Graças a este Curso de especialização 100% online, será nutrido com competências e conhecimentos essenciais para liderar a inovação no design contemporâneo"

Cada vez mais, os assistentes virtuais desempenham um papel importante no design interativo, facilitando a interação entre humanos e sistemas digitais de uma forma mais eficiente. Além disso, estes recursos avançados servem para personalizar as experiências das audiências, adaptando-as às suas preferências e necessidades específicas. Um sinal disso é o facto de os algoritmos oferecerem conteúdos e recomendações adaptados aos seus interesses. Estes sistemas também prestam assistência em tempo real aos utilizadores, orientando-os emprocessos complexos, como a realização de uma compra online.

Neste contexto, a TECH está a lançar um Curso de especialização que tratará em profundidade as tecnologias aplicadas ao Design e à IA. Assim, o programa de estudos centrar-se-á na deteção e correção automáticas de erros visuais através da aprendizagem automática. O programa fornecerá também aos alunos ferramentas para a avaliação da usabilidade de designs de interfaces e para a otimização de fluxos de trabalho editoriais com algoritmos. Para além disso, o curso irá aprofundar a personalização em massa na produção industrial, tendo em conta os desafios logísticos e de escala. A formação abordará também modelos de Machine Learning para a manutenção preditiva, bem como para a avaliação da precisão e da eficácia destes modelos em ambientes industriais.

Os alunos receberão resumos em vídeo de cada tópico, leituras especializadas ou cenários de simulação de estudos de caso que podem ser convenientemente acedidos a partir de um dispositivo digital a qualquer hora do dia. Para além disso, o sistema Relearning, baseado na reiteração de conteúdos, levará o profissional a progredir naturalmente através dos principais conceitos deste programa, reduzindo assim as longas horas de estudo.  Um programa que oferece a flexibilidade de que os oftalmologistas necessitam para conciliar as suas atividades profissionais e pessoais diárias com um curso de qualidade, desenvolvido por uma excelente equipa de especialistas com um elevado nível de competência neste domínio. 

A atual importância da imagem faz deste Programa uma aposta certa, com um mercado em crescimento contínuo e cheio de possibilidades” 

Este Curso de especialização em Inovação em Design Através da Inteligência Artificial conta com o conteúdo educacional mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são: 

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Inovação em Design através da IA 
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e predominantemente práticos com que está concebido fornecem informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional 
• Os exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser efetuado a fim de melhorar a aprendizagem 
• O seu foco especial em metodologias inovadoras  
• As aulas teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre temas controversos e atividades de reflexão individual 
• A disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com ligação à Internet 

Analisará a relação entre a Inteligência Artificial e a otimização de processos no domínio do design industrial, utilizando recursos multimédia inovadores" 

O corpo docente do curso inclui profissionais do setor que trazem a sua experiência profissional para esta capacitação, para além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência e universidades de prestígio.  

O seu conteúdo multimédia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, irá permitir que o profissional tenha acesso a uma aprendizagem situada e contextual, isto é, um ambiente de simulação que proporcionará uma capacitação imersiva, programada para praticar em situações reais.  

A conceção desta especialização foca-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações da atividade profissional que surgem ao longo do Curso. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeo interativo desenvolvido por especialistas reconhecidos.

Um diploma universitário que o levará a um mundo de oportunidades criativas e personalizadas ilimitadas"

O sistema Relearning aplicado pela TECH nos seus cursos reduz as longas horas de estudo tão frequentes em outros métodos de ensino"

O presente estudo permitirá aos especialistas aprofundar a sua compreensão da fusão dinâmica entre a criatividade do design e o potencial ilimitado da aprendizagem automática. Estruturado em 3 módulos, o currículo abrangerá desde a geração automática de conteúdos visuais até à otimização de processos em Design Industrial. Assim, os profissionais irão aprofundar aspetos como a integração da Internet das Coisas (IoT) e a aplicação prática das tecnologias emergentes. Isto permitir-lhes-á ser altamente qualificados na aplicação eficaz da IA nos seus processos de design.

Tem vários estudos de caso que irão melhorar as suas competências na sua prática como design"  

Módulo 1. Aplicações Práticas da Inteligência Artificial no Design

1.1. Geração automática de imagens no design gráfico com Wall-e, Adobe Firefly e Stable Diffusion

1.1.1. Conceitos fundamentais da geração de imagens
1.1.2. Ferramentas e frameworks para a geração gráfica automática
1.1.3. Impacto social e cultural do design generativo
1.1.4. Tendências atuais no domínio e desenvolvimentos e aplicações futuros

1.2. Personalização dinâmica das interfaces de utilizador através da IA

1.2.1. Princípios de personalização da IU/UX
1.2.2. Algoritmos de recomendação na personalização de interfaces
1.2.3. Experiência do utilizador e retroalimentação contínua
1.2.4. Implementação prática em aplicações reais

1.3. Design generativo Aplicações na indústria e na arte

1.3.1. Fundamentos do design generativo
1.3.2. Design generativo na indústria
1.3.3. Design generativo na arte contemporânea
1.3.4. Desafios e desenvolvimentos futuros no design generativo

1.4. Criação automática de Layouts editoriais com algoritmos

1.4.1. Princípios de Layout editorial automático
1.4.2. Algoritmos de distribuição de conteúdos
1.4.3. Otimização do espaço e das proporções no design editorial
1.4.4. Automatização do processo de revisão e ajuste

1.5. Geração Procedimental de conteúdo em videojogos com PCG

1.5.1. Introdução à geração processual nos videojogos
1.5.2. Algoritmos para a criação automática de níveis e ambientes
1.5.3. Narrativa processual e ramificação nos videojogos
1.5.4. Impacto da geração processual na experiência do jogador

1.6. Reconhecimento de padrões em logótipos com Machine Learning mediante Cogniac

1.6.1. Noções básicas de reconhecimento de padrões no design gráfico
1.6.2. Implementação de modelos de Machine Learning para identificação de logotipos
1.6.3. Aplicações práticas em design gráfico
1.6.4. Considerações legais e éticas sobre o reconhecimento de logótipos

1.7. Otimização de cores e composições com IA

1.7.1. Psicologia da cor e composição visual
1.7.2. Algoritmos de otimização de cores no design gráfico com Adobe Color Wheel e Coolors
1.7.3. Composição automática de elementos visuais utilizando o Framer, o Canva e o RunwayML
1.7.4. Avaliação do impacto da otimização automática na perceção do utilizador

1.8. Análise preditiva de tendências visuais no design

1.8.1. Recolha de dados e tendências atuais
1.8.2. Modelos de Machine Learning para Predição de Tendências
1.8.3. Implementação de estratégias de conceção proativas
1.8.4. Princípios de utilização de dados e previsões no design

1.9. Colaboração assistida por IA em equipas de design

1.9.1. Colaboração humanos IA em Projeto de design
1.9.2. Plataformas e ferramentas para colaboração assistida por IA (Adobe Creative Cloud e Sketch2React)
1.9.3. Melhores práticas na integração de tecnologias assistidas por IA
1.9.4. Perspectivas futuras da colaboração homem-IA no design

1.10. Estratégias para uma incorporação bem sucedida da IA no design

1.10.1. Identificação das necessidades de conceção susceptíveis de serem resolvidas pela IA
1.10.2. Avaliação das plataformas e ferramentas disponíveis
1.10.3. Integração efetiva em projetos de design
1.10.4. Otimização e adaptabilidade contínuas

Módulo 2. Inovação nos processos de Design e IA

2.1. Otimização dos processos de fabrico com simulações de IA

2.1.1. Introdução à otimização de processo de Fabricação
2.1.2. Simulações de IA para otimização da produção
2.1.3. Desafios técnicos e operacionais na implementação de simulações de IA
2.1.4. Perspectivas futuras: Avanços na otimização de processos com IA

2.2. Criação de Protótipos virtuais: Desafios e benefícios

2.2.1. Importância da Criação de Protótipos virtuais no design
2.2.2. Ferramentas e tecnologias para a criação de protótipos virtuais
2.2.3. Desafios na prototipagem virtual e estratégias para os superar
2.2.4. Impacto na inovação e na agilidade do design

2.3. Design generativo Aplicações na indústria e na criação artística

2.3.1. Arquitetura e planeamento urbano
2.3.2. Designer Têxtil e de moda
2.3.3. Conceção de materiais e texturas
2.3.4. Automatização no design gráfico

2.4. Análise de materiais e de desempenho com recurso à inteligência artificial

2.4.1. Importância dos materiais e da análise de desempenho no design
2.4.2. Algoritmos de inteligência artificial para análise de materiais
2.4.3. Impacto na Eficiência e na Sustentabilidade do design
2.4.4. Desafios de implementação e aplicações futuras

2.5. Personalização massiva na produção industrial

2.5.1. Transformação da produção através da personalização massiva
2.5.2. Tecnologias facilitadoras da personalização massiva
2.5.3. Desafios logísticos e de escala na personalização massiva
2.5.4. Impacto económico e oportunidades de inovação

2.6. Ferramentas de conceção assistidas por inteligência artificial (Deep Dream Generator, Fotor e Snappa)

2.6.1. Design assistido por geração gan (redes generativas adversariais)
2.6.2. Geração Coletiva de ideias
2.6.3. Geração contextualmente consciente
2.6.4. Exploração de dimensões criativas não lineares

2.7. Design colaborativo homem-robô em projetos inovadores

2.7.1. Integração de Robôs em projetos de design inovadores
2.7.2. Ferramentas e plataformas para a colaboração entre humanos e robots (ROS, OpenAI Gym e Azure Robotics)
2.7.3. Desafios na integração de robôs em projetos criativos
2.7.4. Perspetivas futuras no design Colaborativo com tecnologias emergentes

2.8. Manutenção preditiva de produtos: Abordagem IA

2.8.1. Importância da manutenção preditiva no prolongamento da vida útil dos produtos
2.8.2. Modelos de Machine Learning para Manutenção preditiva
2.8.3. Aplicação prática em vários sectores
2.8.4. Avaliação da exatidão e da eficácia destes modelos em contexto industrial

2.9. Geração automática de tipos de letra e estilos visuais

2.9.1. Noções básicas de geração automática no design de tipos de letras
2.9.2. Aplicações práticas no domínio do design gráfico e da comunicação visual
2.9.3. Design colaborativo assistido por IA na criação de tipos de letra
2.9.4. Análise automática de estilos e tendências

2.10. Integração de IoT para monitorização de produtos em tempo real

2.10.1. Transformação com integração da IoT no design de produtos
2.10.2. Sensores e dispositivos IoT para monitorização em tempo real
2.10.3. Análise de Dados e tomada de decisões baseada em IoT
2.10.4. Desafios de implementação e aplicações futuras de IoT no design

Módulo 3. Tecnologias aplicadas ao Design e IA

3.1. Integração de assistentes virtuais em interfaces de design com o Dialogflow, o Microsoft Bot Framework e o Rasa

3.1.1. O papel dos assistentes virtuais na conceção interativa
3.1.2. Desenvolvimento de assistentes virtuais especializados em design
3.1.3. Interação natural com assistentes virtuais em projetos de design
3.1.4. Desafios de implementação e melhoria contínua

3.2. Deteção e correção automática de erros visuais com IA

3.2.1. Importância da deteção e correção automática de erros visuais
3.2.2. Algoritmos e modelos para a deteção de erros visuais
3.2.3. Ferramentas de correção automática no design visual
3.2.4. Desafios na deteção e correção automática e estratégias para os superar

3.3. Ferramentas de IA para avaliação da usabilidade de projetos de interfaces (EyeQuant, Lookback e Mouseflow)

3.3.1. Análise de dados de interação com modelos de aprendizagem automática
3.3.2. Relatórios e recomendações automatizados
3.3.3. Simulações de utilizadores virtuais para testes de usabilidade utilizando Bootpress, Botium e Rasa.
3.3.4. Interface de conversação para feedback do utilizador

3.4. Otimização de fluxos de trabalho editoriais com algoritmos que utilizam Chat GPT, Bing, WriteSonic e Jasper

3.4.1. Importância de otimizar os fluxos de trabalho editoriais
3.4.2. Algoritmos para automatização e otimização editorial
3.4.3. Ferramentas e tecnologias para a otimização editorial
3.4.4. Desafios na implementação e melhoria contínua dos fluxos de trabalho editoriais

3.5. Simulações realistas na conceção de jogos com TextureLab e Leonardo

3.5.1. Importância das simulações realistas na indústria dos videojogos
3.5.2. Modelação e simulação de elementos realistas em jogos de vídeo
3.5.3. Tecnologias e ferramentas para simulações realistas em jogos de vídeo
3.5.4. Desafios técnicos e criativos nas simulações realistas de jogos de vídeo

3.6. Geração automática de conteúdos multimédia no design editorial

3.6.1. Transformação com geração automática de conteúdos multimédia
3.6.2. Algoritmos e modelos para geração automática de conteúdos multimédia
3.6.3. Aplicações práticas em projetos editoriais
3.6.4. Desafios e tendências futuras na geração automática de conteúdos multimédia

3.7. Design adaptativo e preditivo baseado nos dados do utilizador

3.7.1. Importância do design adaptativo e preditivo na experiência do utilizador
3.7.2. Recolha e análise de dados dos utilizadores para o design adaptativo
3.7.3. Algoritmos para design adaptativo e preditivo
3.7.4. Integração do design adaptativo em plataformas e aplicações

3.8. Integração de algoritmos para melhorar a usabilidade

3.8.1. Segmentação e padrões de comportamento
3.8.2. Deteção de problemas de usabilidade
3.8.3. Adaptabilidade às mudanças nas preferências dos utilizadores
3.8.4. Testes a/b automatizados e análise de resultados

3.9. Análise contínua da experiência do utilizador para melhorias iterativas

3.9.1. Importância do feedback contínuo na evolução dos produtos e serviços
3.9.2. Ferramentas e métricas para análise contínua
3.9.3. Estudos de casos que demonstram as melhorias substanciais obtidas com esta abordagem
3.9.4. Gestão de dados suscetíveis

3.10. Colaboração assistida por IA em equipas Editoras

3.10.1. Transformação da colaboração em equipas editoriais assistidas por IA
3.10.2. Ferramentas e plataformas para colaboração assistida por IA (Grammarly, Yoast SEO e Quillionz)
3.10.3. Desenvolvimento de assistentes virtuais especializados em Edição
3.10.4. Desafios de implementação e aplicações futuras de colaboração assistida por IA

Terá acesso a uma biblioteca repleta de recursos multimédia em diferentes formatos audiovisuais, incluindo resumos interativos"