Вы освоите генеративный дизайн в лучшем в мире цифровом университете по версии Forbes"

Предиктивная аналитика взаимодействия с пользователями с помощью искусственного интеллекта — ценный инструмент, направленный на оптимизацию потребительского опыта для конкретных продуктов и услуг. Например, предугадывая их предпочтения, дизайнеры могут создавать более индивидуализированные и привлекательные интерфейсы. Таким образом, предвидя потенциальные трудности с навигацией, специалисты могут принять меры, чтобы повысить уровень удержания или даже избежать разочарования людей. Чтобы подготовить наиболее точные исследования, специалисты-практики должны продумать шаги, позволяющие получить максимальную отдачу от них. К ним относятся такие факторы, как персонализированные рекомендации, обнаружение аномалий и сегментация аудитории. 

По этой причине TECH разработал этот Курс профессиональной подготовки, который будет заниматься вопросами взаимодействия дизайнера и пользователя и применения искусственного интеллекта. Таким образом, учебная программа будет предоставлять студентам контекстные предложения, основанные на поведении аудитории, а также адаптивный дизайн для различных устройств. Кроме того, учебная программа будет посвящена динамической персонализации пользовательских интерфейсов для дальнейшего привлечения внимания пользователя. 

В ней также будут представлены наиболее эффективные стратегии для успешного внедрения инструментов машинного обучения в творческие процедуры. Следует отметить, что важность этики будет подчеркиваться в процессе создания дизайна, посредством действий, направленных на снижение воздействия на окружающую среду и уменьшение использования отходов. Таким образом, студенты смогут предложить самые инновационные художественные работы с учетом деонтологических соображений, принятых в данной отрасли.

Что касается методологии этой программы, то следует отметить, что она усиливает свой инновационный характер. TECH предоставляет студентам 100% онлайн образовательную среду, таким образом, адаптируясь к потребностям занятых профессионалов, которые хотят продвигать свою карьеру. В ней также используется система обучения Relearning, основанная на повторении ключевых понятий для закрепления знаний и облегчения обучения. Таким образом, сочетание гибкости и эффективного педагогического подхода делает программу очень доступной. 

Вы будете применять наиболее эффективные стратегии для проведения постоянного анализа пользовательского опыта с целью внедрения улучшений" 

Данный Курс профессиональной подготовки в области дизайна с использованием искусственного интеллекта и пользовательского опыта содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. 

• Основными особенностями обучения являются:
• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области дизайна с использованием искусственного интеллекта и пользовательского опыта 
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание программы предоставляет техническую и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для профессиональной деятельности 
• Практические упражнения для самооценки, контроля и улучшения успеваемости 
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа 
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет 

Ваши креативные процессы в области дизайна будут отличаться этичностью и устойчивостью, благодаря этому 100% онлайн-университетскому обучению"

В преподавательский состав программы входят профессиональные эксперты в данной области, которые привносят в обучение свой профессиональный опыт, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалистам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.

Вы узнаете, как автоматически создавать редакционные лейауты с помощью алгоритмов, чтобы сэкономить время и придать своей работе последовательность"

С помощью системы Relearning вы будете интегрировать понятия естественным и постепенным образом. Забудьте о заучивании!"

Данный Курс профессиональной подготовки погрузится в пересечение графического дизайна и искусственного интеллекта, обогащая творческие процедуры студентов. Для этого в учебной программе будут рассмотрены все вопросы — от автоматического создания визуального контента до предсказания тенденций и улучшения совместной работы. Также будут подробно рассмотрены такие ключевые аспекты, как контекстная адаптация, интеграция виртуальных помощников и эмоциональный анализ пользователей. Таким образом, студенты приобретут навыки разработки цифрового опыта, основанного на персонализации и инновациях. 

Вы будете работать с самыми современными инструментами искусственного интеллекта, чтобы разрабатывать самые креативные и эксклюзивные дизайны"

Модуль 1. Практическое применение искусственного интеллекта в дизайне

1.1. Автоматическое создание изображений в графическом дизайне с помощью Wall-e, Adobe Firefly и Stable Difussion 

1.1.1. Фундаментальные концепции визуализации 
1.1.2. Инструменты и фреймворки для автоматического создания графики 
1.1.3. Социальное и культурное воздействие генеративного дизайна 
1.1.4. Современные тенденции в этой области и будущие разработки и приложения 

1.2. Динамическая персонализация пользовательских интерфейсов с помощью ИИ 

1.2.1. Принципы настройки UI/UX 
1.2.2. Алгоритмы рекомендаций в персонализации интерфейсов 
1.2.3. Опыт пользователей и постоянная обратная связь 
1.2.4. Практическое применение в реальных приложениях 

1.3. Генеративный дизайн: Применение в промышленности и искусстве 

1.3.1. Основы генеративного дизайна 
1.3.2. Генеративный дизайн в промышленности 
1.3.3. Генеративный дизайн в современном искусстве 
1.3.4. Проблемы и будущие разработки в области генеративного дизайна 

1.4. Автоматическое создание лейаутов с помощью алгоритмов 

1.4.1. Принципы автоматического редакционного лейаута 
1.4.2. Алгоритмы распространения контента 
1.4.3. Оптимизация пространства и пропорций в редакционном дизайне 
1.4.4. Автоматизация процесса проверки и корректировки 

1.5. Процедурная генерация контента в видеоиграх с помощью PCG 

1.5.1. Введение в процедурную генерацию в видеоиграх 
1.5.2. Алгоритмы для автоматического создания уровней и окружения 
1.5.3. Процедурный нарратив и разветвление в видеоиграх 
1.5.4. Влияние процедурной генерации на впечатления игроков 

1.6. Распознавание паттернов в логотипах с помощью машинного обучения с помощью Cogniac

1.6.1. Основы распознавания паттернов в графическом дизайне 
1.6.2. Реализация моделей машинного обучения для идентификации логотипов 
1.6.3. Практическое применение в графическом дизайне 
1.6.4. Правовые и этические аспекты распознавания логотипов 

1.7. Оптимизация цветов и композиций с помощью ИИ 

1.7.1. Психология цвета и визуальная композиция 
1.7.2. Алгоритмы оптимизации цвета в графическом дизайне с помощью Adobe Color Wheel и Coolors 
1.7.3. Автоматическое создание визуальных элементов с помощью Framer, Canva и RunwayML 
1.7.4. Оценка влияния автоматической оптимизации на восприятие пользователя 

1.8. Прогностический анализ визуальных тенденций в дизайне 

1.8.1. Сбор данных и текущие тенденции 
1.8.2. Модели машинного обучения для предсказания трендов 
1.8.3. Реализация стратегий проактивного дизайна 
1.8.4. Принципы использования данных и прогнозов в дизайне 

1.9. Совместная работа в проектных группах с помощью ИИ 

1.9.1. Сотрудничество человека и ИИ в проектах дизайна 
1.9.2. Платформы и инструменты для совместной работы с помощью ИИ (Adobe Creative Cloud и Sketch2React) 
1.9.3. Передовая практика интеграции технологий с помощью ИИ 
1.9.4. Перспективы сотрудничества человека и ИИ в дизайне 

1.10. Стратегии успешного внедрения ИИ в дизайн 

1.10.1. Выявление потребностей в дизайне, решаемых с помощью ИИ 
1.10.2. Оценка доступных платформ и инструментов 
1.10.3. Эффективная интеграция в дизайн-проекты 
1.10.4. Постоянная оптимизация и адаптация 

Модуль 2. Взаимодействие дизайна и пользователя с искусственным интеллектом

2.1. Контекстные предложения в поведенческом дизайне 

2.1.1. Понимание поведения пользователей в дизайне 
2.1.2. Системы контекстных предложений на основе ИИ 
2.1.3. Стратегии обеспечения прозрачности и согласия пользователей 
2.1.4. Тенденции и возможные улучшения в поведенческой персонализации 

2.2. Предиктивный анализ взаимодействия с пользователем 

2.2.1. Важность предиктивной аналитики при взаимодействии пользователя с дизайнером 
2.2.2. Модели машинного обучения для прогнозирования поведения пользователей 
2.2.3. Интеграция предиктивной аналитики в дизайн пользовательского интерфейса 
2.2.4. Проблемы и дилеммы в предиктивной аналитике 

2.3. Адаптивный дизайн для различных устройств с помощью ИИ 

2.3.1. Принципы адаптивного дизайна устройств 
2.3.2. Алгоритмы адаптации контента 
2.3.3. Оптимизация интерфейса для мобильных и настольных компьютеров 
2.3.4. Будущие разработки в области адаптивного дизайна с использованием новых технологий 

2.4. Автоматическая генерация персонажей и врагов в видеоиграх 

2.4.1. Необходимость автоматической генерации в разработке видеоигр 
2.4.2. Алгоритмы генерации персонажей и врагов 
2.4.3. Кастомизация и адаптация автоматически генерируемых персонажей 
2.4.4. Опыт разработки: Проблемы и извлеченные уроки 

2.5. Улучшение ИИ игровых персонажей 

2.5.1. Важность искусственного интеллекта для персонажей видеоигр 
2.5.2. Алгоритмы для улучшения поведения персонажей 
2.5.3. Непрерывная адаптация и обучение ИИ в играх 
2.5.4. Технические и творческие задачи по улучшению ИИ персонажей 

2.6. Индивидуальный дизайн в промышленности: Проблемы и возможности 

2.6.1. Преобразование промышленного дизайна с помощью персонализации 
2.6.2. Технологии, способствующие созданию индивидуального дизайна 
2.6.3. Проблемы внедрения индивидуального дизайна в масштабе 
2.6.4. Возможности для инноваций и конкурентной дифференциации 

2.7. Дизайн для устойчивого развития с помощью ИИ 

2.7.1. Анализ жизненного цикла и прослеживаемость с помощью искусственного интеллекта 
2.7.2. Оптимизация использования перерабатываемых материалов 
2.7.3. Улучшение устойчивых процессов 
2.7.4.  Разработка практических стратегий и проектов 

2.8. Интеграция виртуальных помощников в интерфейсы дизайна с помощью Adobe Sensei, Figma и AutoCAD 

2.8.1. Роль виртуальных помощников в интерактивном дизайне 
2.8.2. Разработка специализированных виртуальных помощников в дизайне 
2.8.3. Естественное взаимодействие с виртуальными помощниками в дизайн-проектах 
2.8.4. Проблемы внедрения и постоянное совершенствование 

2.9. Постоянный анализ пользовательского опыта с целью его улучшения 

2.9.1. Цикл непрерывного совершенствования в дизайне взаимодействия 
2.9.2. Инструменты и метрики для непрерывного анализа 
2.9.3. Итерации и адаптация в пользовательском опыте 
2.9.4. Обеспечение конфиденциальности и прозрачности при работе с конфиденциальными данными 

2.10. Применение методов искусственного интеллекта для улучшения юзабилити 

2.10.1. Пересечение ИИ и юзабилити 
2.10.2. Анализ настроений и пользовательский опыт (UX) 
2.10.3. Динамическая персонализация интерфейса 
2.10.4. Оптимизация рабочего процесса и навигации

Модуль 3. Этика и экология в дизайне и ИИ

3.1. Воздействие на окружающую среду в промышленном дизайне: Этический подход 

3.1.1. Экологическая грамотность в промышленном дизайне 
3.1.2. Оценка жизненного цикла и устойчивый дизайн 
3.1.3. Этические проблемы при принятии проектных решений, оказывающих влияние на окружающую среду 
3.1.4. Устойчивые инновации и будущие тенденции 

3.2. Совершенствование визуальной доступности в графическом дизайне с помощью отчетности 

3.2.1. Визуальная доступность как этический приоритет в графическом дизайне 
3.2.2. Инструменты и практики для улучшения визуальной доступности (Google LightHouse и Microsoft Accessibility Insights) 
3.2.3. Этические проблемы при реализации визуальной доступности 
3.2.4. Профессиональная ответственность и будущие усовершенствования в области визуальной доступности 

3.3. Сокращение отходов в процессе дизайна: Проблемы устойчивого развития 

3.3.1. Важность сокращения отходов в дизайне 
3.3.2. Стратегии сокращения отходов на разных этапах дизайна 
3.3.3. Этические проблемы при внедрении практики сокращения отходов 
3.3.4. Корпоративные обязательства и сертификаты устойчивого развития 

3.4. Анализ настроений при создании редакционного контента: Этические аспекты 

3.4.1. Анализ настроений и этики в редакционном контенте 
3.4.2. Анализ настроений и алгоритмы принятия этических решений 
3.4.3. Влияние на общественное мнение 
3.4.4. Проблемы анализа настроения и будущие последствия 

3.5. Интеграция распознавания эмоций для иммерсивного опыта

3.5.1. Этика в интеграции распознавания эмоций в иммерсивные эксперименты 
3.5.2. Технологии распознавания эмоций 
3.5.3. Этические проблемы при создании эмоционально-осознанных иммерсивных экспериментов 
3.5.4. Перспективы и этика разработки иммерсивных экспериментов 

3.6. Этика в дизайне видеоигр: Последствия и решения 

3.6.1. Этика и ответственность в дизайне видеоигр 
3.6.2. Инклюзивность и разнообразие в видеоиграх: Этические решения 
3.6.3. Микротранзакции и этическая монетизация в видеоиграх 
3.6.4. Этические проблемы при разработке нарративов и персонажей в видеоиграх 

3.7. Ответственный дизайн: Этические и экологические аспекты в промышленности 

3.7.1. Этический подход к ответственному дизайну 
3.7.2. Инструменты и методы ответственного дизайна 
3.7.3. Этические и экологические проблемы в индустрии дизайна 
3.7.4. Корпоративные обязательства и сертификаты ответственного дизайна 

3,8 Этика при интеграции искусственного интеллекта в пользовательские интерфейсы 

3.8.1. Исследование того, как искусственный интеллект в пользовательских интерфейсах поднимает этические проблемы 
3.8.2. Прозрачность и объяснимость систем искусственного интеллекта в пользовательских интерфейсах 
3.8.3. Этические проблемы при сборе и использовании данных пользовательского интерфейса 
3.8.4. Будущие перспективы этики пользовательских интерфейсов ИИ 

3.9. Устойчивость в инновационных процессах дизайна 

3.9.1. Признание важности устойчивости в инновационном процессе дизайна 
3.9.2. Разработка устойчивых процессов и принятие этических решений 
3.9.3. Этические проблемы при внедрении инновационных технологий 
3.9.4. Деловые обязательства и сертификаты устойчивого развития в процессе дизайна 

3.10. Этические аспекты применения технологий в дизайне 

3.10.1. Этические решения при выборе и применении технологий в дизайн 
3.10.2. Этика в дизайне пользовательского опыта с использованием передовых технологий 
3.10.3. Пересечения этики и технологий в дизайне 
3.10.4. Возникающие тенденции и роль этики в будущем направлении дизайна с использованием передовых технологий

Уникальный, важный и значимый курс обучения для развития вашей карьеры"