Melhorará a acessibilidade visual no design gráfico na melhor universidade digital do mundo, de acordo com a Forbes "   

A Inteligência Artificial está a desempenhar um papel cada vez mais importante no design da Experiência do Utilizador (UX), proporcionando novas oportunidades e abordagens para melhorar a satisfação do público. Graças às suas ferramentas, os profissionais podem analisar os comportamentos e as preferências do público, a fim de oferecer produtos relevantes. Esta medida melhorará a satisfação dos consumidores, uma vez que terão acesso a informações de forma personalizada. Por outro lado, os assistentes virtuais baseados na Inteligência Artificial (como chatbots ou assistentes de voz) otimizan a interação com os individuos ao proporcionar respostas rápidas e assistência em tempo real. 

Neste contexto, a TECH está a lançar um Curso de especialização que irá analisar em pormenor as aplicações práticas da Aprendizagem Automática em Design. Estruturado em 3 módulos abrangentes, o plano de estudos aprofundará os conhecimentos sobre algoritmos de recomendação na individualização de interfaces. Ao mesmo tempo, a programação abordará os principais modelos de Machine Learning, tornando os alunos licenciados capazes de prever o comportamento do público. O conteúdo didático salientará igualmente a importância de garantir a privacidade e a transparência no tratamento de dados pessoais. Além disso, a formação incentivará os estudantes a adotar processos de design sustentáveis e decisões éticas.  

O programa baseia-se numa metodologia 100% online para que os estudantes possam completar o curso confortavelmente. A única coisa de que necessita para aceder ao programa de estudos é um dispositivo com acesso à Internet. Desta forma, os estudantes poderão aceder ao campus virtual 24 horas por dia, a partir de qualquer parte do mundo. É de salientar que este Curso de especialização baseia-se no sistema de vanguarda do Relearning, do qual a TECH é pioneira. Este método de ensino baseia-se na repetição de conteúdos para garantir a aprendizagem. Ao mesmo tempo, oferece vários recursos multimédia, como vídeos, para tornar os conteúdos mais dinâmicos e contribuir assim para uma base sólida de conhecimentos para os alunos. 

Implementará estratégias analíticas avançadas para melhorar a experiência do utilizador"

Este Curso de especialização em Design com Inteligência Artificial e Experiência do Utilizador conta com o conteúdo científico mais completo e atualizado do mercado. As suas principais caraterísticas são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Design com IA e de Utilizadores 
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático com o qual está concebido fornece informações técnicas 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 

Garantia da privacidade e transparência no tratamento de dados sensíveis? Alcance os seus objetivos com este curso em apenas 150 horas" 

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.  

Estará preparado para passar Desafios na implementação do design personalizado à escala"

O Relearning permitir-lhe-á aprender com menos esforço e mais rendimento, envolvendo-o mais na sua especialização profissional "

Este programa proporcionará aos alunos uma visão abrangente da interseção entre o design gráfico e a aprendizagem automática. Capacitação de 3 módulos, o plano curricular abrange desde a geração automática de conteúdos visuais até à à colaboração melhorada. Além disso, a ordem de trabalhos salientará a importância da Machine Learning para prever o comportamento dos utilizadores. Por outro lado, os materiais académicos irão aprofundar o impacto ambiental do design industrial. Desta forma, os alunos formados adquirem uma consciência ética e produzem peças sustentáveis para inovar no setor artístico. 

Irá dominar as ferramentas de aprendizagem automática mais avançadas e criar os designs mais originais"  

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. Interação Design-Utilizador e IA 

2.1. Sugestões contextuais de design baseadas em comportamentos 

2.1.1. Compreendendo comportamento do utilizador no Design 
2.1.2. Sistemas de sugestão contextual baseados na IA 
2.1.3. Estratégias para garantir a transparência e o consentimento dos utilizadores 
2.1.4. Tendências e possíveis melhorias na personalização comportamental 

2.2. Análise preditiva das interações dos utilizadores 

2.2.1. Importância da análise preditiva nas interações de utilizador-design 
2.2.2. Modelos de Machine Learning para Predição de comportamento do utilizador 
2.2.3. Integração da análise preditiva no design da interface do utilizador 
2.2.4. Desafios e dilemas na análise preditiva 

2.3. Design adaptativo para diferentes dispositivos com IA 

2.3.1. Princípios de design adaptativo a dispositivos 
2.3.2. Algoritmos de Adaptação de conteúdos 
2.3.3. Otimização da interface para experiências móveis e de ambiente de trabalho 
2.3.4. Desenvolvimentos futuros no design adaptativo com tecnologias emergentes 

2.4. Geração automática de personagens e inimigos em videojogos 

2.4.1. Necessidade de generação automática no desenvolvimento de videojogos 
2.4.2. Algoritmos de geração de personagens e inimigos 
2.4.3. Personalização e adaptabilidade em personagens gerados automaticamente 
2.4.4. Experiências de desenvolvimento: Desafios e lições aprendidas 

2.5. Melhorias de IA nas personagens do jogo 

2.5.1. Importância da inteligência artificial nas personagens de videojogos 
2.5.2. Algoritmos para melhorar o comportamento dos personagens 
2.5.3. Adaptação e aprendizagem contínuas da IA nos jogos 
2.5.4. Desafios técnicos e criativos na melhoria da IA de personagens 

2.6. Design personalizado na indústria: Desafios e oportunidades 

2.6.1. Transformação do design industrial com a personalização 
2.6.2. Tecnologias facilitadoras para um design personalizado 
2.6.3. Desafios na implementação do design personalizado à escala 
2.6.4. Oportunidades de inovação e diferenciação competitiva 

2.7. Design para a sustentabilidade através da IA 

2.7.1. Análise do ciclo de vida e rastreabilidade com inteligência artificial 
2.7.2. Otimização dos materiais recicláveis 
2.7.3. Melhoria sustentável dos processos 
2.7.4. Desenvolvimento de estratégias e projetos práticos 

2.8. Integração de assistentes virtuais em interfaces de design com o Adobe Sensei, Figmay AutoCAD 

2.8.1. O papel dos assistentes virtuais na conceção interativa 
2.8.2. Desenvolvimento de assistentes virtuais especializados em design 
2.8.3. Interação natural com assistentes virtuais em projetos de design 
2.8.4. Desafios de implementação e melhoria contínua 

2.9. Análise contínua da experiência do utilizador para melhorias 

2.9.1. Ciclo de melhoria contínua no design de interação 
2.9.2. Ferramentas e métricas para análise contínua 
2.9.3. Interação e adaptação na experiência do utilizador 
2.9.4. Garantia da privacidade e transparência no tratamento de dados sensíveis 

2.10. Aplicação de técnicas de IA para melhorar a usabilidade 

2.10.1. Intersecção da IA e usabilidade 
2.10.2. Experiência do utilizador e análise de sentimentos (UX) 
2.10.3. Personalização dinâmica da interface 
2.10.4. Otimização do fluxo de trabalho e da navegação 

Módulo 3. Ética e Meio Ambiente no Design e na IA  

3.1. Impacto ambiental no design industrial: Abordagem ética 

3.1.1. Consciência ambiental no design industrial 
3.1.2. Avaliação do ciclo de vida e design sustentável 
3.1.3. Desafios éticos nas decisões de design com impacto ambiental 
3.1.4. Inovações sustentáveis e tendências futuras 

3.2. Melhoria da acessibilidade visual no design gráfico reactivo 

3.2.1. A acessibilidade visual como prioridade ética no design gráfico 
3.2.2. Ferramentas e práticas para melhorar a acessibilidade visual (Google LightHouse e Microsoft Accessibility Insights) 
3.2.3. Desafios éticos na implementação da acessibilidade visual 
3.2.4. Responsabilidade profissional e futuras melhorias na acessibilidade visual 

3.3. Redução de Resíduos no processo de design: Desafios sustentáveis 

3.3.1. Importância da redução de resíduos no design 
3.3.2. Estratégias de redução de resíduos em diferentes fases do design 
3.3.3. Desafios éticos na implementação de práticas de redução de resíduos 
3.3.4. Compromissos empresariais e certificações sustentáveis 

3.4. Análise de sentimentos na criação de conteúdos editoriais: Considerações éticas 

3.4.1. Análise de sentimentos e ética em conteúdos editoriais 
3.4.2. Algoritmos de Análise de sentimentos e de decisões éticas 
3.4.3. Opinião pública 
3.4.4. Desafios na análise de sentimentos e implicações futuras 

3.5. Integração do reconhecimento de emoções para experiências imersivas  

3.5.1. Ética na Integração do Reconhecimento de Emoções em Experiências Imersivas 
3.5.2. Tecnologias de Reconhecimento de Emoções 
3.5.3. Desafios Éticos na Criação de Experiências de Imersão Emocionalmente Conscientes 
3.5.4. Perspetivas Futuras e Ética no Desenvolvimento de Experiências Imersivas 

3.6. Ética no Design de VIDEOJOGOS: Implicações e decisões 

3.6.1. Ética e Responsabilidade no Design de Videojogos 
3.6.2. Inclusão e Diversidade nos Videojogos: Decisões éticas 
3.6.3. Microtransações e Monetização Ética nos Videojogos 
3.6.4. Desafios Éticos no Desenvolvimento de Narrativas e Personagens em Videojogos 

3.7. Desafios Éticos no Desenvolvimento de Narrativas e Personagens em VideojogosDesign responsivo Considerações éticas e ambientais na indústria 

3.7.1. Abordagem Ética para um Design Responsável 
3.7.2. Ferramentas e Métodos para um Design Responsável 
3.7.3. Desafios Éticos e Ambientais na Indústria do Design 
3.7.4. Compromissos Empresariais e Certificações de Design Responsável 

3.8. Ética na integração da IA nas interfaces de utilizador 

3.8.1. Exploração da forma como a inteligência artificial nas interfaces de utilizador levanta desafios éticos 
3.8.2. Transparência e Explicabilidade em Sistemas de IA de Interface de Utilizador 
3.8.3. Desafios Éticos na Recolha e Utilização de Dados da Interface do Utilizador 
3.8.4. Perspectivas Futuras na Ética da IA em Interfaces de Utilizador 

3.9. Sustentabilidade na inovação do processo de conceção 

3.9.1. Reconhecimento da importância da sustentabilidade na inovação dos processos de design 
3.9.2. Desenvolvimento de Processos Sustentáveis e Tomada de Decisões Éticas 
3.9.3. Desafios Éticos na Adoção de Tecnologias Inovadoras 
3.9.4. Compromissos Empresariais e Certificações de Sustentabilidade nos Processos de Design 

3.10. Aspetos éticos na aplicação de tecnologias no Design 

3.10.1. Decisões Éticas na Seleção e Aplicação de Tecnologias de Design 
3.10.2. Ética no Design de Experiências do Utilizador com Tecnologias Avançadas 
3.10.3. Interseções da ética e das tecnologias no design 
3.10.4. Tendências emergentes e o papel da ética na futura direção do design com tecnologias avançadas 

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