Применение искусственного интеллекта в дизайне позволит вам получить доступ к более инновационному, ориентированному на пользователя творческому процессу. Чего вы ждете, чтобы поступить?" 

Синергия между искусственным интеллектом и дизайном произвела настоящую революцию в концепции и разработке проектов в этой области. Ключевым моментом, на который следует обратить внимание, является существенное улучшение творческого процесса: алгоритмы искусственного интеллекта исследуют огромные массивы данных, чтобы обнаружить закономерности и тенденции, предоставляя бесценные знания, которые определяют процесс принятия решений в области дизайна.

В связи с этим TECH представляет магистерскую программу Искусственный интеллект в дизайне", которая органично объединяет новые технологии с созданием креативных продуктов, предоставляя дизайнерам уникальную и всеобъемлющую перспективу. Помимо технических знаний, в рамках этой программы рассматриваются вопросы этики и устойчивости, что позволяет студентам быть готовыми к решению современных задач в постоянно развивающейся сфере.

Кроме того, широта охвата тем отражает разнообразие применения ИИ в различных дисциплинах, от автоматизированного создания контента до стратегий сокращения отходов в процессе проектирования. Действительно, акцент на этике и воздействии на окружающую среду призван подготовить добросовестных и компетентных специалистов.
Наконец, будут рассмотрены вопросы анализа данных для принятия решений в дизайне, внедрения систем искусственного интеллекта для персонализации продуктов и опыта, а также изучения передовых методов визуализации и создания креативного контента.

Таким образом, TECH разработал строгую академическую программу, подкрепленную инновационным методом Relearning. Этот образовательный подход заключается в повторении ключевых концепций для обеспечения глубокого понимания содержания. Доступность также является ключевым фактором, поскольку достаточно иметь электронное устройство, подключенное к Интернету, чтобы получить доступ к материалам в любое время и в любом месте, освобождая студента от ограничений, связанных с физическим присутствием или заранее составленным расписанием. 

Вы рассмотрите вопросы интеграции искусственного интеллекта в дизайн, повышая эффективность и персонализацию, а также открывая двери для новых креативных возможностей"

Данная Специализированная магистратура в области искусственного интеллекта в дизайне содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области искусственного интеллекта в дизайне 
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание программы предоставляет техническую и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для профессиональной деятельности 
• Практические упражнения для самопроверки, 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

Вы глубоко изучите сложное пересечение этики, окружающей среды и новых технологий в рамках этой уникальной Специализированной магистратуры, которая преподается полностью в режиме онлайн"

В преподавательский состав программы входят профессионалы из данного сектора, которые привносят в обучение опыт своей работы, 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 погрузитесь в динамично развивающуюся сферу: от автоматизации создания визуальных образов до прогнозируемого анализа тенденций и совместной работы на основе искусственного интеллекта"

Воспользуйтесь обширной библиотекой мультимедийных ресурсов TECH и изучите слияние виртуальных ассистентов и анализа эмоций пользователей"

Основная цель Специализированной магистратуры — дать дизайнерам глубокое и всестороннее понимание пересечения искусственного интеллекта и сферы дизайна. Это позволит не только укрепить их технические и творческие навыки, но и разработать концепцию и применить алгоритмы искусственного интеллекта в инновационных процессах. Кроме того, курс будет способствовать развитию критического и этического взгляда на использование искусственного интеллекта в творческих проектах, подготавливая профессионалов к решению этических дилемм и возникающих социальных проблем. Вы также будете рассматривать различные темы, начиная от персонализации пользовательского опыта и заканчивая созданием визуального контента.

Вы будете руководить в условиях, когда сотрудничество между человеческой изобретательностью и передовыми технологиями является основополагающим для развития дизайна сегодня"

Общие цели

• Понять теоретические основы искусственного интеллекта 
• Изучить различные типы данных и понять их жизненный цикл 
• Оценить решающую роль данных в разработке и внедрении решений в области искусственного интеллекта 
• Углубиться в алгоритмы и сложность для решения конкретных задач 
• Изучить теоретические основы нейронных сетей для разработки глубокого обучения 
• Проанализировать биоинспирированные вычисления и их значение для разработки интеллектуальных систем 
• Проанализировать текущие стратегии искусственного интеллекта в различных областях, определить возможности и проблемы 
• Развивать навыки внедрения инструментов искусственного интеллекта в дизайн-проекты, включая автоматическую генерацию контента, 
  оптимизацию дизайна и распознавание образов 
• Применять инструменты для совместной работы, используя преимущества искусственного интеллекта, для улучшения коммуникации и повышения эффективности работы дизайнерских команд 
• Включать эмоциональные аспекты в дизайн с помощью техник, которые эффективно взаимодействуют с аудиторией 
• Понимать симбиоз интерактивного дизайна и искусственного интеллекта для оптимизации пользовательского опыта 
• Развивать навыки адаптивного дизайна, учета поведения пользователей и применения передовых инструментов искусственного интеллекта 
• Критически анализировать проблемы и возможности при реализации индивидуальных проектов в промышленности с использованием искусственного интеллекта 
• Понимать преобразующую роль искусственного интеллекта в инновациях дизайна и производственных процессов

Конкретные цели

Модуль 1. Основы искусственного интеллекта  

• Анализировать историческую эволюцию искусственного интеллекта, от его зарождения до современного состояния, определить основные вехи и события 
• Понимать функционирование нейронных сетей и их применение в моделях обучения в искусственном интеллекте 
• Изучить принципы и применение генетических алгоритмов, проанализировать их полезность для решения сложных задач 
• Проанализировать важность тезаурусов, словарей и таксономий в структурировании и обработке данных для систем искусственного интеллекта 
• Изучить концепцию семантической паутины и ее влияние на организацию и понимание информации в цифровой среде 

Модуль 2. Виды и жизненный цикл данных  

• Понимать фундаментальные концепции статистики и их применение в анализе данных 
• Определять и классифицировать различные типы статистических данных, от количественных до качественных 
• Проанализировать жизненный цикл данных, от создания до утилизации, определив основные этапы 
• Изучить начальные этапы жизненного цикла данных, подчеркнув важность планирования данных и их структуры 
• Изучить процессы сбора данных, включая методологию, инструменты и каналы сбора 
• Изучить концепцию Datawarehouse (хранилища данных), уделив особое внимание его составным элементам и дизайну 
• Анализировать нормативные аспекты, связанные с управлением данными, соблюдением норм конфиденциальности и безопасности, а также передовым опытом 

Модуль 3. Данные в искусственном интеллекте  

• Освоить основы науки о данных, включая инструменты, типы и источники для анализа информации 
• Изучить процесс преобразования данных в информацию с помощью методов интеллектуального анализа данных и визуализации 
• Изучить структуру и характеристики наборов данных, понять их важность при подготовке и использовании данных для моделей искусственного интеллекта 
• Проанализировать контролируемые и неконтролируемые модели, включая методы и классификацию 
• Использовать специальные инструменты и передовые методы обработки данных, обеспечивая эффективность и качество при внедрении искусственного интеллекта 

Модуль 4. Добыча данных. Отбор, предварительная обработка и преобразование   

• Освоить методы статистического вывода, чтобы понимать и применять статистические методы в анализе данных 
• Проводить подробный исследовательский анализ наборов данных для выявления соответствующих закономерностей, аномалий и тенденций 
• Развивать навыки подготовки данных, включая их очистку, интеграцию и форматирование для использования в анализе данных 
• Реализовывать эффективные стратегии обработки отсутствующих значений в наборах данных, применяя методы вменения или исключения в зависимости от контекста 
• Выявлять и устранять шумы в данных, используя методы фильтрации и сглаживания для улучшения качества набора данных 
• Решать проблему предварительной обработки данных в средах больших данных 

Модуль 5. Алгоритм и сложность в искусственном интеллекте  

• Представить стратегии разработки алгоритмов, обеспечивающие твердое понимание фундаментальных подходов к решению проблем 
• Анализировать эффективность и сложность алгоритмов, применяя методы анализа для оценки производительности с точки зрения времени и пространства 
• Изучать и применять алгоритмы сортировки, понимать, как они работают, и сравнивать их эффективность в различных контекстах 
• Исследовать алгоритмы деревьев, понять их структуру и области применения 
• Изучить алгоритмы с кучами, проанализировать их реализацию и полезность для эффективного манипулирования данными 
• Анализировать алгоритмы на основе графов, изучая их применение для представления и решения задач со сложными отношениями 
• Изучить жадные алгоритмы, понять их логику и применение в решении оптимизационных задач 
• Изучить и применить технику обратного пути для систематического решения проблем, проанализировав ее эффективность в различных сценариях 

Модуль 6. Интеллектуальные системы  

• Изучить теорию агентов, понять фундаментальные концепции их работы и применения в искусственном интеллекте и программной инженерии 
• Изучить представление знаний, включая анализ онтологий и их применение для организации структурированной информации 
• Проанализировать концепцию семантической паутины и ее влияние на организацию и поиск информации в цифровой среде 
• Оценивать и сравнивать различные представления знаний, интегрируя их для повышения эффективности и точности интеллектуальных систем 
• Изучать семантические рассуждения, системы, основанные на знаниях, и экспертные системы, понимая их функциональность и применение в интеллектуальном принятии решений 

Модуль 7. Машинное обучение и добыча данных 

• Ознакомиться с процессами обнаружения знаний и фундаментальными концепциями машинного обучения 
• Изучить деревья решений как модели контролируемого обучения, понять их структуру и области применения 
• Оценивать классификаторы с помощью специальных методов для определения их производительности и точности при классификации данных 
• Изучить нейронные сети, понять их работу и архитектуру для решения сложных задач машинного обучения 
• Изучить байесовские методы и их применение в машинном обучении, включая байесовские сети и байесовские классификаторы 
• Проанализировать регрессионные модели и модели непрерывного отклика для прогнозирования числовых значений по данным 
• Изучить методы кластеризации для выявления закономерностей и структур в немаркированных наборах данных 
• Изучить методы интеллектуального анализа текста и обработки естественного языка (NLP), чтобы понять, как методы машинного обучения применяются для анализа и понимания текста 

Модуль 8. Нейронные сети, основа глубокого обучения  

• Освоить основы глубокого обучения, понять его важнейшую роль в глубоком обучении 
• Изучить фундаментальные операции в нейронных сетях и понять их применение для построения моделей 
• Проанализировать различные слои, используемые в нейронных сетях, и научиться выбирать их соответствующим образом 
• Понимать эффективное соединение слоев и операций для проектирования сложных и эффективных архитектур нейронных сетей 
• Использовать тренеры и оптимизаторы для настройки и улучшения работы нейронных сетей 
• Исследовать связь между биологическими и искусственными нейронами для более глубокого понимания дизайна моделей 
• Выполнять настройку гиперпараметров для тонкой настройки нейронных сетей, оптимизируя их работу на конкретных задачах 

Модуль 9. Обучение глубоких нейронных сетей  

• Решать проблемы, связанные с градиентом, при обучении глубоких нейронных сетей 
• Изучать и применять различные оптимизаторы для повышения эффективности и сходимости моделей 
• Программировать скорость обучения, чтобы динамически регулировать скорость сходимости модели 
• Понимать и устранять перенастройку с помощью специальных стратегий во время обучения 
• Применять практические рекомендации для обеспечения эффективного и результативного обучения глубоких нейронных сетей 
• Внедрять трансферное обучение в качестве продвинутой техники для улучшения работы модели на конкретных задачах 
• Изучать и применять методы дополнения данных для обогащения наборов данных и улучшения обобщения моделей 
• Разрабатывать практические приложения с использованием трансферного обучения для решения реальных задач 
• Понимать и применять методы регуляризации для улучшения обобщения и предотвращения перегрузки в глубоких нейронных сетях 

Модуль 10. Настройка моделей и обучение с помощью TensorFlow  

• Освоить основы TensorFlow и его интеграцию с NumPy для эффективной обработки данных и вычислений 
• Настраивать обучающие модели и алгоритмы, используя расширенные возможности TensorFlow 
• Изучить API tfdata для эффективного управления и манипулирования наборами данных 
• Внедрять формат TFRecord для хранения и доступа к большим наборам данных в TensorFlow 
• Использовать слои предварительной обработки Keras, чтобы облегчить построение пользовательских моделей 
• Изучить проект TensorFlow Datasets, чтобы получить доступ к заранее определенным наборам данных и повысить эффективность разработки 
• Разработать приложение для глубокого обучения с помощью TensorFlow, используя знания, полученные в этом модуле 
• Использовать все полученные знания на практике при построении и обучении пользовательских моделей с помощью TensorFlow в реальных ситуациях 

Модуль 11. Глубокое компьютерное зрение с использованием конволюционных нейронных сетей  

• Понимать архитектуру зрительной коры и ее значение для глубокого компьютерного зрения 
• Исследовать и применять конволюционные слои для извлечения ключевых характеристик из изображений 
• Применять слои кластеризации и использовать их в моделях глубокого компьютерного зрения с помощью Keras 
• Анализировать различные архитектуры конволюционных нейронных сетей (CNN) и их применимость в различных контекстах 
• Разрабатывать и внедрять CNN ResNet с помощью библиотеки Keras для повышения эффективности и производительности модели 
• Использовать предварительно обученные модели Keras, чтобы использовать трансферное обучение для решения конкретных задач 
• Применять методы классификации и локализации в средах глубокого компьютерного зрения 
• Изучить стратегии обнаружения и отслеживания объектов с помощью конволюционных нейронных сетей 
• Реализовывать методы семантической сегментации для детального понимания и классификации объектов на изображениях 

Модуль 12. Обработка естественного языка (NLP) с помощью естественных рекуррентных сетей (RNN) и внимания  

• Развивать навыки генерации текста с помощью рекуррентных нейронных сетей (RNN) 
• Применять RNN в классификации мнений для анализа настроений в текстах 
• Понимать и применять механизмы внимания в моделях обработки естественного языка 
• Анализировать и использовать модели трансформеров в конкретных задачах NLP 
• Изучить применение моделей трансформеров в контексте обработки изображений и компьютерного зрения 
• Познакомиться с библиотекой трансформеров Hugging Face для эффективной реализации продвинутых моделей 
• Сравнить различные библиотеки трансформеров, чтобы оценить их пригодность для решения конкретных задач 
• Разработать практическое приложение NLP, объединяющее RNN и механизмы внимания для решения реальных задач 

Модуль 13. Автоэнкодеры, GAN, и диффузионные модели  

• Разрабатывать эффективные представления данных с помощью автоэнкодеров, GAN и диффузионных моделей 
• Выполнять PCA с использованием неполного линейного автоматического кодировщика для оптимизации представления данных 
• Внедрять и понимать работу датчиков автоматической укладки 
• Изучать и применять конволюционные автоэнкодеры для эффективного представления визуальных данных 
• Анализировать и применять эффективность разреженных автоматических кодеров для представления данных 
• Генерировать изображения моды из набора данных MNIST с помощью автоэнкодеров 
• Понять концепцию генеративных адверсарных сетей (GAN) и диффузионных моделей 
• Реализовать и сравнить производительность диффузионных моделей и GAN при генерации данных 

Модуль 14. Биоинспирированные вычисления   

• Познакомиться с фундаментальными концепциями биоинспирированных алгоритмов 
• Исследовать социально адаптивные алгоритмы как ключевой подход к биоинспирированным алгоритмов 
• Анализировать стратегии освоения пространства в генетических алгоритмах 
• Изучить модели эволюционных вычислений в контексте оптимизации  
• Продолжить детальный анализ моделей эволюционных вычислений  
• Применять эволюционное программирование для решения конкретных задач обучения 
• Решать сложные многоцелевые задачи в рамках биоинспирированных алгоритмов 
• Исследовать применение нейронных сетей в области биоинспирированных алгоритмов  
• Углубиться во внедрение и использование нейронных сетей в биоинспирированных вычислениях 

Модуль 15. Искусственный интеллект: Стратегии и применение 

• Разрабатывать стратегии внедрения искусственного интеллекта в финансовые услуги 
• Проанализировать последствия применения искусственного интеллекта для оказания медицинских услуг 
• Выявить и оценить риски, связанные с использованием ИИ в сфере здравоохранения 
• Оценивать потенциальные риски, связанные с использованием ИИ в промышленности 
• Применять методы искусственного интеллекта в промышленности для повышения производительности 
• Разрабатывать решения на основе искусственного интеллекта для оптимизации процессов в сфере государственного управления 
• Оценивать внедрение технологий ИИ в образовательном секторе 
• Применять методы искусственного интеллекта в лесном и сельском хозяйстве для повышения производительности 
• Оптимизировать процессы управления персоналом за счет стратегического использования искусственного интеллекта 

Модуль 16. Практическое применение искусственного интеллекта в дизайне 

• Применять инструменты для совместной работы, используя преимущества ИИ, для улучшения коммуникации и повышения эффективности работы дизайнерских команд 
• Включать эмоциональные аспекты в дизайн с помощью техник, которые эффективно взаимодействуют с аудиторией, изучая, как искусственный интеллект может влиять на эмоциональное восприятие дизайна 
• Осваивать специальные инструменты и фреймворки для применения ИИ в дизайне, такие как GANs (генеративные адверсарные сети) и другие соответствующие библиотеки 
• Использовать искусственный интеллект для автоматического создания изображений, иллюстраций и других визуальных материалов  
• Внедрять методы ИИ для анализа данных, связанных с дизайном, таких как поведение пользователей в браузере и их отзывы 

Модуль 17. Взаимодействие дизайн-пользователь и ИИ 

• Понимать симбиоз интерактивного дизайна и ИИ для оптимизации пользовательского опыта 
• Развивать навыки адаптивного дизайна, учета поведения пользователей и применения передовых инструментов ИИ 
• Критически анализировать проблемы и возможности при реализации индивидуальных проектов в промышленности с использованием ИИ 
• Использовать предиктивные алгоритмы ИИ для  прогнозирования взаимодействия с пользователем, что позволяет упреждать и эффективно реагировать на дизайн 
• Разрабатывать рекомендательные системы на основе ИИ, которые предлагают пользователям релевантный контент, продукты или действия 

Модуль 18. Инновации в процессах дизайна и ИИ 

• Понимать преобразующую роль ИИ в инновациях дизайна и производственных процессов 
• Внедрять стратегии массовой кастомизации в производство с помощью искусственного интеллекта, адаптируя продукцию к индивидуальным потребностям 
• Применять методы ИИ для минимизации отходов в процессе дизайна, способствуя более рациональному использованию ресурсов 
• Развивать практические навыки применения методов искусственного интеллекта для улучшения промышленных и дизайнерских процессов 
• Поощрять креативность и исследования в процессе дизайна, используя ИИ как инструмент для создания инновационных решений 

Модуль 19. Технологии прикладного дизайна и ИИ 

• Улучшение комплексного понимания и практических навыков использования передовых технологий и искусственного интеллекта в различных аспектах дизайна 
• Понимать стратегическую интеграцию развивающихся технологий и ИИ в области дизайна 
• Применять методы оптимизации архитектуры микрочипов с использованием ИИ для повышения производительности и эффективности 
• Правильно использовать алгоритмы для автоматической генерации мультимедийного контента, обогащающего визуальную коммуникацию в редакционных проектах 
• Применять знания и навыки, полученные в ходе этой программы, в реальных проектах с использованием технологий и искусственного интеллекта в дизайне 

Модуль 20. Этика и экология в дизайне и ИИ 

• Понимать этические принципы, связанные с искусственным интеллектом и дизайном, воспитывать этическое сознание при принятии решений 
• Сосредоточиться на этической интеграции технологий, таких как распознавание эмоций, обеспечивая иммерсивный опыт, который уважает частную жизнь и достоинство пользователя 
• Продвигать социальную и экологическую ответственность в дизайне видеоигр и в индустрии в целом, учитывая этические аспекты в представлении и игровом процессе 
• Создавать устойчивые практики в процессах дизайна, начиная от сокращения отходов и заканчивая интеграцией ответственных технологий, способствуя сохранению окружающей среды 
• Анализировать, как технологии ИИ могут повлиять на общество, и рассматривать стратегии по смягчению их возможного негативного воздействия 

Вы будете использовать потенциал искусственного интеллекта для оптимизации креативных процессов и создания инновационных и ответственных дизайнерских решений"