Vous maîtriserez le Design Génératif dans la meilleure université numérique du monde, selon Forbes"

L'Analyse Prédictive des interactions des utilisateurs à l'aide de l'IA est un outil précieux qui vise à optimiser l'expérience des consommateurs pour des produits et des services spécifiques. Par exemple, en anticipant leurs préférences, les concepteurs peuvent créer des interfaces plus personnalisées et plus attrayantes. De même, en anticipant les difficultés potentielles de navigation, les spécialistes sont en mesure de prendre des mesures pour améliorer la rétention ou même éviter la frustration des individus. Pour développer les études les plus précises, les praticiens devraient envisager des mesures pour en tirer le meilleur parti. Il s'agit notamment de facteurs tels que les recommandations personnalisées, la détection des anomalies ou la segmentation de l'audience. 

C'est pour cette raison que TECH  a développé ce Certificat avancé, qui traitera de la conception, de l'interaction avec l'utilisateur et des applications de l'IA. De cette manière, le programme offrira aux étudiants des suggestions contextuelles basées sur le comportement du public, ainsi que des conceptions adaptatives pour différents appareils. En outre, le programme se penchera sur la personnalisation dynamique des interfaces utilisateur afin de mieux engager les utilisateurs. 

Il fournira également les stratégies les plus efficaces pour incorporer avec succès les outils d'Apprentissage Automatique dans les procédures créatives. Il convient de noter que l'importance de l'éthique sera soulignée lors de la création de designs, par le biais d'actions visant à réduire l'impact environnemental et l'utilisation de déchets. Ainsi, les diplômés se distingueront en proposant les pièces artistiques les plus innovantes, en tenant compte des considérations déontologiques de l'industrie.

En ce qui concerne la méthodologie de ce programme, il convient de noter qu'elle renforce sa nature innovante. TECH offre aux étudiants un environnement éducatif 100% en ligne, s'adaptant ainsi aux besoins des professionnels occupés qui souhaitent faire progresser leur carrière. Il utilise également le système d'enseignement Relearning, basé sur la répétition de concepts clés pour fixer les connaissances et faciliter l'apprentissage. Ainsi, la combinaison de la flexibilité et d'une approche pédagogique solide le rend très accessible. 

Vous appliquerez les stratégies les plus efficaces pour l'analyse continue de l'expérience utilisateur afin de mettre en œuvre des améliorations" 

Ce Certificat avancé en Conception avec Intelligence Artificielle et Expérience Utilisateur contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• L'élaboration d'études de cas présentées par des experts en Conception avec l'IA et Expérience Utilisateur 
• Le contenu graphique, schématique et éminemment pratique de l'ouvrage fournit des informations techniques et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle 
• Les exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour 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 

Vos processus de conception créative se distingueront par leur éthique et leur durabilité, grâce à cette formation universitaire 100% en ligne"

Le corps enseignant du programme comprend des professionnels du secteur qui apportent à cette formation leur expérience professionnelle dans cette formation, ainsi que des spécialistes reconnus de sociétés et d'organismes de premier plan de sociétés de référence 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.

Vous apprendrez en profondeur la création automatique de Layouts éditoriaux à l'aide d'algorithmes, pour gagner du temps et donner de la cohérence à votre travail"

Avec le système du Relearning, vous intégrerez les concepts de manière naturelle et progressive. Oubliez la mémorisation!"

Ce Certificat avancé se penchera sur l'intersection entre le Design Graphique et l'IA, afin d'enrichir les procédures créatives des étudiants. À cette fin, le programme couvrira tous les aspects, de la génération automatique de contenu visuel à la prédiction des tendances et à l'amélioration de la collaboration. De même, il approfondira des aspects fondamentaux tels que l'adaptation contextuelle, l'intégration d'assistants virtuels et l'analyse émotionnelle des utilisateurs. Les diplômés acquerront les compétences nécessaires pour développer des expériences numériques définies par la personnalisation et l'innovation. 

Vous manipulerez les outils d'Intelligence Artificielle les plus avancés pour développer les designs les plus créatifs et les plus exclusifs"

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 

Module 2. Interaction Conception-Utilisateur et IA

2.1. Suggestions contextuelles pour le design comportemental 

2.1.1. Comprendre le comportement de l'utilisateur dans la conception 
2.1.2. Systèmes de suggestions contextuelles basés sur l'IA 
2.1.3. Stratégies visant à garantir la transparence et le consentement de l'utilisateur 
2.1.4. Tendances et améliorations possibles en matière de personnalisation comportementale 

2.2. Analyse prédictive des interactions avec les utilisateurs 

2.2.1. Importance de l'analyse prédictive dans les interactions entre l'utilisateur et le concepteur 
2.2.2. Modèles de Machine Learning pour la prédiction du comportement de l'utilisateur 
2.2.3. Intégration de l'analyse prédictive dans la conception de l'interface utilisateur 
2.2.4. Défis et dilemmes de l'analyse prédictive 

2.3. Design adaptatif à différents appareils grâce à l'IA 

2.3.1. Principes de la conception adaptative des appareils 
2.3.2. Algorithmes d'adaptation du contenu 
2.3.3. Optimisation de l'interface pour les expériences mobiles et de bureau 
2.3.4. Développements futurs de la conception adaptative avec les technologies émergentes 

2.4. Génération automatique de personnages et d'ennemis dans les jeux vidéo 

2.4.1. Nécessité de la génération automatique dans le développement des jeux vidéo 
2.4.2. Algorithmes de génération de personnages et d'ennemis 
2.4.3. Personnalisation et adaptabilité des caractères générés automatiquement 
2.4.4. Expériences de développement: Défis et leçons apprises 

2.5. Amélioration de l'IA dans les personnages de jeu 

2.5.1. Importance de l'intelligence artificielle dans les personnages de jeux vidéo 
2.5.2. Algorithmes pour améliorer le comportement des personnages 
2.5.3. Adaptation et apprentissage continus de l'IA dans les jeux 
2.5.4. Défis techniques et créatifs liés à l'amélioration de l'IA des personnages 

2.6. Design personnalisé dans l'industrie: Défis et opportunités 

2.6.1. Transformer le design industriel grâce à la personnalisation 
2.6.2. Technologies habilitantes pour la conception personnalisée 
2.6.3. Défis liés à la mise en œuvre de la conception personnalisée à grande échelle 
2.6.4. Possibilités d'innovation et de différenciation concurrentielle 

2.7. Design pour la durabilité grâce à l'IA 

2.7.1. Analyse du cycle de vie et traçabilité grâce à l'intelligence artificielle 
2.7.2. Optimisation des matériaux recyclables 
2.7.3. Amélioration des processus durables 
2.7.4.  Développement de stratégies et de projets pratiques 

2.8. Intégration d'assistants virtuels dans les interfaces de conception avec Adobe Sensei, Figma et AutoCAD 

2.8.1. Rôle des assistants virtuels dans la conception interactive 
2.8.2. Développement d'assistants virtuels spécialisés dans le design 
2.8.3. Interaction naturelle avec les assistants virtuels dans les projets de conception 
2.8.4. Défis de la mise en œuvre et amélioration continue 

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

2.9.1. Cycle d'amélioration continue dans la conception des interactions 
2.9.2. Outils et mesures pour l'analyse continue 
2.9.3. Itération et adaptation dans l'expérience utilisateur 
2.9.4. Garantir le respect de la vie privée et la transparence dans le traitement des données sensibles 

2.10. Application des techniques d'IA pour améliorer la facilité d'utilisation 

2.10.1. Intersection de l'IA et de la facilité d'utilisation 
2.10.2. Expérience utilisateur (UX) et analyse des sentiments 
2.10.3. Personnalisation dynamique de l'interface 
2.10.4. Optimisation du flux de travail et de la navigation

Module 3. Éthique et Environnement dans la Conception et l’IA

3.1. Impact environnemental dans le design industriel: Approche éthique 

3.1.1. Sensibilisation à l'environnement dans le design industriel 
3.1.2. Analyse du cycle de vie et conception durable 
3.1.3. Défis éthiques dans les décisions de conception ayant un impact sur l'environnement 
3.1.4. Innovations durables et tendances futures 

3.2. Améliorer l'accessibilité visuelle dans la conception graphique réactive 

3.2.1. L'accessibilité visuelle en tant que priorité éthique dans la conception graphique 
3.2.2. Outils et pratiques pour améliorer l'accessibilité visuelle (Google LightHouse et Microsoft Accessibility Insights) 
3.2.3. Défis éthiques dans la mise en œuvre de l'accessibilité visuelle 
3.2.4. Responsabilité professionnelle et améliorations futures de l'accessibilité visuelle 

3.3. Réduction des déchets dans le processus de conception: Défis durables 

3.3.1. Importance de la réduction des déchets dans la conception 
3.3.2. Stratégies de réduction des déchets aux différents stades de la conception 
3.3.3. Défis éthiques liés à la mise en œuvre de pratiques de réduction des déchets 
3.3.4. Engagements des entreprises et certifications durables 

3.4. Analyse des sentiments dans la création de contenu éditorial: Considérations éthiques 

3.4.1. L'analyse de sentiments et l'éthique dans le contenu éditorial 
3.4.2. Algorithmes d'analyse du sentiment et décisions éthiques 
3.4.3. Impact sur l'opinion publique 
3.4.4. Défis de l'analyse des sentiments et implications futures 

3.5. Intégration de la reconnaissance des émotions pour les expériences immersives

3.5.1. Éthique dans l'Intégration de la Reconnaissance des Émotions dans les Expériences Immersives 
3.5.2. Technologies de Reconnaissance des Émotions 
3.5.3. Défis Éthiques dans la Création d'Expériences Immersives Emotionnellement Conscientes 
3.5.4. Perspectives Futures et Éthique dans le Développement d'Expériences Immersives 

3.6. Éthique dans la Conception de Jeux Vidéo: Implications et décisions 

3.6.1. Éthique et Responsabilité dans la Conception de Jeux Vidéo 
3.6.2. Inclusion et Diversité dans les Jeux Vidéo: Décisions Éthiques 
3.6.3. Microtransactions et Monétisation Éthique dans les Jeux Vidéo 
3.6.4. Défis Éthiques dans le Développement des Narratives et des Personnages dans les Jeux Vidéo 

3.7. Conception responsable: Considérations éthiques et environnementales dans l'industrie 

3.7.1. Approche Éthique de la Conception Responsable 
3.7.2. Outils et Méthodes pour la Conception Responsable 
3.7.3. Défis Éthiques et Environnementaux dans l'Industrie de la Conception 
3.7.4. Engagements des Entreprises et Certifications en matière de Design Responsable 

3.8. Éthique dans l'intégration de l'IA dans les interfaces utilisateurs 

3.8.1. Explorer comment l'intelligence artificielle dans les interfaces utilisateurs pose des défis éthiques 
3.8.2. Transparence et Explicabilité des Systèmes d'Intelligence Artificielle dans les Interfaces Utilisateurs 
3.8.3. Défis Éthiques dans la Collecte et l'Utilisation des Données de l'Interface Utilisateur 
3.8.4. Perspectives Futures sur l'Éthique de l'IA dans les Interfaces Utilisateurs 

3.9. Durabilité dans l'innovation du processus de Conception 

3.9.1. Reconnaissance de l'importance de la durabilité dans l'innovation du processus de conception 
3.9.2. Développement de Processus Durables et Prise de Décision Éthique 
3.9.3. Défis Éthiques dans l'Adoption des Technologies Innovantes 
3.9.4. Engagements des Entreprises et Certifications de Durabilité dans les Processus de Conception 

3.10. Aspects éthiques de l'application des technologies à la Conception 

3.10.1. Décisions Éthiques dans la Sélection et l'Application des Technologies de Conception 
3.10.2. Éthique dans la Conception d'Expériences d'Utilisateurs avec des Technologies Avancées 
3.10.3. Intersections de l'éthique et des technologies dans la conception 
3.10.4. Tendances émergentes et rôle de l'éthique dans l'orientation future de la conception avec des technologies avancées

Ne manquez pas l'opportunité de booster votre carrière grâce à ce programme innovant de seulement 6 mois”