herramientas para la evaluación de usabilidad de diseños de interfaces y optimización de flujos de trabajo editoriales con algoritmos. Por otra parte, la titulación universitaria ahondará en la personalización masiva en la producción industrial, teniendo presente los desafíos logísticos y de escala. También la capacitación analizará los modelos de Machine Learning para mantenimiento predictivo, así como para la evaluación de la precisión y la eficacia de estos modelos en entornos industriales. 

Los alumnos dispondrán de vídeo resúmenes de cada tema, lecturas especializadas o escenarios de simulaciones de casos de estudio a los que podrá acceder, cómodamente, desde un dispositivo digital en cualquier momento del día. Asimismo, el sistema Relearning, basado en la reiteración de contenido, llevará al profesional a progresar de manera natural por los principales conceptos de este programa y reducir, así, las largas horas de estudio.  Un programa que aporta la flexibilidad que el oftalmólogo requiere para compatibilizar sus actividades laborales y personales diarias con un programa de calidad, elaborado por un excelente equipo de especialistas con elevado nivel competencial en este campo. 

La importancia actual del diseño convierte a esta Especialización en una apuesta segura, con un mercado en continuo crecimiento y lleno de posibilidades” 

Esta Especialización en Innovación en Diseño a través de Inteligencia Artificial contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:  

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Innovación en Diseño a través de IA 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información teórica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Analizarás las relaciones existentes entre la Inteligencia Artificial y la optimización de procesos en el ámbito del Diseño industrial mediante innovadores recursos multimedia” 

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.   

Una titulación universitaria con la que te adentrarás un mundo de oportunidades creativas y personalizadas sin límites”

El sistema Relearning aplicado por TECHen sus programas reduce las largas horas de estudio tan frecuentes en otros métodos de enseñanza”

El presente estudio permitirá a los expertos profundizar en la fusión dinámica entre la creatividad del Diseño y el potencial sin límites del Aprendizaje Automático. Estructurado en 3 módulos, el plan de estudios abarcará desde la generación automática de contenido visual hasta la optimización de procesos en el Diseño industrial. Así pues, los profesionales ahondarán en aspectos como la integración de Internet de las Cosas (IoT) y la aplicación práctica de tecnologías emergentes. Esto les permitirá estar elevadamente cualificados para aplicar la IA con efectividad en sus procesos de diseño.

Dispones de múltiples casos de estudios que elevarán tus competencias en tu praxis como diseñador”  

Módulo 1. Aplicaciones Prácticas de la Inteligencia Artificial en Diseño  

1.1. Generación automática de imágenes en diseño gráfico con Wall-e, Adobe Firefly y Stable Difussion 

1.1.1. Conceptos fundamentales de generación de imágenes 
1.1.2. Herramientas y frameworks para generación gráfica automática 
1.1.3. Impacto social y cultural del diseño generativo 
1.1.4. Tendencias actuales en el campo y futuros desarrollos y aplicaciones 

1.2. Personalización dinámica de interfaces de usuario mediante IA 

1.2.1. Principios de personalización en UI/UX 
1.2.2. Algoritmos de recomendación en personalización de interfaces 
1.2.3. Experiencia del usuario y retroalimentación continua 
1.2.4. Implementación práctica en aplicaciones reales 

1.3. Diseño generativo: Aplicaciones en industria y arte 

1.3.1. Fundamentos del diseño generativo 
1.3.2. Diseño generativo en la industria 
1.3.3. Diseño generativo en el arte contemporáneo 
1.3.4. Desafíos y futuros avances en diseño generativo 

1.4. Creación automática de Layouts editoriales con algoritmos 

1.4.1. Principios de Layout editorial automático 
1.4.2. Algoritmos de distribución de contenido 
1.4.3. Optimización de espacios y proporciones en diseño editorial 
1.4.4. Automatización del proceso de revisión y ajuste 

1.5. Generación procedimental de contenido en videojuegos con PCG 

1.5.1. Introducción a la generación procedimental en videojuegos 
1.5.2. Algoritmos para la creación automática de niveles y ambientes 
1.5.3. Narrativa procedimental y ramificación en videojuegos 
1.5.4. Impacto de la generación procedimental en la experiencia del jugador 

1.6. Reconocimiento de patrones en logotipos con Machine Learning mediante Cogniac 

1.6.1. Fundamentos de reconocimiento de patrones en diseño gráfico 
1.6.2. Implementación de modelos de Machine Learning para identificación de logotipos 
1.6.3. Aplicaciones prácticas en el diseño gráfico 
1.6.4. Consideraciones legales y éticas en el reconocimiento de logotipos 

1.7. Optimización de colores y composiciones con IA 

1.7.1. Psicología del color y composición visual 
1.7.2. Algoritmos de optimización de colores en diseño gráfico con Adobe Color Wheel y Coolors 
1.7.3. Composición automática de elementos visuales mediante Framer, Canva y RunwayML 
1.7.4. Evaluación del impacto de la optimización automática en la percepción del usuario 

1.8. Análisis predictivo de tendencias visuales en diseño 

1.8.1. Recopilación de datos y tendencias actuales 
1.8.2. Modelos de Machine Learning para predicción de tendencias 
1.8.3. Implementación de estrategias proactivas en diseño 
1.8.4. Principios en el uso de datos y predicciones en diseño 

1.9. Colaboración asistida por IA en equipos de diseño 

1.9.1. Colaboración humano-IA en proyectos de diseño 
1.9.2. Plataformas y herramientas para colaboración asistida por IA (Adobe Creative Cloud y Sketch2React) 
1.9.3. Mejores prácticas en integración de tecnologías asistidas por IA 
1.9.4. Perspectivas futuras en colaboración humano-IA en diseño 

1.10. Estrategias para la incorporación exitosa de IA en el diseño 

1.10.1. Identificación de necesidades de diseño resolubles por IA 
1.10.2. Evaluación de plataformas y herramientas disponibles 
1.10.3. Integración efectiva en proyectos de diseño 
1.10.4. Optimización continua y adaptabilidad 

Módulo 2. Innovación en procesos de Diseño e IA 

2.1. Optimización de procesos de fabricación con simulaciones IA 

2.1.1. Introducción a la optimización de procesos de fabricación 
2.1.2. Simulaciones IA para la optimización de producción 
2.1.3. Desafíos técnicos y operativos en la implementación de simulaciones IA 
2.1.4. Perspectivas futuras: Avances en la optimización de procesos con IA 

2.2. Creación de prototipos virtuales: Desafíos y beneficios 

2.2.1. Importancia de la creación de prototipos virtuales en el diseño 
2.2.2. Herramientas y tecnologías para la creación de prototipos virtuales 
2.2.3. Desafíos en la creación de prototipos virtuales y estrategias de superación 
2.2.4. Impacto en la innovación y agilidad del diseño 

2.3. Diseño generativo: Aplicaciones en la industria y la creación artística 

2.3.1. Arquitectura y planificación urbana 
2.3.2. Diseño de moda y textiles 
2.3.3. Diseño de materiales y texturas 
2.3.4. Automatización en diseño gráfico 

2.4. Análisis de materiales y rendimiento mediante inteligencia artificial 

2.4.1. Importancia del análisis de materiales y rendimiento en el diseño 
2.4.2. Algoritmos de inteligencia artificial para análisis de materiales 
2.4.3. Impacto en la eficiencia y sostenibilidad del diseño 
2.4.4. Desafíos en la implementación y futuras aplicaciones 

2.5. Personalización masiva en la producción industrial 

2.5.1. Transformación de la producción mediante la personalización masiva 
2.5.2. Tecnologías facilitadoras de la personalización masiva 
2.5.3. Desafíos logísticos y de escala en la personalización masiva 
2.5.4. Impacto económico y oportunidades de innovación 

2.6. Herramientas de diseño asistido por inteligencia artificial (Deep Dream Generator, Fotor y Snappa) 

2.6.1. Diseño asistido por generación gan (redes generativas adversarias) 
2.6.2. Generación colectiva de ideas 
2.6.3. Generación contextualmente consciente 
2.6.4. Exploración de dimensiones creativas no lineales 

2.7. Diseño colaborativo humano-robot en proyectos innovadores 

2.7.1. Integración de robots en proyectos de diseño innovadores 
2.7.2. Herramientas y plataformas para colaboración humano-robot (ROS, OpenAI Gym y Azure Robotics) 
2.7.3. Desafíos en la integración de robots en proyectos creativos 
2.7.4. Perspectivas futuras en diseño colaborativo con tecnologías emergentes 

2.8. Mantenimiento predictivo de productos: Enfoque IA 

2.8.1. Importancia del mantenimiento predictivo en la prolongación de la vida útil de productos 
2.8.2. Modelos de Machine Learning para mantenimiento predictivo 
2.8.3. Implementación práctica en diversas industrias 
2.8.4. Evaluación de la precisión y la eficacia de estos modelos en entornos industriales 

2.9. Generación automática de tipografías y estilos visuales 

2.9.1. Fundamentos de la generación automática en diseño de tipografías 
2.9.2. Aplicaciones prácticas en diseño gráfico y comunicación visual 
2.9.3. Diseño colaborativo asistido por IA en la creación de tipografías 
2.9.4. Exploración de estilos y tendencias automáticas 

2.10. Integración de IoT para monitorizar productos en tiempo real 

2.10.1. Transformación con la integración de IoT en el diseño de productos 
2.10.2. Sensores y dispositivos IoT para monitorización en tiempo real 
2.10.3. Análisis de datos y toma de decisiones basada en IoT  
2.10.4. Desafíos en la implementación y futuras aplicaciones de IoT en diseño 

Módulo 3. Tecnologías aplicadas al Diseño e IA  

3.1. Integración de asistentes virtuales en interfaces de diseño con Dialogflow, Microsoft Bot Framework y Rasa 

3.1.1. Papel de los asistentes virtuales en el diseño interactivo 
3.1.2. Desarrollo de asistentes virtuales especializados en diseño 
3.1.3. Interacción natural con asistentes virtuales en proyectos de diseño 
3.1.4. Desafíos de implementación y mejoras continuas 

3.2. Detección y corrección automática de errores visuales con IA 

3.2.1. Importancia de la detección y corrección automática de errores visuales 
3.2.2. Algoritmos y modelos para detección de errores visuales 
3.2.3. Herramientas de corrección automática en diseño visual 
3.2.4. Desafíos en la detección y corrección automática y estrategias de superación 

3.3. Herramientas de IA para la evaluación de usabilidad de diseños de interfaces (EyeQuant, Lookback y Mouseflow) 

3.3.1. Análisis de datos de interacción con modelos de aprendizaje automático 
3.3.2. Generación de informes automatizados y recomendaciones 
3.3.3. Simulaciones de usuarios virtuales para pruebas de usabilidad mediante Bootpress, Botium y Rasa 
3.3.4. Interfaz conversacional para retroalimentación de usuarios 

3.4. Optimización de flujos de trabajo editoriales con algoritmos con Chat GPT, Bing, WriteSonic y Jasper 

3.4.1. Importancia de la optimización de flujos de trabajo editoriales 
3.4.2. Algoritmos para la automatización y optimización editorial 
3.4.3. Herramientas y tecnologías para la optimización editorial 
3.4.4. Desafíos en la implementación y mejoras continuas en flujos de trabajo editoriales 

3.5. Simulaciones realistas en el diseño de videojuegos con TextureLab y Leonardo 

3.5.1. Importancia de simulaciones realistas en la industria de videojuegos 
3.5.2. Modelado y simulación de elementos realistas en videojuegos 
3.5.3. Tecnologías y herramientas para simulaciones realistas en videojuegos 
3.5.4. Desafíos técnicos y creativos en simulaciones realistas de videojuegos 

3.6. Generación automática de contenido multimedia en diseño editorial 

3.6.1. Transformación con la generación automática de contenido multimedia 
3.6.2. Algoritmos y modelos para la generación automática de contenido multimedia 
3.6.3. Aplicaciones prácticas en proyectos editoriales 
3.6.4. Desafíos y futuras tendencias en la generación automática de contenido multimedia 

3.7. Diseño adaptativo y predictivo basado en datos del usuario 

3.7.1. Importancia del diseño adaptativo y predictivo en experiencia del usuario 
3.7.2. Recopilación y análisis de datos del usuario para diseño adaptativo 
3.7.3. Algoritmos para diseño adaptativo y predictivo 
3.7.4. Integración de diseño adaptativo en plataformas y aplicaciones 

3.8. Integración de algoritmos en la mejora de la usabilidad 

3.8.1. Segmentación y patrones de comportamiento 
3.8.2. Detección de problemas de usabilidad 
3.8.3. Adaptabilidad a cambios en las preferencias del usuario 
3.8.4. Pruebas a/b automatizadas y análisis de resultados 

3.9. Análisis continuo de la experiencia del usuario para mejoras iterativas 

3.9.1. Importancia de la retroalimentación continua en la evolución de productos y servicios 
3.9.2. Herramientas y métricas para el análisis continuo 
3.9.3. Casos de estudio que demuestran mejoras sustanciales logradas mediante este enfoque 
3.9.4. Manejo de datos sensibles 

3.10. Colaboración asistida por IA en equipos editoriales 

3.10.1. Transformación de la colaboración en equipos editoriales con asistencia de IA 
3.10.2. Herramientas y plataformas para colaboración asistida por IA (Grammarly, Yoast SEO y Quillionz) 
3.10.3. Desarrollo de asistentes virtuales especializados en edición  
3.10.4. Desafíos en la implementación y futuras aplicaciones de colaboración asistida por IA

Accederás a una biblioteca atestada de recursos multimedia en diferentes formatos audiovisuales, entre los que destacan los resúmenes interactivos”