Profitez des avantages de la combinaison de la Conception Computationnelle et de l'Intelligence Artificielle, en améliorant l'efficacité et la précision de vos processus de conception. Inscrivez-vous maintenant!"

La Conception Computationnelle et l'Intelligence Artificielle (IA) facilitent le processus de conception en automatisant des tâches complexes, en optimisant les processus et en générant des solutions efficaces. Dans le domaine de la conception architecturale, par exemple, l’utilisation d’algorithmes de Conception Computationnelle permet d’explorer un large éventail de possibilités, en termes de formes et de structures, d’optimisation des performances et d’efficacité énergétique. D'autre part, l'Intelligence Artificielle appliquée au design de produits ou d'interfaces utilisateurs permet de personnaliser les expériences et d'anticiper les besoins des utilisateurs, améliorant ainsi la facilité d'utilisation et la satisfaction.

Dans ce contexte, TECH a mis au point ce Certificat en Conception Computationnelle et Intelligence Artificielle, qui offrira aux concepteurs une compréhension complète de la manière dont l'intelligence artificielle peut révolutionner et améliorer le processus créatif dans le domaine du Design Graphique. De l'automatisation de la production de contenu visuel à la capacité de prévoir les tendances, en passant par la collaboration renforcée par l’Intelligence Artificielle, les professionnels exploreront un domaine en constante évolution.

Les diplômés acquerront également des compétences pratiques, en utilisant des outils et des techniques qui exploitent la puissance de l'Intelligence Artificielle pour créer des conceptions visuellement étonnantes et fonctionnellement efficaces. En outre, ils se pencheront sur des études de cas et des exemples concrets qui illustrent la manière dont l'Intelligence Artificielle transforme déjà l'industrie du Design Graphique, de la personnalisation des expériences à l'optimisation des flux de travail. Il encouragera également l'expérimentation et le développement de projets qui intègrent de manière créative l'intelligence artificielle dans le processus de design.

TECH a conçu une qualification académique solide basée sur la méthodologie innovante Relearning. Cette méthode éducative met l'accent sur la réitération des concepts clés afin de garantir une compréhension complète du contenu. De même, l'accessibilité est une priorité, car les étudiants n'auront besoin que d'un appareil électronique connecté à Internet pour accéder au matériel, ce qui les libère de l'obligation d'assister à des cours en face à face ou de se conformer à des horaires spécifiques.

Ce Certificat 100 % en ligne vous fournira des outils puissants pour réaliser des solutions de Design plus avancées, adaptées aux exigences actuelles" 

Ce Certificat en Conception Computationnelle et 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 Conception Computationnelle et Intelligence Artificielle
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l'ouvrage fournissent des informations techniques 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

Préparez-vous à relever les défis et à saisir les opportunités d'un marché en constante évolution, grâce à une vaste bibliothèque de ressources multimédias les plus 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, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer 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.

Misez sur la TECH! Ce programme révolutionnaire abordera le Design Génératif, grâce à un logiciel alimenté par l'Intelligence Artificielle"

Vous vous plongerez dans le Machine Learning, une discipline de l'Intelligence Artificielle que vous serez en mesure d'utiliser pour reconnaître des modèles dans les logos grâce à des algorithmes"

Cette qualification académique est méticuleusement conçue pour offrir une expérience holistique, fusionnant la créativité du Design avec le pouvoir de transformation de l'Intelligence Artificielle. Les diplômés seront immergés dans des projets qui leur permettront d'expérimenter des outils de pointe, de développer des solutions innovantes et de comprendre comment l'Intelligence Artificielle peut amplifier la créativité dans le domaine du Design. En ce sens, le programme abordera la génération automatique de contenu visuel, l'anticipation des tendances, la personnalisation des expériences et la collaboration renforcée par l'Intelligence Artificielle, en apportant une compréhension approfondie et pratique.

Vous irez des fondements théoriques aux applications pratiques, en acquérant une compréhension approfondie de la manière dont l'Intelligence Artificielle influe sur le Design et lui donne des moyens d'action”

Module 1. Applications Pratiques de l'Intelligence Artificielle dans le Design

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

1.1.1. Concepts fondamentaux de la génération d'images
1.1.2. Outils et frameworks pour la génération automatique d'images
1.1.3. Impact social et culturel de la conception générative
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'IU/UX
1.2.2. Algorithmes de recommandation dans la personnalisation des interfaces
1.2.3. Expérience de l'utilisateur et retour d'information continu
1.2.4. Mise en œuvre pratique dans des applications réelles

1.3. Conception générative: Applications dans l'industrie et l'art

1.3.1. Principes fondamentaux de la conception générative
1.3.2. Design génératif dans l'industrie
1.3.3. Le design génératif dans l'art contemporain
1.3.4. Défis et développements futurs de la conception générative

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

1.4.1. Principes de la mise en page éditoriale automatique
1.4.2. Algorithmes de distribution de contenu
1.4.3. Optimisation des espaces et des proportions dans la conception éditoriale
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. Narration procédurale et 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 Machine Learning par Cogniac

1.6.1. Principes fondamentaux de la reconnaissance des formes dans le design graphique
1.6.2. Mise en œuvre de modèles de Machine Learning pour l'identification de logos
1.6.3. Applications pratiques dans le domaine du design graphique
1.6.4. Considérations juridiques et éthiques dans la reconnaissance de 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. Évaluer l'impact de l'optimisation automatique sur la perception de l'utilisateur 

1.8. Analyse prédictive des tendances visuelles en matière de 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 proactives
1.8.4. Principes d'utilisation des données et des prévisions en 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. Bonnes 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 en design

1.10. Stratégies pour une intégration réussie de l'IA en 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

Plongez dans un programme complet et avancé, unique dans la formation de professionnels hautement qualifiés dans l'application de l'Intelligence Artificielle dans le domaine du Design"