بفضل شهادة الخبرة الجامعية هذه %100 عبر الإنترنت، ستكتسب المهارات والمعرفة الأساسية لقيادة الابتكار في التصميم المعاصر“

يلعب المساعدون الافتراضيون على نحو متزايد دوراً هاماً في التصميم التفاعلي، مما يسهل التفاعل بين البشر والأنظمة الرقمية بطريقة أكثر فعالية. إضافةً إلى ذلك، تعمل هذه الموارد المتقدمة على إضفاء الطابع الشخصي على تجارب الجماهير من خلال تخصيصها حسب تفضيلاتهم واحتياجاتهم الخاصة. من دلائل ذلك أن الخوارزميات تقدم محتوى وتوصيات مصممة خصيصًا لاهتماماتهم. توفر هذه الأنظمة أيضًا المساعدة في الوقت الفعلي للمستخدمين، وتوجههم خلال العمليات المعقدة مثل إجراء عملية شراء عبر الإنترنت. 

في هذا السياق، تطلق جامعة TECH محاضرة جامعية سيتعامل بعمق مع التقنيات المطبقة في التصميم والذكاء الاصطناعي. بالتالي، سيركز المنهج على الاكتشاف التلقائي للأخطاء البصرية وتصحيحها عن طريق التعلم الآلي. سيزود المنهج الدراسي الطلاب أيضًا بأدوات لتقييم قابلية استخدام تصميمات الواجهة وتحسين سير العمل التحريري باستخدام الخوارزميات. علاوة على ذلك، سوف تتعمق الشهادة الجامعية في التخصيص الشامل في الإنتاج الصناعي، مع الأخذ في الاعتبار التحديات اللوجستية وتحديات الحجم. سيبحث التدريب أيضاً في نماذج التعلم الآلي للصيانة التنبؤية Machine Learning، وكذلك لتقييم دقة وفعالية هذه النماذج في البيئات الصناعية. 

سيتم تزويد الطلاب بملخصات فيديو لكل موضوع أو قراءات متخصصة أو سيناريوهات محاكاة دراسة حالة يمكن الوصول إليها بسهولة من جهاز رقمي في أي وقت من اليوم. بالإضافة إلى ذلك، فإن نظام إعادة التعلم Relearning،

القائم على تكرار المحتوى، سيقود المحترف إلى التقدم بشكل طبيعي من خلال المفاهيم الرئيسية لهذا البرنامج وبالتالي تقليل ساعات الدراسة الطويلة.  برنامج يوفر المرونة التي يحتاجها أطباء العيون للتوفيق بين عملهم اليومي وأنشطتهم الشخصية وبين برنامج عالي الجودة، تم تطويره من قبل فريق ممتاز من المتخصصين ذوي الكفاءة العالية في هذا المجال. 

إن الأهمية الحالية للتصميم تجعل من هذا البرنامج رهاناً آمناً، حيث أن السوق في نمو مستمر ومليء بالإمكانيات“

يحتوي هذا البرنامج 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 

ستحلل العلاقة بين الذكاء الاصطناعي وتحسين العمليات في مجال التصميم الصناعي باستخدام موارد الوسائط المتعددة المبتكرة“

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في المجال يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات 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.

شهادة جامعية ستأخذك إلى عالم من الفرص الإبداعية والشخصية غير المحدودة"

يقلل نظام إعادة التعلم الذي تطبقه جامعة TECH في برامجها من ساعات الدراسة الطويلة التي تتكرر كثيرًا في طرق التدريس الأخرى.

ستسمح هذه الدراسة للخبراء بتعميق فهمهم للاندماج الديناميكي بين إبداع التصميم والإمكانات غير المحدودة للتعلم الآلي. سيغطي المنهج، الذي تم تنظيمه في 3 وحدات، بدءاً من الإنتاج التلقائي للمحتوى المرئي إلى تحسين العمليات في التصميم الصناعي. بالتالي، سيتعمق المتخصصون في جوانب مثل تكامل إنترنت الأشياء (IoT) والتطبيق العملي للتقنيات الناشئة. هذا سيمكنهم من أن يكونوا على درجة عالية من المهارة في تطبيق الذكاء الاصطناعي بفعالية في عمليات التصميم الخاصة بهم.

لديك العديد من دراسات الحالة التي ستعزز مهاراتك في ممارستك كمصمم“

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
3.2.1    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 عجلة ألوان Adobe Color Wheel و Coolors
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

5.2    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 والروبوت (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 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

6.3    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

ستتاح لك إمكانية الوصول إلى مكتبة مليئة بمصادر الوسائط المتعددة بصيغ سمعية بصرية مختلفة، بما في ذلك الملخصات التفاعلية“