من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في التصميم، لن يقتصر الأمر على تسريع هذه العملية وتحسينها فحسب، بل ستدخل أيضًا إلى عالم من الفرص الإبداعية والشخصية التي لم يكن من الممكن تصورها في السابق" 

يوفر الذكاء الاصطناعي قدرة فريدة على تحليل كميات كبيرة من البيانات، وتحديد الأنماط والاتجاهات، وتطبيق تلك المعرفة بكفاءة في العملية الإبداعية. هذا يؤدي إلى كفاءة أكبر في توليد الأفكار، مما يسمح للمصممين باستكشاف المفاهيم وتحسينها بسرعة أكبر وبدقة أكبر. بالإضافة إلى ذلك، يعمل الذكاء الاصطناعي على تسهيل التخصيص والتكيف مع التفضيلات الفردية، مما يخلق تجارب مستخدم أكثر سهولة وجاذبية.

هذه هي الطريقة التي ولدت بها شهادة الخبرة الجامعية هذه في الابتكار في التصميم من خلال الذكاء الاصطناعي، وهو برنامج شامل من شأنه أن يغمر الخريجين في التقارب الرائع بين التصميم الجرافيكي والذكاء الاصطناعي والتصميم الصناعي. بالتالي، سيغطي هذا البرنامج مجموعة واسعة من المواضيع، بدءًا من التوليد التلقائي للمحتوى المرئي وحتى تحسين العمليات في التصميم الصناعي من خلال الذكاء الاصطناعي.

علاوة على ذلك، سوف يستكشف المصممون كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحدث تحولًا جذريًا في العملية الإبداعية في التصميم الجرافيكي، بما في ذلك التنبؤ بالاتجاهات وتحسين التعاون من خلال التقنيات الناشئة. بالإضافة إلى ذلك، سوف يتعمقون في التطبيق العملي للذكاء الاصطناعي في التصميم، بدءًا من دمج المساعدين الافتراضيين وحتى التعاون بمساعدة الذكاء الاصطناعي في فرق التحرير. 

بالمثل، سيتم تقديم رؤية شاملة ومتعمقة لكيفية قيام الذكاء الاصطناعي بتحويل وتعزيز مجال التصميم، وإعداد المهنيين لمواجهة أي تحدي وفرصة في بيئة تتطور باستمرار، حيث تندمج التكنولوجيا والإبداع بطريقة مبتكرة. 

بهذه الطريقة، أنشأت TECH مؤهلاً أكاديميًا صارمًا، مدعومًا بأسلوب إعادة التعلم (Relearning) المبتكر. يركز هذا النهج الدراسي على تكرار المبادئ الأساسية للمنهج لضمان الفهم الشامل لجميع المحتوى. ستكون إمكانية الوصول أيضًا أمرًا أساسيًا، حيث لن يلزم سوى جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت للوصول إلى المواد في أي وقت، مما يلغي الالتزام بالحضور شخصيًا أو الالتزام بجداول زمنية محددة مسبقًا. 

سوف تبتكر في التصميم من خلال الذكاء الاصطناعي، مما يمهد الطريق لمستقبل يندمج فيه الإبداع بانسجام مع الذكاء الاصطناعي"

تحتوي شهادة الخبرة الجامعية في الابتكار في التصميم من خلال الذكاء الاصطناعي على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير حالات عملية يقدمها خبراء في الابتكار التصميمي من خلال الذكاء الاصطناعي 
المحتويات التصويرية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها، تجمع المعلومات العلمية والعملية حول تلك التخصصات التي تعتبر ضرورية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم 
تركيزها على المنهجيات المبتكرة  
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية 
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت 

بفضل شهادة الخبرة الجامعية هذه 100% عبر الإنترنت، ستزود نفسك بالمهارات والمعرفة الأساسية لقيادة الابتكار في التصميم المعاصر"   

يضم البرنامج في هيئة التدريس متخصصين فى هذا القطاع الذين يجلبون خبراتهم العملية إلى هذا التدريب، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من المجتمعات الرائدة والجامعات المرموقة.  

سيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية.  

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلّم القائم على حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار العام الدراسى. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين. 

سوف تقوم بتحليل العلاقات بين الذكاء الاصطناعي وتحسين العمليات في مجال التصميم الصناعي، كل ذلك من خلال مجموعة مبتكرة من موارد الوسائط المتعددة"

راهن على TECH! سوف تطبق التقنيات الناشئة بشكل فعال في التصميم المعاصر. ماذا تنتظر للتسجيل"

من خلال هيكل مصمم بدقة، سيتعمق المصمم في الاندماج الديناميكي بين إبداع التصميم والإمكانات اللامحدودة للذكاء الاصطناعي. بدءًا من الوحدات التي تركز على التصميم الجرافيكي والتوليد التلقائي للمحتوى المرئي، وحتى تحسين المعالجة في التصميم الصناعي، سيتم إعداد كل موضوع لفهم كيفية قيام الذكاء الاصطناعي بتحويل ممارسة التصميم بشكل جذري. بالإضافة إلى ذلك، سوف يتعمق المحترفون في مجالات مثل تكامل إنترنت الأشياء (IoT) والتطبيق العملي للتقنيات الناشئة، مما يمكنهم من تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في مشاريع التصميم الخاصة بهم. 

سوف تغمرك شهادة الخبرة الجامعية في الابتكار في التصميم من خلال الذكاء الاصطناعي في رحلة اكتشاف ستعيد تعريف وجهة نظرك في التصميم"  

الوحدة 1. التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في التصميم

1.1.    الإنشاء التلقائي للصور في التصميم الجرافيكي باستخدام Wall-e وAdobe Firefly وStable Difussion  

1.1.1.    المفاهيم الأساسية لتوليد الصور  
2.1.1.    أدوات وأطر (frameworks) للتوليد التلقائي للرسوم البيانية  
3.1.1.    الأثر الاجتماعي والثقافي للتصميم التوليدي  
4.1.1.    الاتجاهات الراهنة في الميدان والتطورات والتطبيقات المستقبلية  

2.1.    تخصيص واجهة المستخدم الديناميكية باستخدام الذكاء الاصطناعي  

1.2.1.    مبادئ التخصيص في واجهة المستخدم/UX  
2.2.1.    خوارزميات التوصية في تخصيص الواجهة  
3.2.1.    خبرة المستخدم والتغذية المرتدة المستمرة  
4.2.1.    التنفيذ العملي في التطبيقات الحقيقية  

3.1.    التصميم التوليدي: تطبيقات في الصناعة والفن  

1.3.1.    أسس التصميم التوليدي  
2.3.1.    التصميم التوليدي في الصناعة  
3.3.1.    التصميم التوليدي في الفن المعاصر  
4.3.1.    التحديات وأوجه التقدم المستقبلية في التصميم التوليدي  

4.1.     الإنشاء التلقائي للتخطيطات (layouts) التحريرية باستخدام الخوارزميات  

1.4.1.    مبادئ تخطيط (Layout) التحرير التلقائي  
2.4.1.    خوارزميات لتوزيع المحتوى  
3.4.1.    تحسين المساحات والنسب في تصميم التحرير  
4.4.1. التشغيل الآلي لعملية التنقيح والتعديل  

5.1.    التوليد الإجرائي للمحتوى في ألعاب الفيديو باستخدام PCG

1.5.1.    مقدمة للتوليد الإجرائي في ألعاب الفيديو  
2.5.1.    الخوارزميات الخاصة بالخلق التلقائي للمستويات والبيئات  
3.5.1.    السرد الإجرائي وتشعيب لعبة الفيديو  
4.5.1.    تأثير التوليد الإجرائي على تجربة اللاعب  

6.1.    التعرف على الأنماط في الشعارات باستخدام التعلم الآلي باستخدام Cogniac

1.6.1.    أساسيات التعرف على الأنماط في التصميم الرسومي
2.6.1.    تنفيذ نماذج التعلم الآلي (Machine Learning) لتحديد الشعار
3.6.1.    تطبيقات عملية في التصميم الرسومي
4.6.1.    الاعتبارات القانونية والأخلاقية في الاعتراف بالشعار

7.1.    تحسين الألوان والتركيبات باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.7.1.    علم نفس اللون والتكوين البصري 
2.7.1.    خوارزميات تحسين الألوان في التصميم الجرافيكي باستخدام Adobe Color Wheel وCoolors 
3.7.1.    التكوين التلقائي للعناصر المرئية باستخدام Framer وCanva وRunwayML
4.7.1.    تقييم أثر التحسين التلقائي على إدراك المستعملين

8.1.    التحليل التنبؤي للاتجاهات البصرية في التصميم

1.8.1.    جمع البيانات والاتجاهات الراهنة
2.8.1.    نماذج التعلم الآلي (Machine Learning) للتنبؤ بالاتجاهات
3.8.1.    تنفيذ استراتيجيات استباقية في مجال التصميم
4.8.1.    المبادئ في استخدام البيانات والتنبؤات في التصميم

9.1.    التعاون بمساعدة الذكاء الاصطناعي في فرق التصميم  

1.9.1.    التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في مشاريع التصميم  
2.9.1.    الأنظمة الأساسية والأدوات للتعاون بمساعدة الذكاء الاصطناعي (Adobe Creative Cloud وSketch2React)  
3.9.1.    أفضل الممارسات في مجال التكامل التكنولوجي المدعوم بالذكاء الاصطناعي  
4.9.1.    وجهات النظر المستقبلية في التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في التصميم  

10.1.    استراتيجيات الإدماج الناجح للذكاء الاصطناعي في التصميم

1.10.1.    تحديد احتياجات التصميم القابلة للحل بواسطة منظمة العفو الدولية  
2.10.1.    تقييم المنصات والأدوات المتاحة  
3.10.1.    الاندماج الفعال في مشاريع التصميم  
4.10.1.    التحسين المستمر والقدرة على التكيف

الوحدة 2. الابتكار في عمليات التصميم والذكاء الاصطناعي

1.2.    تحسين عمليات التصنيع من خلال محاكاة الذكاء الاصطناعي 

1.1.2.    مقدمة لتحسين عمليات التصنيع 
2.1.2.    محاكاة الذكاء الاصطناعي لتحسين الإنتاج 
3.1.2.    التحديات التقنية والتشغيلية في تنفيذ عمليات محاكاة الذكاء الاصطناعي 
4.1.2.    الآفاق المستقبلية: التقدم في تحسين العملية باستخدام الذكاء الاصطناعي 

2.2.    إنشاء النماذج الأولية الافتراضية: التحديات والفوائد 

1.2.2.    أهمية النماذج الافتراضية في التصميم 
2.2.2.    أدوات وتكنولوجيات النماذج الافتراضية 
3.2.2.    التحديات في وضع نماذج افتراضية واستراتيجيات مواجهة 
4.2.2.    التأثير على الابتكار وخفة الحركة في التصميم 

3.2.    التصميم التوليدي: التطبيقات في الصناعة والإبداع الفني 

1.3.2.    الهندسة والتخطيط الحضري 
2.3.2.    تصميم الأزياء والمنسوجات 
3.3.2.    تصميم المواد والقوام 
4.3.2.    التشغيل الآلي في التصميم الجرافيكي 

4.2.    تحليل المواد والأداء من خلال الذكاء الاصطناعي 

1.4.2.    أهمية المواد وتحليل الأداء في التصميم 
2.4.2.    خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل المواد 
3.4.2.    التأثير على كفاءة التصميم والاستدامة 
4.4.2.    التحديات في مجال النشر والتطبيقات المستقبلية 

2.5.    التخصيص الشامل في الإنتاج الصناعي 

1.5.2.    تحويل الإنتاج من خلال التكييف الشامل 
2.5.2.    التكنولوجيات التمكينية للتخصيص الجماهيري 
3.5.2.    التحديات اللوجستية وتحديات الحجم في التكييف الجماعي 
4.5.2.    الأثر الاقتصادي وفرص الابتكار 

6.2.    أدوات التصميم بمساعدة الذكاء الاصطناعي (Deep Dream Generator، Fotor، Snappa) 

1.6.2.    التصميم بمساعدة الجيل (شبكات توليد الخصومة) 
2.6.2.    التوليد الجماعي للأفكار 
3.6.2.    الجيل الواعي بالسياق 
4.6.2.    استكشاف الأبعاد الإبداعية غير الخطية 

7.2.    التصميم التعاوني بين الإنسان والروبوت في المشاريع المبتكرة 

1.7.2.    دمج الروبوتات في مشاريع التصميم المبتكرة 
2.7.2.    أدوات ومنصات للتعاون بين الإنسان والروبوتات 
(ROS و OpenAI Gym و Azure Robotics) 
3.7.2.    التحديات في دمج الروبوتات في المشاريع الإبداعية 
4.7.2.    منظورات المستقبل في التصميم التعاوني مع التكنولوجيات الناشئة 

8.2.    الصيانة التنبؤية للمنتجات: التركيز على الذكاء الاصطناعي 

1.8.2.    أهمية الصيانة التنبؤية في إطالة عمر المنتج 
2.8.2.    نماذج التعلم الآلي (Machine Learning) للصيانة التنبؤية 
3.8.2.    التنفيذ العملي في مختلف الصناعات 
4.8.2.    تقييم دقة وفعالية هذه النماذج في البيئات الصناعية 

9.2.    التوليد التلقائي للخطوط والأنماط البصرية 

1.9.2.    أساسيات التوليد التلقائي في تصميم الخط 
2.9.2.    التطبيقات العملية في تصميم الرسوم البيانية والاتصالات البصرية 
3.9.2.    التصميم التعاوني بمساعدة الذكاء الاصطناعي في إنشاء الطباعة 
4.9.2.    استكشاف الأسلوب والاتجاه التلقائي 

10.2.    تكامل إنترنت الأشياء لمراقبة المنتجات في الوقت الحقيقي 

1.10.2.    التحول مع تكامل إنترنت الأشياء في تصميم المنتج 
2.10.2.    أجهزة استشعار وأجهزة إنترنت الأشياء للمراقبة في الوقت الفعلي 
3.10.2.    تحليل البيانات واتخاذ القرارات القائمة على إنترنت الأشياء (IoT)  
4.10.2.    التحديات التي تعترض تنفيذ إنترنت الأشياء وتطبيقاته المستقبلية في مجال التصميم

الوحدة 3. التقنيات المطبقة على التصميم والذكاء الاصطناعي 

1.3.    دمج المساعدين الافتراضيين في واجهات التصميم باستخدام Dialogflow وMicrosoft Bot Framework وRasa

1.1.3.    دور المساعدين الافتراضيين في التصميم التفاعلي 
2.1.3.    تطوير مساعدين افتراضيين متخصصين في التصميم 
3.1.3.    التفاعل الطبيعي مع المساعدين الافتراضيين في مشاريع التصميم 
4.1.3.    تحديات التنفيذ والتحسينات المستمرة 

2.3.    الكشف التلقائي عن الأخطاء البصرية وتصحيحها باستخدام الذكاء الاصطناعي 

1.2.3.    أهمية الكشف التلقائي عن الأخطاء البصرية وتصحيحها 
2.2.3.    خوارزميات ونماذج للكشف عن الأخطاء البصرية 
3.2.3.    أدوات التصحيح التلقائي في التصميم البصري 
4.2.3.    التحديات التي تواجه استراتيجيات الكشف والتصحيح والتصحيح التلقائيين 

3.3.    أدوات الذكاء الاصطناعي لتقييم قابلية استخدام تصميمات الواجهة (EyeQuant و Lookback و Mouseflow). 

1.3.3.    تحليل بيانات التفاعل مع نماذج التعلم الآلي 
2.3.3.    إعداد التقارير والتوصيات بشكل آلي 
3.3.3.    محاكاة المستخدم الافتراضية لاختبار قابلية الاستخدام باستخدام بوتبريس وبوتيوم وراسا.
4.3.3.    واجهة محادثة لتعليقات المستخدم 

4.3.    تحسين سير العمل التحريري باستخدام خوارزميات باستخدام خوارزميات الدردشة GPT وBing وWittenSonic وJasper. 

1.4.3.    أهمية تحسين سير العمل التحريري 
2.4.3.    خوارزميات الأتمتة وتحسين التحرير 
3.4.3.    أدوات وتكنولوجيات الاستخدام الأمثل للتحرير 
4.4.3.    التحديات في التنفيذ والتحسينات المستمرة في سير عمل التحرير 

5.3.    محاكاة واقعية في تصميم الألعاب باستخدام TextureLab و Leonardo 

1.5.3.    أهمية المحاكاة الواقعية في صناعة ألعاب الفيديو 
2.5.3.    نمذجة ومحاكاة العناصر الواقعية في ألعاب الفيديو 
3.5.3.    تقنيات وأدوات المحاكاة الواقعية في ألعاب الفيديو 
4.5.3.    التحديات التقنية والإبداعية في المحاكاة الواقعية لألعاب الفيديو 

3.6.    التوليد التلقائي لمحتوى الوسائط المتعددة في التصميم التحريري 

1.6.3.    التحول مع توليد الوسائط التلقائي 
2.6.3.    الخوارزميات والنماذج لتوليد الوسائط التلقائية 
3.6.3.    التطبيقات العملية في مشاريع النشر 
4.6.3.    التحديات والاتجاهات المستقبلية في التوليد التلقائي لمحتوى الوسائط المتعددة 

7.3.    التصميم التكيفي والتنبؤي بناءً على بيانات المستخدم 

1.7.3.    أهمية التصميم التكيفي والتنبؤي في تجربة المستخدم 
2.7.3.    جمع بيانات المستخدمين وتحليلها من أجل التصميم التكيفي 
3.7.3.    خوارزميات للتصميم التكيفي والتنبؤي 
4.7.3.    دمج التصميم التكيفي في المنصات والتطبيقات 

8.3.    دمج الخوارزميات لتحسين سهولة الاستخدام 

1.8.3.    تجزئة السلوك وأنماطه 
2.8.3.    الكشف عن مسائل قابلية الاستخدام 
3.8.3.    القدرة على التكيف مع التغيرات في تفضيلات المستخدمين 
4.8.3.    اختبار أ/ب الآلي وتحليل النتائج 

9.3.    التحليل المستمر لتجربة المستخدم من أجل التحسينات التكرارية 

1.9.3.    أهمية التغذية المرتدة المستمرة في تطور المنتجات والخدمات 
2.9.3.    أدوات ومقاييس التحليل المستمر 
3.9.3.    دراسات الحالات الإفرادية التي تبين التحسينات الكبيرة التي تحققت من خلال هذا النهج 
4.9.3.    معالجة البيانات الحساسة 

10.3.    التعاون بمساعدة الذكاء الاصطناعي في فرق التحرير 

1.10.3.    تحويل التعاون إلى فرق تحرير بمساعدة الذكاء الاصطناعي 
2.10.3.    أدوات ومنصات للتعاون بمساعدة الذكاء الاصطناعي (Grammarly وYoast SEO وQuillionz) 
3.10.3.    تطوير مساعدين افتراضيين متخصصين في التحرير  
4.10.3.    تحديات التنفيذ وتطبيقات التعاون المستقبلية بمساعدة الذكاء الاصطناعي

سوف تتحدى حدود الإبداع وتقود العصر القادم من التصميم بثقة ورؤية مبتكرة، وذلك بفضل تطبيق الذكاء الاصطناعي"