Интегрировав искусственный интеллект в дизайн, вы не только ускорите и оптимизируете этот процесс, но и откроете для себя мир творческих и персонализированных возможностей, которые ранее были немыслимы" 

Искусственный интеллект (ИИ) — это уникальная способность анализировать большие объемы данных, выявлять закономерности и тенденции и эффективно применять эти знания в творческом процессе. Это повышает эффективность генерации идей, позволяя дизайнерам быстрее и точнее прорабатывать и дорабатывать концепции. Кроме того, ИИ облегчает персонализацию и адаптацию к индивидуальным предпочтениям, создавая более интуитивный и увлекательный пользовательский опыт.

Так родился Курс профессиональной подготовки в области инноваций в дизайне с использованием искусственного интеллекта — комплексная программа, которая погрузит студентов в увлекательный процесс слияния графического дизайна, искусственного интеллекта и промышленного дизайна. Таким образом, программа охватит широкий спектр тем, от автоматического создания визуального контента до оптимизации процессов в промышленном дизайне с помощью искусственного интеллекта.

Дизайнеры также обсудят, как искусственный интеллект может радикально изменить творческий процесс в графическом дизайне, включая прогнозирование тенденций и улучшение совместной работы с помощью развивающихся технологий. Кроме того, они погрузятся в практическое применение ИИ в дизайне: от интеграции виртуальных помощников до совместной работы с помощью ИИ в редакционных командах. 

Программа также предложит всестороннее и глубокое видение того, как ИИ трансформирует и расширяет возможности сферы дизайна, подготавливая профессионалов к решению любых задач и возможностей в постоянно развивающейся среде, где технологии и креативность сливаются воедино инновационным образом. 

Таким образом, TECH разработал строгую академическую программу, которая основана на инновационном методе Relearning. Этот образовательный подход сосредоточен на повторении основных принципов учебной программы, чтобы обеспечить полное понимание всего содержания. Доступность также будет иметь ключевое значение, поскольку для получения доступа к материалам в любое время потребуется только электронное устройство с подключением к Интернету, что избавит от необходимости лично присутствовать на занятиях или соблюдать заранее установленные графики. 

Вы будете внедрять инновации в дизайн с помощью искусственного интеллекта, прокладывая путь в будущее, где креативность гармонично сочетается с искусственным интеллектом"

Данный Курс профессиональной подготовки в области инноваций в дизайне с помощью искусственного интеллекта содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области инноваций в дизайне с помощью ИИ 
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет теоретическую и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления 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 

Благодаря Курсу профессиональной подготовки на 100% онлайн в онлайн-формате вы получите необходимые навыки и знания, чтобы возглавить инновации в современном дизайне" 

В преподавательский состав программы входят профессионалы отрасли, признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов, которые привносят в обучение опыт своей работы. 

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 проанализируете взаимосвязь между искусственным интеллектом и оптимизацией процессов в области промышленного дизайна, используя инновационный набор мультимедийных ресурсов"

Выбирайте TECH! Вы будете эффективно применять новые технологии в современном дизайне. Чего вы ждете, чтобы поступить?"

С помощью строго продуманной структуры дизайнер будет исследовать динамическое слияние креативности дизайна и безграничного потенциала искусственного интеллекта. От модулей, посвященных графическому дизайну и автоматической генерации визуального контента, до оптимизации процессов в промышленном дизайне — каждая тема будет проработана, чтобы понять, как искусственный интеллект радикально меняет практику дизайна. Кроме того, специалисты углубятся в такие области, как интеграция Интернета вещей (IoT) и практическое применение развивающихся технологий, что позволит им эффективно применять искусственный интеллект в своих дизайнерских проектах. 

Курс профессиональной подготовки по инновациям в дизайне с помощью искусственного интеллекта погрузит вас в путешествие открытий, которое переосмыслит ваш взгляд на дизайн" 

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. Инновации в процессах дизайна и ИИ

2.1. Оптимизация производственных процессов с помощью симуляторов ИИ 

2.1.1. Введение в оптимизацию производственных процессов 
2.1.2. ИИ-симуляции для оптимизации производства 
2.1.3. Технические и операционные проблемы при внедрении симуляций ИИ 
2.1.4. Перспективы на будущее: Достижения в области оптимизации процессов с помощью ИИ 

2.2. Создание виртуальных прототипов: Проблемы и преимущества 

2.2.1. Важность виртуальных прототипов в дизайне 
2.2.2. Инструменты и технологии для создания виртуальных прототипов 
2.2.3. Проблемы, возникающие при создании виртуальных прототипов, и стратегии их решения 
2.2.4. Влияние на инновации и гибкость дизайна 

2.3. Генеративный дизайн: Применение в промышленности и художественном творчестве 

2.3.1. Архитектура и городское планирование 
2.3.2. Дизайн одежды и текстиля 
2.3.3. Дизайн материалов и текстур 
2.3.4. Автоматизация в графическом дизайне 

2.4. Анализ материалов и характеристик с помощью искусственного интеллекта 

2.4.1. Важность материалов и анализа характеристик при дизайне 
2.4.2. Алгоритмы искусственного интеллекта для анализа материалов 
2.4.3. Влияние на эффективность и устойчивость конструкции 
2.4.4. Проблемы реализации и будущие приложения 

2.5. Массовая кастомизация в промышленном производстве 

2.5.1. Трансформация производства через массовую кастомизацию 
2.5.2. Технологии, способствующие массовой кастомизации 
2.5.3. Проблемы логистики и масштабирования при массовой кастомизации 
2.5.4. Экономическое воздействие и инновационные возможности 

2.6. Инструменты для дизайна с помощью искусственного интеллекта (Deep Dream Generator, Fotor, Snappa) 

2.6.1. Генеративный дизайн (генеративные адверсарные сети) 
2.6.2. Коллективная генерация идей 
2.6.3. Генерация с учетом контекста 
2.6.4. Исследование нелинейных креативных измерений 

2.7. Совместный дизайн человека и робота в инновационных проектах 

2.7.1. Интеграция роботов в инновационные дизайнерские проекты 
2.7.2. Инструменты и платформы для совместной работы человека и робота (ROS, OpenAI Gym и Azure Robotics) 
2.7.3. Проблемы интеграции роботов в креативные проекты 
2.7.4. Перспективы совместного дизайна с использованием новейших технологий 

2.8. Предиктивное обслуживание продукции: Подход с использованием ИИ 

2.8.1. Важность предиктивного обслуживания для продления срока службы продукции 
2.8.2. Модели машинного обучения для предиктивного обслуживания 
2.8.3. Практическое применение в различных отраслях промышленности 
2.8.4. Оценка точности и эффективности этих моделей в промышленных условиях 

2.9. Автоматическая генерация шрифтов и визуальных стилей 

2.9.1. Основы автоматической генерации в дизайне шрифтов 
2.9.2. Практическое применение в графическом дизайне и визуальной коммуникации 
2.9.3. Совместный дизайн с помощью ИИ при создании шрифтов 
2.9.4. Автоматическое сканирование стилей и тенденций 

2.10. Интеграция IoT для мониторинга продукции в режиме реального времени 

2.10.1. Трансформация с интеграцией IoT в дизайн продукции 
2.10.2. Датчики и IoT-устройства для мониторинга в режиме реального времени 
2.10.3. Аналитика данных и принятие решений на основе IoT 
2.10.4. Проблемы внедрения и будущие применения IoT в дизайне

Модуль 3. Технологии прикладного дизайна и ИИ 

3.1. Интеграция виртуальных помощников в дизайн интерфейсов с помощью Dialogflow, Microsoft Bot Framework и Rasa

3.1.1. Роль виртуальных помощников в интерактивном дизайне 
3.1.2. Разработка специализированных виртуальных помощников в дизайне 
3.1.3. Естественное взаимодействие с виртуальными помощниками в дизайн-проектах 
3.1.4. Проблемы внедрения и постоянное совершенствование 

3.2. Автоматическое обнаружение и исправление визуальных ошибок с помощью ИИ 

3.2.1. Важность автоматического обнаружения и исправления визуальных ошибок 
3.2.2. Алгоритмы и модели для обнаружения визуальных ошибок 
3.2.3. Инструменты автоматической коррекции в визуальном дизайне 
3.2.4. Проблемы автоматического обнаружения и коррекции и стратегии их преодоления 

3.3. Инструменты искусственного интеллекта для оценки юзабилити интерфейсов (EyeQuant, Lookback и Mouseflow) 

3.3.1. Анализ данных о взаимодействии с помощью моделей машинного обучения 
3.3.2. Автоматизированная отчетность и рекомендации 
3.3.3. Виртуальное моделирование пользователя для тестирования юзабилити с помощью Bootpress, Botium и Rasa
3.3.4. Разговорный интерфейс для обратной связи с пользователем 

3.4. Оптимизация редакционных рабочих процессов с помощью алгоритмов, использующих Chat GPT, Bing, WriteSonic и Jasper 

3.4.1. Важность оптимизации редакционных рабочих процессов 
3.4.2. Алгоритмы автоматизации и оптимизации редакционных процессов 
3.4.3. Инструменты и технологии для оптимизации редакционных процессов 
3.4.4. Проблемы внедрения и постоянного совершенствования редакционных рабочих процессов 

3.5. Реалистичное моделирование в дизайне игр с помощью TextureLab и Leonardo 

3.5.1. Важность реалистичного моделирования в индустрии видеоигр 
3.5.2. Моделирование и симуляция реалистичных элементов в видеоиграх 
3.5.3. Технологии и инструменты для реалистичного моделирования в видеоиграх 
3.5.4. Технические и творческие задачи в реалистичных симуляторах видеоигр 

3.6. Автоматическое создание мультимедийного контента в редакционном дизайне 

3.6.1. Трансформация с автоматическим созданием мультимедийного контента 
3.6.2. Алгоритмы и модели для автоматического создания мультимедийного контента 
3.6.3. Практическое применение в редакционных проектах 
3.6.4. Проблемы и будущие тенденции в области автоматического создания мультимедийного контента 

3.7. Адаптивный и прогностический дизайн на основе пользовательских данных 

3.7.1. Важность адаптивного и предиктивного дизайна в пользовательском опыте 
3.7.2. Сбор и анализ пользовательских данных для адаптивного дизайна 
3.7.3. Алгоритмы для адаптивного и предиктивного дизайна 
3.7.4. Интеграция адаптивного дизайна в платформы и приложения 

3.8. Интеграция алгоритмов для повышения удобства использования 

3.8.1. Сегментация и поведенческие модели 
3.8.2. Обнаружение проблем юзабилити 
3.8.3. Адаптация к изменениям в предпочтениях пользователей 
3.8.4. Автоматизированное a/b-тестирование и анализ результатов 

3.9. Постоянный анализ пользовательского опыта для итеративного совершенствования 

3.9.1. Важность непрерывной обратной связи в процессе эволюции продуктов и услуг 
3.9.2. Инструменты и метрики для непрерывного анализа 
3.9.3. Кейс-стади, демонстрирующие значительные улучшения, достигнутые благодаря этому подходу 
3.9.4. Работа с конфиденциальными данными 

3.10. Совместная работа редакционных команд с помощью ИИ 

3.10.1. Преобразование совместной работы в редакционных группах с помощью ИИ 
3.10.2. Инструменты и платформы для совместной работы с помощью ИИ (Grammarly, Yoast SEO и Quillionz) 
3.10.3. Разработка специализированных виртуальных помощников для редактирования 
3.10.4. Проблемы, связанные с внедрением и будущим применением совместной работы с помощью ИИ

Вы бросите вызов пределам креативности и возглавите следующую эру дизайна с уверенностью и инновационным видением благодаря внедрению искусственного интеллекта"