Innovation dans la Conception par l’Intelligence ArtificielleInnovation dans la Conception par l’Intelligence ArtificielleGrâce à ce Certificat avancé 100% en ligne, vous serez nourri de compétences et de connaissances essentielles pour mener l'innovation dans le Design contemporain"

Les Assistants Virtuels jouent un rôle de plus en plus important dans le design interactif en facilitant l'interaction entre les humains et les systèmes numériques d'une manière plus efficace. En outre, ces ressources avancées servent à personnaliser les expériences des publics en s'adaptant à leurs préférences et à leurs besoins particuliers. Par exemple, les algorithmes proposent des contenus et des recommandations adaptés aux centres d'intérêt des utilisateurs. Ces systèmes fournissent également une assistance en temps réel aux utilisateurs, en les guidant dans des processus complexes tels que l'achat en ligne.

Dans ce contexte, TECH lance un Certificat avancé qui abordera en profondeur les technologies appliquées au Design et à l'IA. Ainsi, le programme d'études se concentrera sur la détection et la correction automatiques des erreurs visuelles grâce à l'Apprentissage Automatique. Le programme d'études fournira également aux étudiants des outils pour évaluer la convivialité des designs d'interface et optimiser les flux de travail éditoriaux à l'aide d'algorithmes. En outre, le diplôme universitaire se penchera sur la personnalisation de masse dans la production industrielle, en tenant compte des défis logistiques et d'échelle. La formation abordera également les modèles Machine Learning pour la maintenance prédictive, ainsi que l'évaluation de la précision et de l'efficacité de ces modèles dans les environnements industriels.

Les étudiants recevront des résumés vidéo de chaque sujet, des lectures spécialisées ou des scénarios de simulation d'études de cas qui peuvent être facilement accessibles à partir d'un appareil numérique à tout moment de la journée. De même, le système Relearning, basé sur la répétition du contenu, aidera le professionnel à progresser naturellement à travers les principaux concepts de ce programme et réduira ainsi les longues heures d'étude.  Un programme qui offre la flexibilité dont les ophtalmologistes ont besoin pour rendre leur travail quotidien et leurs activités personnelles compatibles avec un programme de qualité, développé par une excellente équipe de spécialistes ayant un haut niveau de compétence dans ce domaine. 

L’importance actuelle de la conception fait de ce programme une valeur sûre, avec un marché en croissance continue et plein de possibilités" 

Ce Certificat avancé en Innovation dans la Conception par l’Intelligence Artificielle contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Innovation dans la Conception par l’IA 
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l’ouvrage fournissent des informations théoriques et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle 
• Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'améliorer l’apprentissage 
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes  
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel 
• Il est possible d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion à internet 

Vous analyserez la relation entre l'Intelligence Artificielle et l'optimisation des processus dans le domaine du Design industriel à l'aide de ressources multimédias innovantes" 

Le programme comprend dans son corps enseignant des professionnels du secteur qui apportent à cette formation l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus de grandes sociétés et d'universités prestigieuses.  

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner dans des situations réelles.  

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Un diplôme universitaire qui vous fera entrer dans un monde d'opportunités créatives et personnalisées illimitées"

Le système Relearning appliqué par TECH dans ses programmes réduit les longues heures d'étude si fréquentes dans d'autres méthodes d'enseignement"

Cette étude permettra aux experts de se plonger dans la fusion dynamique entre la créativité du Design et le potentiel illimité de l'Apprentissage Automatique. Structuré en 3 modules, le programme d'études couvrira de la génération automatique de contenu visuel à l'optimisation des processus dans le domaine du Design industriel. Ainsi, les professionnels approfondiront des aspects tels que l'intégration de l'Internet des Objets (IoT) et l'application pratique des technologies émergentes. Cela leur permettra d'être hautement qualifiés pour appliquer efficacement l'IA dans leurs processus de design.

Vous disposez de nombreuses études de cas qui vous permettront d'améliorer vos compétences dans votre pratique en tant que designer"  

Module 1. Application Pratique de l'Intelligence Artificielle dans le Design

1.1. Génération automatique d'images dans le Design graphique avec Wall-e, Adobe Firefly et Stable Diffusion

1.1.1. Concepts fondamentaux de la génération d'images
1.1.2. Outils et frameworks pour la génération graphique automatique
1.1.3. Impact social et culturel du Design génératif
1.1.4. Tendances actuelles dans le domaine et développements et applications futurs

1.2. Personnalisation dynamique des interfaces utilisateur à l'aide de l'IA

1.2.1. Principes de la personnalisation dans l'UI/UX
1.2.2. Algorithmes de recommandation pour la personnalisation des interfaces
1.2.3. Expérience de l'utilisateur et feedback constant
1.2.4. Implémentation pratique dans des applications réelles

1.3. Design génératif: Applications dans l'industrie et l'art

1.3.1. Principes fondamentaux du Design generative
1.3.2. Design génératif dans la industrie
1.3.3. Design génératif dans l'art contemporain
1.3.4. Défis et développements futurs du Design générative

1.4. Création automatique de Layouts éditoriaux à l'aide d'algorithmes

1.4.1. Principes du Layout éditoriale automatique
1.4.2. Algorithmes de distribution de contenu
1.4.3. Optimisation des espaces et des proportions dans le Design éditorial
1.4.4. Automatisation du processus de révision et d'ajustement

1.5. Génération procédurale de contenu dans les jeux vidéo avec PCG

1.5.1. Introduction à la génération procédurale dans les jeux vidéo
1.5.2. Algorithmes de création automatique de niveaux et d'environnements
1.5.3. La narration procédurale et les embranchements dans les jeux vidéo
1.5.4. Impact de la génération procédurale sur l'expérience du joueur

1.6. Reconnaissance de formes dans les logos avec le Machine Learning à l'aide de Cogniac

1.6.1. Principes de base de la reconnaissance des formes dans le design graphique
1.6.2. Implémentation de modèles de Machine Learning pour l'identification de logos
1.6.3. Applications pratiques dans le Design graphique
1.6.4. Considérations juridiques et éthiques relatives à la reconnaissance des logos

1.7. Optimisation des couleurs et des compositions avec l'IA

1.7.1. Psychologie des couleurs et composition visuelle
1.7.2. Algorithmes d'optimisation des couleurs dans le Design graphique avec Adobe Color Wheel et Coolors
1.7.3. Composition automatique d'éléments visuels à l'aide de Framer, Canva et RunwayML
1.7.4. Évaluation de l'impact de l'optimisation automatique sur la perception de l'utilisateur

1.8. Analyse prédictive des tendances visuelles dans le Design

1.8.1. Collecte de données et tendances actuelles
1.8.2. Modèles de Machine Learning pour la prédiction des tendances
1.8.3. Mise en œuvre de stratégies de Design proactif
1.8.4. Principes d'utilisation des données et des prévisions dans le Design

1.9. Collaboration assistée par l'IA dans les équipes de Design

1.9.1. Collaboration entre l'homme et l'IA dans les projets de Design
1.9.2. Plateformes et outils de collaboration assistée par l'IA (Adobe Creative Cloud et Sketch2React)
1.9.3. Meilleures pratiques en matière d'intégration des technologies assistées par l'IA
1.9.4. Perspectives d'avenir pour la collaboration entre l'homme et l'IA dans le Design

1.10. Stratégies pour une intégration réussie de l'IA dans le Design

1.10.1. Identification des besoins de Design pouvant être résolus par l'IA
1.10.2. Évaluation des plateformes et outils disponibles
1.10.3. Intégration efficace dans les projets de Design
1.10.4. Optimisation et adaptabilité continues

Module 2. Innovation des processus de Design et IA

2.1. Optimisation des processus de fabrication avec des simulations d'IA

2.1.1. Introduction à l'optimisation des processus de fabrication
2.1.2. Simulations d'IA pour l'optimisation de la production
2.1.3. Défis techniques et opérationnels dans la mise en œuvre des simulations d'IA
2.1.4. Perspectives d'avenir: Progrès dans l'optimisation des processus avec l'IA

2.2. Prototypage virtuel: Défis et avantages

2.2.1. Importance du prototypage virtuel dans le Design
2.2.2. Outils et technologies de prototypage virtuel
2.2.3. Défis du prototypage virtuel et stratégies d'adaptation
2.2.4. Impact sur l'innovation et l'agilité en matière de Design

2.3. Design génératif: Applications dans l'industrie et la création artistique

2.3.1. Architecture et planification urbaine
2.3.2. Design de mode et de textile
2.3.3. Design de matériaux et de textures
2.3.4. Automatisation dans Design graphique

2.4. Analyse des matériaux et des performances à l'aide de l'intelligence artificielle

2.4.1. Importance de l'analyse des matériaux et des performances dans le Design
2.4.2. Algorithmes d'intelligence artificielle pour l'analyse des matériaux
2.4.3. Impact sur l'efficacité et la durabilité du Design
2.4.4. Défis de la mise en œuvre et applications futures

2.5. Personnalisation de masse dans la production industrielle

2.5.1. Transformation de la production par la personnalisation de masse
2.5.2. Technologies habilitantes pour la personnalisation de masse
2.5.3. Défis logistiques et d'échelle de la personnalisation de masse
2.5.4. Impact économique et possibilités d'innovation

2.6. Outils de Design assisté par intelligence artificielle (Deep Dream Generator, Fotor et Snappa)

2.6.1. Design assisté par génération gan (réseaux antagonistes génératifs)
2.6.2. Génération collective d'idées
2.6.3. Génération tenant compte du contexte
2.6.4. Exploration des dimensions créatives non linéaires

2.7. Design collaboratif homme-robot dans les projets innovants

2.7.1. Intégration des robots dans les projets de Design innovant
2.7.2. Outils et plateformes pour la collaboration homme-robot (ROS, OpenAI Gym et Azure Robotics)
2.7.3. Défis liés à l'intégration des robots dans les projets créatifs
2.7.4. Perspectives d'avenir dans le Design collaboratif avec les technologies émergentes

2.8. Maintenance prédictive des produits: Approche IA

2.8.1. Importance de la maintenance prédictive pour prolonger la durée de vie des produits
2.8.2. Modèles de Machine Learning pour la maintenance prédictive
2.8.3. Mise en œuvre pratique dans diverses industries
2.8.4. Évaluation de la précision et de l'efficacité de ces modèles en milieu industriel

2.9. Génération automatique de caractères et de styles visuels

2.9.1. Principes fondamentaux de la génération automatique dans le Design de caractères
2.9.2. Applications pratiques dans le Design graphique et la communication visuelle
2.9.3. Design collaboratif assisté par l'IA dans la création de caractères
2.9.4. Exploration des styles et des tendances automatiques

2.10. Intégration de IoT pour la surveillance des produits en temps réel

2.10.1. Transformation avec l'intégration de IoT dans le Design des produits
2.10.2. Capteurs et dispositifs IoT pour la surveillance en temps réel
2.10.3. Analyse des données et prise de décision basée sur IoT
2.10.4. Défis de la mise en œuvre et applications futures de IoT dans le domaine du Design

Module 3. Technologies appliquées au Design et à l'IA

3.1. Intégration d'assistants virtuels dans les interfaces de Design avec Dialogflow, Microsoft Bot Framework et Rasa

3.1.1. Rôle des assistants virtuels dans le design interactif
3.1.2. Développement d'assistants virtuels spécialisés dans le Design
3.1.3. Interaction naturelle avec les assistants virtuels dans les projets de Design
3.1.4. Défis de la mise en œuvre et amélioration continue

3.2. Détection et correction automatiques des erreurs visuelles à l'aide de l'IA

3.2.1. Importance de la détection et de la correction automatiques des erreurs visuelles
3.2.2. Algorithmes et modèles de détection des erreurs visuelles
3.2.3. Outils de correction automatique dans le Design visuel
3.2.4. Défis en matière de détection et de correction automatiques et stratégies pour les surmonter

3.3. Outils d'IA pour l'évaluation de l'utilisabilité des Designs d'interface (EyeQuant, Lookback et Mouseflow)

3.3.1. Analyse des données d'interaction avec des modèles d'apprentissage automatique
3.3.2. Génération automatisée de rapports et de recommandations
3.3.3. Simulations d'utilisateurs virtuels pour les tests d'utilisabilité à l'aide de Bootpress, Botium et Rasa
3.3.4. Interface conversationnelle pour le feedback de l'utilisateur

3.4. Optimisation des flux éditoriaux à l'aide d'algorithmes utilisant Chat GPT, Bing, WriteSonic et Jasper

3.4.1. Importance de l'optimisation des flux éditoriaux
3.4.2. Algorithmes pour l'automatisation et l'optimisation rédactionnelles
3.4.3. Outils et technologies pour l'optimisation éditoriale
3.4.4. Défis liés à la mise en œuvre et à l'amélioration continue des flux éditoriaux

3.5. Simulations réalistes dans le Design de jeux vidéo avec TextureLab et Leonardo

3.5.1. Importance des simulations réalistes dans l'industrie des jeux vidéo
3.5.2. Modélisation et simulation d'éléments réalistes dans les jeux vidéo
3.5.3. Technologies et outils pour les simulations réalistes dans les jeux vidéo
3.5.4. Défis techniques et créatifs des simulations réalistes dans les jeux vidéo

3.6. Génération automatique de contenu multimédia dans le Design éditorial

3.6.1. Transformation avec génération automatique de contenus multimédias
3.6.2. Algorithmes et modèles pour la génération automatique de contenu multimédia
3.6.3. Applications pratiques dans les projets d'édition
3.6.4. Défis et tendances futures dans la génération automatique de contenu multimédia

3.7. Design adaptatif et prédictif basé sur les données de l'utilisateur

3.7.1. Importance du Design adaptative et prédictive dans l'expérience de l'utilisateur
3.7.2. Collecte et analyse des données utilisateur pour le Design adaptatif
3.7.3. Algorithmes pour le Design adaptatif et prédictive
3.7.4. Intégration du Design adaptative dans les plateformes et les applications

3.8. Intégration des algorithmes dans l'amélioration de l'utilisabilité

3.8.1. Segmentation et modèles de comportement
3.8.2. Détection des problèmes d'utilisabilité
3.8.3. Adaptabilité à l'évolution des préférences des utilisateurs
3.8.4. Tests a/b automatisés et analyse des résultats

3.9. Analyse continue de l'expérience utilisateur en vue d'une amélioration itérative

3.9.1. Importance du feedback continu dans l'évolution des produits et des services
3.9.2. Outils et mesures pour l'analyse continue
3.9.3. Études de cas qui montrent les améliorations substantielles obtenues grâce à cette approche
3.9.4. Traitement des données sensibles

3.10. Collaboration assistée par l'IA dans les équipes éditoriales

3.10.1. Transformation de la collaboration assistée par l'IA dans les équipes rédactionnelles
3.10.2. Outils et plateformes de collaboration assistée par l'IA (Grammarly, Yoast SEO et Quillionz)
3.10.3. Développement d'assistants virtuels spécialisés dans l'édition
3.10.4. Défis de mise en œuvre et applications futures de la collaboration assistée par l'IA

Vous aurez accès à une bibliothèque riche en ressources multimédias sous différents formats audiovisuels, y compris des résumés interactifs"