Grazie a questo Esperto universitario online al 100%, otterrai competenze e conoscenze essenziali per guidare l'innovazione nel design contemporaneo"

Gli assistenti virtuali svolgono un ruolo sempre più importante nel design interattivo, facilitando l'interazione tra persone e sistemi digitali in modo più efficiente. Inoltre, queste risorse avanzate servono a personalizzare le esperienze del pubblico, adattandosi sia alle loro preferenze che alle esigenze particolari. Un esempio di ciò è che gli algoritmi offrono contenuti e raccomandazioni su misura per i propri interessi. Questi sistemi forniscono anche assistenza in tempo reale agli utenti, guidandoli attraverso processi complessi come l'esecuzione di un acquisto online.

In questo contesto, TECH propone un Esperto universitario che affronterà in profondità le tecnologie applicate al Design e all'IA. In questo modo, il programma si concentrerà sul rilevamento e la correzione automatica degli errori visivi utilizzando l'Apprendimento Automatico. Inoltre, il programma fornirà agli studenti strumenti per la valutazione dell'usabilità dei progetti di interfaccia e l'ottimizzazione dei flussi di lavoro editoriali con algoritmi. Inoltre, il titolo approfondirà la personalizzazione di massa nella produzione industriale, tenendo conto delle sfide logistiche e di scala. La formazione analizzerà anche i modelli di Machine Learning per la manutenzione predittiva e per la valutazione della precisione e dell'efficacia di questi modelli in ambienti industriali.

Gli studenti avranno a disposizione video riassunti di ogni argomento, letture specializzate o scenari di simulazioni di casi di studio a cui è possibile accedere comodamente da un dispositivo digitale in qualsiasi momento della giornata. Inoltre, il sistema Relearning, basato sulla ripetizione dei contenuti, porterà il professionista a progredire in modo naturale sui principali concetti di questo programma e ridurre così le lunghe ore di studio.  Un programma che apporta la flessibilità che l'oftalmologo richiede per rendere compatibili le sue attività lavorative e personali quotidiane con un programma di qualità, elaborato da un eccellente team di specialisti con alto livello di competenza in questo campo.  

L'attuale importanza del design rende questo programma una scommessa sicura, con un mercato in continua crescita e pieno di possibilità" 

Questo Esperto universitario in Innovazione nel Design attraverso l'Intelligenza Artificiale possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:  

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti in Innovazione nel Design attraverso l'Intelligenza Artificiale 
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni teoriche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione 
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento 
• Particolare enfasi sulle metodologie innovative  
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale 
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet 

Analizzerai le relazioni tra l'Intelligenza Artificiale e l'ottimizzazione dei processi nel campo del Design industriale attraverso risorse multimediali innovative” 

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti e riconosciuti specialisti appartenenti a prestigiose società e università, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.  

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.  

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. A tal fine, potrete  contare su un innovativo sistema video interattivo realizzato da esperti riconosciuti.  

Una qualifica con la quale accederai ad un mondo di opportunità creative e personalizzate senza limiti"

Il sistema Relearning applicato da TECH nei loro programmi riduce le lunghe ore di studio così frequenti in altri metodi di insegnamento"

Questo studio permetterà agli esperti di approfondire la fusione dinamica tra la creatività del Design e il potenziale illimitato dell'Apprendimento Automatico. Strutturato in 3 moduli, il piano di studi spazierà dalla generazione automatica di contenuti visivi all'ottimizzazione dei processi nel Design industriale. In questo modo, i professionisti approfondiranno aspetti come l'integrazione dell'Internet delle Cose (IoT) e l'applicazione pratica di tecnologie emergenti. Ciò consentirà loro di essere altamente qualificati per applicare l'IA in modo efficace nei loro processi di progettazione.

Hai diversi casi di studio che aumenteranno le tue competenze nella tua prassi di designer"  

Modulo 1. Applicazioni Pratiche dell'Intelligenza Artificiale nel Design

1.1 Generazione automatica di immagini nel design grafico con Wall-e, Adobe Firefly e Stable Difussion

1.1.1. Concetti fondamentali della generazione di immagini
1.1.2. Strumenti e framework per la generazione grafica automatica
1.1.3. Impatto sociale e culturale del design generativo
1.1.4. Tendenze attuali del settore e sviluppi e applicazioni future

1.2 Personalizzazione dinamica delle interfacce utente grazie all'IA

1.2.1. Principi di personalizzazione UI/UX
1.2.2. Algoritmi di raccomandazione nella personalizzazione delle interfacce
1.2.3. Esperienza utente e feedback continuo
1.2.4. Implementazione pratica in applicazioni reali

1.3 Design generativo: Applicazioni nell'industria e nell'arte

1.3.1. Fondamenti del design generativo
1.3.2. Design generativo nell'industria
1.3.3. Design generativo nell'arte contemporanea
1.3.4. Sfide e sviluppi futuri del design generativo

1.4 Creazione automatica di Layout case editrici con algoritmi

1.4.1. Principi di Layout pubblicazione automatica
1.4.2. Algoritmi di distribuzione dei contenuti
1.4.3. Ottimizzazione degli spazi e delle proporzioni nella progettazione editoriale
1.4.4. Automazione del processo di revisione e adeguamento

1.5 Generazione procedurale di contenuti in videogiochi con PCG

1.5.1. Introduzione alla generazione procedurale nei videogiochi
1.5.2. Algoritmi per la creazione automatica di livelli e ambienti
1.5.3. Narrazione procedurale e ramificazione nei videogiochi
1.5.4. Impatto della generazione procedurale sull'esperienza del giocatore

1.6 Riconoscimento di pattern in loghi con Machine Learning mediante Cogniac

1.6.1. Nozioni di base sul riconoscimento dei modelli nel design grafico
1.6.2. Implementazione dei modelli di Machine Learning per l'identificazione del logo
1.6.3. Applicazioni pratiche nella progettazione grafica
1.6.4. Considerazioni legali ed etiche nel riconoscimento dei loghi

1.7 Ottimizzazione dei colori e delle composizioni con l'IA

1.7.1. Psicologia del colore e composizione visiva
1.7.2. Algoritmi per l'ottimizzazione dei colori nel design grafico con Adobe Color Wheel e Coolors
1.7.3. Composizione automatica degli elementi visivi tramite Framer, Canva e RunwayML
1.7.4. Valutazione dell'impatto dell'ottimizzazione automatica sulla percezione dell'utente

1.8 Analisi predittiva delle tendenze visive nel design

1.8.1. Raccolta dei dati e tendenze attuali
1.8.2. Modelli di Machine Learning per la previsione delle tendenze
1.8.3. Implementazione di strategie proattive di design
1.8.4. Principi di utilizzo dei dati e delle previsioni nel design

1.9 Collaborazione assistita dall'intelligenza artificiale nei team di design

1.9.1. Collaborazione uomo-IA nei progetti di design
1.9.2. Piattaforme e strumenti per la collaborazione assistita da IA (Adobe Creative Cloud y Sketch2React)
1.9.3. Migliori pratiche di integrazione delle tecnologie assistite dall'IA
1.9.4. Prospettive future della collaborazione tra uomo e IA nel design

1.10 Strategie per il successo dell'integrazione dell'IA nel design

1.10.1. Identificazione delle esigenze di progettazione risolvibili con l'IA
1.10.2. Valutazione delle piattaforme e degli strumenti disponibili
1.10.3. Integrazione efficace nei progetti di design
1.10.4. Ottimizzazione continua e adattabilità

Modulo 2. Innovazione del processo di Design e IA

2.1 Ottimizzazione dei processi produttivi con simulazioni IA

2.1.1. Introduzione all'ottimizzazione dei processi produttivi
2.1.2. Simulazioni di IA per l'ottimizzazione della produzione
2.1.3. Sfide tecniche e operative nell'implementazione delle simulazioni di IA
2.1.4. Prospettive future: I progressi nell'ottimizzazione dei processi con l'IA

2.2 Creazione di prototipi virtuali: Sfide e benefici

2.2.1. Importanza della prototipazione virtuale nel design
2.2.2. Strumenti e tecnologie per la prototipazione virtuale
2.2.3. Sfide nella prototipazione virtuale e strategie di superamento
2.2.4. Impatto sull'innovazione e sull'agilità del design

2.3 Design generativo: Applicazioni nell'industria e nella creazione artistica

2.3.1. Architettura e pianificazione urbana
2.3.2. Design della moda e dei tessuti
2.3.3. Design di materiali e texture
2.3.4. Automazione nel design grafico

2.4 Analisi dei materiali e delle prestazioni mediante intelligenza artificiale

2.4.1. Importanza dell'analisi dei materiali e delle prestazioni nel design
2.4.2. Algoritmi di intelligenza artificiale per l'analisi dei materiali
2.4.3. Impatto sull'efficienza e sulla sostenibilità del design
2.4.4. Sfide di implementazione e applicazioni future

2.5 Personalizzazione di massa nella produzione industriale

2.5.1. Trasformazione della produzione attraverso la personalizzazione di massa
2.5.2. Tecnologie abilitanti per la personalizzazione di massa
2.5.3. Sfide logistiche e di scala nella personalizzazione di massa
2.5.4. Impatto economico e opportunità di innovazione

2.6 Strumenti di progettazione assistita da intelligenza artificiale (Deep Dream Generator, Fotor e Snappa)

2.6.1. Design assistito dalla generazione GAN (reti generative avversarie)
2.6.2. Generazione collettiva di idee
2.6.3. Generazione consapevole del contesto
2.6.4. Esplorazione di dimensioni creative non lineari

2.7 Design collaborativo uomo-robot in progetti innovativi

2.7.1. Integrazione di robot in progetti di design innovativi
2.7.2. Strumenti e piattaforme per la collaborazione uomo-robot (ROS, OpenAI Gym e Azure Robotics)
2.7.3. Sfide nell'integrazione dei robot nei progetti creativi
2.7.4. Prospettive future nel design collaborativo con le tecnologie emergenti

2.8 Manutenzione predittiva dei prodotti: Approccio IA

2.8.1. Importanza della manutenzione predittiva per estendere la durata di vita dei prodotti
2.8.2. Modelli di Machine Learning per la manutenzione predittiva
2.8.3. Applicazione pratica in vari settori industriali
2.8.4. Valutazione dell'accuratezza e dell'efficienza di questi modelli in contesti industriali

2.9 Generazione automatica di caratteri tipografici e stili visivi

2.9.1. Fondamenti della generazione automatica nella progettazione di caratteri tipografici
2.9.2. Applicazioni pratiche nella progettazione grafica e nella comunicazione visiva
2.9.3. Design collaborativo assistito dall'IA nella creazione di caratteri tipografici
2.9.4. Esplorazione di stili e tendenze automatiche

2.10 Integrazione IoT per il monitoraggio dei prodotti in tempo reale

2.10.1. Trasformazione con l'integrazione dell'IoT nel design del prodotto
2.10.2. Sensori e dispositivi IoT per il monitoraggio in tempo reale
2.10.3. Analisi dei dati e processo decisionale basato sull'IoT
2.10.4. Sfide nell'implementazione e applicazioni future dell'IoT nel design

Modulo 3. Tecnologie applicate al Design e IA

3.1 Integrazione degli assistenti virtuali nelle interfacce di design con Dialogflow, Microsoft Bot Framework e Rasa

3.1.1. Ruolo degli assistenti virtuali nel design interattivo
3.1.2. Sviluppo di assistenti virtuali specializzati nel design
3.1.3. Interazione naturale con gli assistenti virtuali nei progetti di design
3.1.4. Sfide di implementazione e miglioramento continuo

3.2 Rilevamento e correzione automatica degli errori visivi con IA

3.2.1. Importanza del rilevamento e della correzione automatica degli errori visivi
3.2.2. Algoritmi e modelli per il rilevamento degli errori visivi
3.2.3. Strumenti di correzione automatica nel design visivo
3.2.4. Sfide nel rilevamento e nella correzione automatica e strategie per superarle

3.3 Strumenti di IA per la valutazione dell'usabilità del design delle interfacce (EyeQuant, Lookback e Mouseflow)

3.3.1. Analisi dei dati di interazione con modelli di apprendimento automatico
3.3.2. Generazione automatica di rapporti e raccomandazioni
3.3.3. Simulazioni di utenti virtuali per test di usabilità tramite Bootpress, Botium e Rasa
3.3.4. Interfaccia conversazionale per il feedback degli utenti

3.4 Ottimizzazione dei flussi di lavoro editoriali con algoritmi con Chat GPT, Bing, WriteSonic e Jasper

3.4.1. Importanza dell'ottimizzazione dei flussi di lavoro editoriali
3.4.2. Algoritmi per l'automazione e l'ottimizzazione editoriale
3.4.3. Strumenti e tecnologie per l'ottimizzazione editoriale
3.4.4. Sfide di implementazione e miglioramento continuo dei flussi di lavoro editoriali

3.5 Simulazioni realistiche nel design dei videogiochi con TextureLab y Leonardo

3.5.1. Importanza delle simulazioni realistiche nell'industria dei videogiochi
3.5.2. Modellazione e simulazione di elementi realistici nei videogiochi
3.5.3. Tecnologie e strumenti per le simulazioni realistiche nei videogiochi
3.5.4. Sfide tecniche e creative nelle simulazioni realistiche nei videogiochi

3.6 Generazione automatica di contenuti multimediali nel design editoriale

3.6.1. Trasformazione con generazione automatica di contenuti multimediali
3.6.2. Algoritmi e modelli per la generazione automatica di contenuti multimediali
3.6.3. Applicazioni pratiche nei progetti editoriali
3.6.4. Sfide e tendenze future nella generazione automatica di contenuti multimediali

3.7 Design adattivo e predittivo basato sui dati dell'utente

3.7.1. Importanza del design adattivo e predittivo nell'esperienza dell'utente
3.7.2. Raccolta e analisi dei dati degli utenti per il design adattivo
3.7.3. Algoritmi per il design adattivo e predittivo
3.7.4. Integrazione del design adattivo in piattaforme e applicazioni

3.8 Integrazione di algoritmi per migliorare l'usabilità

3.8.1. Segmentazione e modelli comportamentali
3.8.2. Rilevamento dei problemi di usabilità
3.8.3. Adattabilità ai cambiamenti delle preferenze degli utenti
3.8.4. Test a/b automatizzati e analisi dei risultati

3.9 Analisi continua dell'esperienza utente per un miglioramento iterativo

3.9.1. Importanza del feedback continuo nell'evoluzione di prodotti e servizi
3.9.2. Strumenti e metriche per l'analisi continua
3.9.3. Casi di studio che dimostrano i miglioramenti sostanziali ottenuti con questo approccio
3.9.4. Gestione dei dati sensibili

3.10 Collaborazione assistita dall'IA nei team editoriali

3.10.1. Trasformazione della collaborazione assistita dall'IA nei team editoriali
3.10.2. Strumenti e piattaforme per la collaborazione assistita da IA (Grammarly, Yoast SEO e Quillionz)
3.10.3. Sviluppo di assistenti virtuali specializzati per l'editing
3.10.4. Sfide nell'implementazione e applicazioni future della collaborazione assistita dall'IA

Accederai a una biblioteca ricca di risorse multimediali in diversi formati audiovisivi, tra cui spiccano i riassunti interattivi”