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 Специализированную магистратуру в области искусственного интеллекта 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"

Особенностью Специализированной магистратуры является инновационный и комплексный подход к пересечению дизайна и искусственного интеллекта. Включение таких предметов, как «Вычислительный дизайн и искусственный интеллект» и «Взаимодействие дизайн-пользователь и искусственный интеллект», позволит дизайнерам решать современные задачи, от автоматического создания мультимедийного контента до контекстной адаптации при взаимодействии с пользователем. Кроме того, инновационное слияние технических навыков, таких как оптимизация структуры микрочипов, с этическими и экологическими соображениями, такими как минимизация отходов, делает эту программу целостным подходом.

Погрузитесь в обучение, которое объединяет творчество с глубоким вниманием к этике и устойчивости, применяя искусственный интеллект в области дизайна" 

Модуль 1. Основы искусственного интеллекта

1.1. История искусственного интеллекта

1.1.1. Когда мы начали говорить об искусственном интеллекте?
1.1.2. Упоминания в кино
1.1.3. Важность искусственного интеллекта
1.1.4. Технологии, обеспечивающие и поддерживающие искусственный интеллект

1.2. Искусственный интеллект в играх

1.2.1. Теория игр
1.2.2. Минимакс и Альфа-бета-отсечение
1.2.3. Моделирование: Монте-Карло

1.3. Нейронные сети

1.3.1. Биологические основы
1.3.2. Вычислительная модель
1.3.3. Контролируемые и неконтролируемые нейронные сети
1.3.4. Простой перцептрон
1.3.5. Многослойный перцептрон

1.4. Генетические алгоритмы

1.4.1. История
1.4.2. Биологическая основа
1.4.3. Кодирование проблемы
1.4.4. Генерация начальной популяции
1.4.5. Основной алгоритм и генетические операторы
1.4.6. Оценка отдельных лиц: Fitness

1.5. Тезаурусы, словари, таксономии

1.5.1. Словари
1.5.2. Таксономия
1.5.3. Тезаурусы
1.5.4. Онтологии
1.5.5. Представление знаний: Семантическая паутина

1.6. Семантическая паутина

1.6.1. Спецификация: RDF, RDFS и OWL
1.6.2. Выводы/рассуждения
1.6.3. Linked Data

1.7. Экспертные системы и DSS

1.7.1. Экспертные системы
1.7.2. Системы поддержки принятия решений

1.8. Чат-боты и виртуальные помощники

1.8.1. Типы помощников: голосовые и текстовые помощники
1.8.2. Основополагающие детали для развития помощника: Намерения, сущности и диалоговый поток
1.8.3. Интеграции: Web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Инструменты разработки помощников: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. Стратегия и внедрение ИИ
1.10. Будущее искусственного интеллекта

1.10.1. Мы понимаем, как определять эмоции с помощью алгоритмов
1.10.2. Создание личности: Язык, выражения и содержание
1.10.3. Тенденции искусственного интеллекта
1.10.4. Размышления

Модуль 2. Виды и жизненный цикл данных

2.1. Статистика

2.1.1. Статистика: Описательная статистика, статистические выводы
2.1.2. Население, выборка, индивидуум
2.1.3. Переменные: Определение, шкалы измерения

2.2. Типы статистических данных

2.2.1. По типу

2.2.1.1. Количественные: непрерывные данные и дискретные данные
2.2.1.2. Качественные: биномиальные данные, номинальные данные, порядковые данные

2.2.2. По форме

2.2.2.1. Числовые
2.2.2.2. Текст
2.2.2.3. Логические

2.2.3. Согласно источнику

2.2.3.1. Первичные
2.2.3.2. Вторичные

2.3. Жизненный цикл данных

2.3.1. Этапы цикла
2.3.2. Основные этапы цикла
2.3.3. Принципы FAIR

2.4. Начальные этапы цикла

2.4.1. Определение целей
2.4.2. Определение необходимых ресурсов
2.4.3. Диаграмма Гантта
2.4.4. Структура данных

2.5. Сбор данных

2.5.1. Методология сбора
2.5.2. Инструменты сбора
2.5.3. Каналы сбора

2.6. Очистка данных

2.6.1. Этапы очистки данных
2.6.2. Качество данных
2.6.3. Работа с данными (с помощью R)

2.7. Анализ данных, интерпретация и оценка результатов

2.7.1. Статистические меры
2.7.2. Индексы отношений
2.7.3. Добыча данных

2.8. Хранилище данных (datawarehouse)

2.8.1. Элементы, входящие в его состав
2.8.2. Разработка
2.8.3. Аспекты, которые следует учитывать

2.9. Доступность данных

2.9.1. Доступ
2.9.2. Полезность
2.9.3. Безопасность

2.10. Нормативно-правовые аспекты

2.10.1. Закон о защите данных
2.10.2. Передовая практика
2.10.3. Другие нормативные аспекты

Модуль 3. Данные в искусственном интеллекте

3.1. Наука о данных

3.1.1. Наука о данных
3.1.2. Передовые инструменты для исследователя данных

3.2. Данные, информация и знания

3.2.1. Данные, информация и знания
3.2.2. Типы данных
3.2.3. Источники данных

3.3. От данных к информации

3.3.1. Анализ данных
3.3.2. Виды анализа
3.3.3. Извлечение информации из набора данных

3.4. Извлечение информации путем визуализации

3.4.1. Визуализация как инструмент анализа
3.4.2. Методы визуализации
3.4.3. Визуализация набора данных

3.5. Качество данных

3.5.1. Данные о качестве
3.5.2. Очистка данных
3.5.3. Основная предварительная обработка данных

3.6. Набор данных

3.6.1. Обогащение набора данных
3.6.2. Проклятие размерности
3.6.3. Модификация нашего набора данных

3.7. Выведение из равновесия

3.7.1. Дисбаланс классов
3.7.2. Методы устранения дисбаланса
3.7.3. Сбалансированность набора данных

3.8. Модели без контроля

3.8.1. Модель без контроля
3.8.2. Методы
3.8.3. Классификация с помощью моделей без контроля

3.9. Модели под контролем

3.9.1. Модель под контролем
3.9.2. Методы
3.9.3. Классификация с помощью моделей под контролем

3.10. Инструменты и передовой опыт

3.10.1. Передовая практика для специалиста по исследованию данных
3.10.2. Лучшая модель
3.10.3. Полезные инструменты

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

4.1. Статистический вывод

4.1.1. Описательная статистика vs. Статистический вывод
4.1.2. Параметрические методы
4.1.3. Непараметрические методы

4.2. Исследовательский анализ

4.2.1. Описательный анализ
4.2.2. Визуализация
4.2.3. Подготовка данных

4.3. Подготовка данных

4.3.1. Интеграция и очистка данных
4.3.2. Нормализация данных
4.3.3. Преобразование данных

4.4. Отсутствующие данные

4.4.1. Обработка отсутствующих значений
4.4.2. Метод максимального правдоподобия
4.4.3. Обработка отсутствующих данных в машинном обучении

4.5. Шум в данных

4.5.1. Классы и признаки шума
4.5.2. Фильтрация шумов
4.5.3. Шумовой эффект

4.6. Проклятие размерности

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Редукция многомерных данных

4.7. От непрерывных к дискретным признакам

4.7.1. Непрерывные и дискретные данные
4.7.2. Процесс дискретизации

4.8. Данные

4.8.1. Выбор данных
4.8.2. Перспективы и критерии отбора
4.8.3. Методы отбора

4.9. Выбор экземпляров

4.9.1. Методы выбора экземпляра
4.9.2. Выбор прототипов
4.9.3. Расширенные методы выбора экземпляра

4.10. Предварительная обработка больших данных

Модуль 5. Алгоритм и сложность в искусственном интеллекте

5.1. Введение в шаблоны разработки алгоритмов

5.1.1. Рекурсия
5.1.2. "Разделяй и властвуй"
5.1.3. Другие стратегии

5.2. Эффективность и анализ работы алгоритмов

5.2.1. Меры эффективности
5.2.2. Измерение объема данных на входе
5.2.3. Измерение времени выполнения
5.2.4. Случаи: худший, лучший и средний
5.2.5. Асимптотическая нотация
5.2.6. Критерии математического анализа нерекурсивных алгоритмов
5.2.7. Критерии математического анализа рекурсивных алгоритмов
5.2.8. Эмпирический анализ алгоритмов

5.3. Алгоритмы сортировки

5.3.1. Концепция сортировки
5.3.2. Пузырьковая сортировка
5.3.3. Сортировка выбором
5.3.4. Сортировка вставками
5.3.5. Сортировка слиянием (Merge_Sort)
5.3.6. Быстрая сортировка (Quick_Sort)

5.4. Алгоритмы с применением деревьев

5.4.1. Концепция дерева
5.4.2. Бинарные деревья
5.4.3. Обходы деревьев
5.4.4. Представление выражений
5.4.5. Упорядоченные бинарные деревья
5.4.6. Сбалансированные бинарные деревья

5.5. Алгоритмы с применением кучей

5.5.1. Что такое кучи
5.5.2. Алгоритм сортировки кучей
5.5.3. Очереди с приоритетом

5.6. Алгоритмы на графах

5.6.1. Представление
5.6.2. Обход в ширину
5.6.3. Обход в глубину
5.6.4. Топологическая сортировка

5.7. Жадные алгоритмы

5.7.1. Жадные стратегии
5.7.2. Элементы жадной стратегии
5.7.3. Обмен монет
5.7.4. Задача коммивояжера
5.7.5. Задача о рюкзаке

5.8. Поиск кратчайших путей

5.8.1. Задача о кратчайшем пути
5.8.2. Отрицательные дуги и циклы
5.8.3. Алгоритм Дейкстры

5.9. Жадные алгоритмы на графах

5.9.1. Минимальное остовное дерево
5.9.2. Алгоритм Прима
5.9.3. Алгоритм Краскала
5.9.4. Анализ сложности

5.10. Техника Backtracking

5.10.1. Техника Backtracking
5.10.2. Альтернативные техники

Модуль 6. Интеллектуальные системы

6.1. Теория агентов

6.1.1. История концепции
6.1.2. Определение агента
6.1.3. Агенты в системах искусственного интеллекта
6.1.4. Агенты в разработке программного обеспечения

6.2. Архитектуры агентов

6.2.1. Процесс рассуждения агента
6.2.2. Реактивные агенты
6.2.3. Дедуктивные агенты
6.2.4. Гибридные агенты
6.2.5. Сравнение

6.3. Информация и знания

6.3.1. Различие между данными, информацией и знаниями
6.3.2. Оценка качества данных
6.3.3. Методы сбора данных
6.3.4. Методы получения информации
6.3.5. Методы приобретения знаний

6.4. Представление знаний

6.4.1. Важность представления знаний
6.4.2. Определение представления знаний через их роли
6.4.3. Характеристики представления знаний

6.5. Онтологии

6.5.1. Введение в метаданные
6.5.2. Философская концепция онтологии
6.5.3. Вычислительная концепция онтологии
6.5.4. Онтологии доменов и онтологии более высокого уровня
6.5.5. Как создать онтологию?

6.6. Языки онтологий и программное обеспечение для создания онтологий

6.6.1. Семантическая тройка RDF, Turtle и N
6.6.2. RDF Schema
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. Знакомство с различными инструментами для создания онтологий
6.6.6. Установка и использование Protégé

6.7. Семантическая паутина

6.7.1. Текущее состояние и будущее семантической паутины
6.7.2. Семантические веб-приложения

6.8. Другие модели представления знаний

6.8.1. Словари
6.8.2. Обзор
6.8.3. Таксономия
6.8.4. Тезаурусы
6.8.5. Фолксономии
6.8.6. Сравнение
6.8.7. Карты разума

6.9. Оценка и интеграция представлений знаний

6.9.1. Логика нулевого порядка
6.9.2. Логика первого порядка
6.9.3. Дескрипционная логика
6.9.4. Взаимосвязь между различными типами логики
6.9.5. Prolog: Программирование на основе логики первого порядка

6.10. Семантические анализаторы, системы, основанные на знаниях, и экспертные системы

6.10.1. Концепция анализатора
6.10.2. Применение анализатора
6.10.3. Системы, основанные на знаниях
6.10.4. MYCIN, история экспертных систем
6.10.5. Элементы и архитектура экспертных систем
6.10.6. Создание экспертных систем

Модуль 7. Машинное обучение и добыча данных

7.1. Введение в процессы обнаружения знаний и основные концепции машинного обучения

7.1.1. Ключевые понятия процесса обнаружения знаний
7.1.2. Исторический взгляд процесса обнаружения знаний
7.1.3. Этапы процесса обнаружения знаний
7.1.4. Методы, используемые в процессах обнаружения знаний
7.1.5. Характеристики хороших моделей машинного обучения
7.1.6. Типы информации машинного обучения
7.1.7. Основные концепции обучения
7.1.8. Основные концепции обучения без контроля

7.2. Исследование и предварительная обработка данных

7.2.1. Обработка данных
7.2.2. Обработка данных в потоке анализа данных
7.2.3. Типы данных
7.2.4. Преобразование данных
7.2.5. Визуализация и исследование непрерывных переменных
7.2.6. Визуализация и исследование категориальных переменных
7.2.7. Корреляционные меры
7.2.8. Наиболее распространенные графические представления
7.2.9. Введение в многомерный анализ и снижение размерности

7.3. Деревья решений

7.3.1. Алгоритм ID
7.3.2. Алгоритм C
7.3.3. Перегрузка и обрезка
7.3.4. Анализ результатов

7.4. Оценка классификаторов

7.4.1. Матрицы путаницы
7.4.2. Матрицы численной оценки
7.4.3. Kappa-статистика
7.4.4. ROC-кривая

7.5. Правила классификации

7.5.1. Меры по оценке правил
7.5.2. Введение в графическое представление
7.5.3. Алгоритм последовательного оверлея

7.6. Нейронные сети

7.6.1. Основные понятия
7.6.2. Простые нейронные сети
7.6.3. Алгоритм Backpropagation
7.6.4. Введение в рекуррентные нейронные сети

7.7. Байесовские методы

7.7.1. Основные понятия вероятности
7.7.2. Теорема Байеса
7.7.3. Наивный Байес
7.7.4. Введение в байесовские сети

7.8. Регрессия и модели непрерывного отклика

7.8.1. Простая линейная регрессия
7.8.2. Множественная линейная регрессия
7.8.3. Логистическая регрессия
7.8.4. Деревья регрессии
7.8.5. Введение в машины опорных векторов (SVM)
7.8.6. Меры соответствия

7.9. Кластеризация

7.9.1. Основные понятия
7.9.2. Иерархическая кластеризация
7.9.3. Вероятностные методы
7.9.4. Алгоритм EM
7.9.5. Метод B-Cubed
7.9.6. Неявные методы

7.10. Интеллектуальный анализ текста и обработка естественного языка (NLP)

7.10.1. Основные понятия
7.10.2. Создание корпуса
7.10.3. Описательный анализ
7.10.4. Введение в анализ чувств

Модуль 8. Нейронные сети, основа глубокого обучения

8.1. Глубокое обучение

8.1.1. Виды глубокого обучения
8.1.2. Области применения глубокого обучения
8.1.3. Преимущества и недостатки глубокого обучения

8.2. Операции

8.2.1. Сумма
8.2.2. Продукт
8.2.3. Перевод

8.3. Слои

8.3.1. Входной слой
8.3.2. Скрытый слой
8.3.3. Выходной слой

8.4. Склеивание слоев и операции

8.4.1. Проектирование архитектур
8.4.2. Соединение между слоями
8.4.3. Распространение вперед

8.5. Построение первой нейронной сети

8.5.1. Проектирование сети
8.5.2. Определение весов
8.5.3. Практика сети

8.6. Тренажер и оптимизатор

8.6.1. Выбор оптимизатора
8.6.2. Установление функции потерь
8.6.3. Установление метрики

8.7. Применение принципов нейронных сетей

8.7.1. Функции активации
8.7.2. Обратное распространение
8.7.3. Установка параметров

8.8. От биологических нейронов к искусственным

8.8.1. Функционирование биологического нейрона
8.8.2. Передача знаний искусственным нейронам
8.8.3. Установление взаимоотношений между ними

8.9. Реализация MLP (многослойного перцептрона) с помощью Keras

8.9.1. Определение структуры сети
8.9.2. Составление модели
8.9.3. Обучение модели

8.10. Тонкая настройка гиперпараметров нейронных сетей

8.10.1. Выбор функции активации
8.10.2. Установка скорости обучения
8.10.3. Установка весов

Модуль 9. Обучение глубоких нейронных сетей

9.1. Градиентные задачи

9.1.1. Методы оптимизации градиента
9.1.2. Стохастические градиенты
9.1.3. Методы инициализации весов

9.2. Повторное использование предварительно обученных слоев

9.2.1. Перенос результатов обучения
9.2.2. Извлечение признаков
9.2.3. Глубокое обучение

9.3. Оптимизаторы

9.3.1. Стохастические оптимизаторы градиентного спуска
9.3.2. Оптимизаторы Adam и RMSprop
9.3.3. Современные оптимизаторы

9.4. Программирование скорости обучения

9.4.1. Автоматическое управление скоростью обучения
9.4.2. Циклы обучения
9.4.3. Условия сглаживания

9.5. Переоценка

9.5.1. Перекрестная валидация
9.5.2. Регуляризация
9.5.3. Метрики оценки

9.6. Практические рекомендации

9.6.1. Конструкция модели
9.6.2. Выбор метрик и параметров оценки
9.6.3. Проверка гипотез

9.7. Трансферное обучение

9.7.1. Перенос результатов обучения
9.7.2. Извлечение признаков
9.7.3. Глубокое обучение

9.8. Расширение данных

9.8.1. Преобразования изображений
9.8.2. Формирование синтетических данных
9.8.3. Преобразование текста

9.9. Практическое применение трансферного обучения

9.9.1. Перенос результатов обучения
9.9.2. Извлечение признаков
9.9.3. Глубокое обучение

9.10. Регуляризация

9.10.1. L и L
9.10.2. Регуляризация по принципу максимальной энтропии
9.10.3. Dropout

Модуль 10. Настройка моделей и обучение с помощью TensorFlow

10.1. TensorFlow

10.1.1. Использование библиотеки TensorFlow
10.1.2. Обучение модели с помощью TensorFlow
10.1.3. Операции с графиками в TensorFlow

10.2. TensorFlow и NumPy

10.2.1. Вычислительная среда NumPy для TensorFlow
10.2.2. Использование массивов NumPy в TensorFlow
10.2.3. Операции NumPy для графиков TensorFlow

10.3. Настройка моделей и алгоритмов обучения

10.3.1. Построение пользовательских моделей с помощью TensorFlow
10.3.2. Управление параметрами обучения
10.3.3. Использование методов оптимизации для обучения

10.4. Функции и графики TensorFlow

10.4.1. Функции в TensorFlow
10.4.2. Использование графиков для обучения модели
10.4.3. Оптимизация графов с помощью операций TensorFlow

10.5. Загрузка и предварительная обработка данных с помощью TensorFlow

10.5.1. Загрузка наборов данных с помощью TensorFlow
10.5.2. Предварительная обработка данных с помощью TensorFlow
10.5.3. Использование инструментов TensorFlow для манипулирования данными

10.6. API tfdata

10.6.1. Использование tfdata для обработки данных
10.6.2. Построение потоков данных с помощью tfdata
10.6.3. Использование API tfdata для обучения моделей

10.7. Формат TFRecord

10.7.1. Использование API TFRecord для сериализации данных
10.7.2. Загрузка файлов TFRecord с помощью TensorFlow
10.7.3. Использование файлов TFRecord для обучения моделей

10.8. Слои предварительной обработки в Keras

10.8.1. Использование API предварительной обработки в Keras
10.8.2. Построение pipelined предварительной обработки с помощью Keras
10.8.3. Использование API предварительной обработки в Keras для обучения моделей

10.9. Проект TensorFlow Datasets

10.9.1. Использование TensorFlow Datasets для загрузки данных
10.9.2. Предварительная обработка данных с помощью TensorFlow Datasets
10.9.3. Использование наборов данных TensorFlow 

10.10. Построение приложения глубокого обучения с помощью TensorFlow

10.10.1. Практическое применение
10.10.2. Построение приложения глубокого обучения с помощью TensorFlow
10.10.3. Обучение модели с помощью TensorFlow
10.10.4. Использование приложения для прогнозирования результатов

Модуль 11. Глубокое компьютерное зрение с использованием конволюционных нейронных сетей

11.1. Архитектура Visual Cortex

11.1.1. Функции зрительной коры
11.1.2. Теории вычислительного зрения
11.1.3. Модели обработки изображений

11.2. Конволюционные слои

11.2.1. Повторное использование весов в свертке
11.2.2. Конволюция D
11.2.3. Функции активации

11.3. Слои кластеризации и реализация слоев кластеризации с помощью Keras

11.3.1. Pooling и Striding
11.3.2. Flattening
11.3.3. Виды Pooling

11.4. Архитектуры CNN

11.4.1. Архитектура VGG
11.4.2. Архитектура AlexNet
11.4.3. Архитектура ResNet

11.5. Реализация CNN ResNet с использованием Keras

11.5.1. Инициализация весов
11.5.2. Определение входного слоя
11.5.3. Определение выходного слоя

11.6. Использование предварительно обученных моделей Keras

11.6.1. Характеристики предварительно обученных моделей
11.6.2. Использование предварительно обученных моделей
11.6.3. Преимущества предварительно обученных моделей

11.7. Предварительно обученные модели для трансферного обучения

11.7.1. Трансферное обучение
11.7.2. Процесс трансферного обучения
11.7.3. Преимущества трансферного обучения

11.8. Классификация и локализация в глубоком компьютерном зрении

11.8.1. Классификация изображений
11.8.2. Определение местоположения объектов на изображениях
11.8.3. Обнаружение объектов

11.9. Обнаружение объектов и их отслеживание

11.9.1. Методы обнаружения объектов
11.9.2. Алгоритмы отслеживания объектов
11.9.3. Методы отслеживания и трассировки

11.10. Семантическая сегментация

11.10.1. Глубокое обучение для семантической сегментации
11.10.1. Обнаружение краев
11.10.1. Методы сегментации, основанные на правилах

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

12.1. Генерация текста с использованием RNN

12.1.1. Обучение RNN для генерации текста
12.1.2. Генерация естественного языка с помощью RNN
12.1.3. Приложения для генерации текста с помощью RNN

12.2. Создание обучающего набора данных

12.2.1. Подготовка данных для обучения RNN
12.2.2. Хранение обучающего набора данных
12.2.3. Очистка и преобразование данных
12.2.4. Анализ настроений

12.3. Ранжирование мнений с помощью RNN

12.3.1. Выявление тем в комментариях
12.3.2. Анализ настроений с помощью алгоритмов глубокого обучения

12.4. Сеть кодирования-декодирования для нейронного машинного перевода

12.4.1. Обучение RNN для машинного перевода
12.4.2. Использование кодирующей-декодирующей сети для машинного перевода
12.4.3. Повышение точности машинного перевода с помощью RNN

12.5. Механизмы внимания

12.5.1. Реализация механизмов внимания в RNN
12.5.2. Использование механизмов внимания для повышения точности модели
12.5.3. Преимущества механизмов внимания в нейронных сетях

12.6. Модели трансформеров

12.6.1. Использование моделей трансформеров для обработки естественного языка
12.6.2. Применение моделей трансформеров для зрения
12.6.3. Преимущества моделей трансформеров

12.7. Трансформеры для зрения

12.7.1. Применение моделей трансформеров для зрения
12.7.2. Предварительная обработка данных изображений
12.7.3. Обучение модели трансформеров для зрения

12.8. Библиотека трансформеров Hugging Face

12.8.1. Использование библиотеки трансформеров Hugging Face
12.8.2. Применение библиотеки трансформеров Hugging Face
12.8.3. Преимущества библиотеки трансформеров Hugging Face

12.9. Другие библиотеки трансформеров. Сравнение

12.9.1. Сравнение различных библиотек трансформеров
12.9.2. Использование других библиотек трансформеров
12.9.3. Преимущества других библиотек трансформеров

12.10. Разработка NLP-приложения с использованием RNN и внимания. Практическое применение

12.10.1. Разработка приложения для обработки естественного языка с использованием RNN и внимания
12.10.2. Использование RNN, механизмов ухода и моделей трансформаторов при внедрении
12.10.3. Оценка практического применения

Модуль 13. Автоэнкодеры, GAN и диффузионные модели

13.1. Эффективные представления данных

13.1.1. Снижение размерности
13.1.2. Глубокое обучение
13.1.3. Компактные представления

13.2. Реализация РСА с неполным линейным автоматическим кодировщиком

13.2.1. Процесс обучения
13.2.2. Внедрение Python
13.2.3. Использование тестовых данных

13.3. Стековые автоматические кодировщики

13.3.1. Глубокие нейронные сети
13.3.2. Построение архитектур кодирования
13.3.3. Использование инструментов

13.4. Конволюционные автокодировщики

13.4.1. Конструкция конволюционной модели
13.4.2. Обучение конволюционной модели
13.4.3. Оценка результатов

13.5. Шумоподавление автоматических энкодеров

13.5.1. Применение фильтров
13.5.2. Проектирование моделей кодирования
13.5.3. Использование методов регуляризации

13.6. Автоматические разреженные автоматические энкодеры

13.6.1. Повышение эффективности кодирования
13.6.2. Минимизация числа параметров
13.6.3. Применение методов регуляризации

13.7. Автоматические вариационные энкодеры

13.7.1. Использование вариационной оптимизации
13.7.2. Глубокое обучение без контроля
13.7.3. Глубокие латентные представления

13.8. Генерация модных изображений MNIST

13.8.1. Распознание паттернов
13.8.2. Генерация изображений
13.8.3. Обучение глубоких нейронных сетей

13.9. Генеративные адверсарные сети и диффузионные модели

13.9.1. Формирование контента из изображений
13.9.2. Моделирование распределений данных
13.9.3. Использование состязательных сетей

13.10. Реализация моделей

13.10.1. Практическое применение
13.10.2. Реализация моделей
13.10.3. Использование реальных данных
13.10.4. Оценка результатов

Модуль 14. Биоинспирированные вычисления

14.1. Введение в биоинспирированные вычисления

14.1.1. Введение в биоинспирированные вычисления

14.2. Алгоритмы социальной адаптации

14.2.1. Биоинспирированные алгоритмы, основанные на муравьиных колониях
14.2.2. Разновидности алгоритмов муравьиных колоний
14.2.3. Алгоритмы, основанные на облаках с частицами

14.3. Генетические алгоритмы

14.3.1. Общая структура
14.3.2. Внедрение основных операторов

14.4. Стратегии освоения и использования пространства для генетических алгоритмов

14.4.1. Алгоритм CHC
14.4.2. Мультимодальные задачи

14.5. Модели эволюционных вычислений (I)

14.5.1. Эволюционные стратегии
14.5.2. Эволюционное программирование
14.5.3. Алгоритмы, основанные на дифференциальной эволюции

14.6. Модели эволюционных вычислений (II)

14.6.1. Модели эволюции, основанные на оценке алгоритмов распределения (EDA)
14.6.2. Генетическое программирование

14.7. Применение эволюционного программирования при нарушениях обучаемости

14.7.1. Обучение на основе правил
14.7.2. Эволюционные методы в задачах выбора экземпляра

14.8. Многоцелевые задачи

14.8.1. Концепция доминирования
14.8.2. Применение эволюционных алгоритмов для решения многоцелевых задач

14.9. Нейронные сети (I)

14.9.1. Введение в нейронные сети
14.9.2. Практический пример с нейронными сетями

14.10. Нейронные сети (II)

14.10.1. Примеры использования нейронных сетей в медицинских исследованиях
14.10.2. Примеры использования нейронных сетей в экономике
14.10.3. Примеры использования нейронных сетей в искусственном зрении

Модуль 15. Искусственный интеллект: Стратегии и применение

15.1. Финансовые услуги

15.1.1. Последствия применения искусственного интеллекта (ИИ) в сфере финансовых услуг: возможности и проблемы
15.1.2. Примеры использования
15.1.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ
15.1.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ

15.2. Последствия применения искусственного интеллекта в здравоохранении

15.2.1. Последствия ИИ в секторе здравоохранения. Возможности и проблемы
15.2.2. Примеры использования

15.3. Риски, связанные с использованием ИИ в здравоохранении

15.3.1. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ
15.3.2. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ

15.4. Розничная торговля

15.4.1. Последствия ИИ в розничной торговле. Возможности и проблемы
15.4.2. Примеры использования
15.4.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ
15.4.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ

15.5. Промышленность

15.5.1. Последствия ИИ для промышленности. Возможности и проблемы
15.5.2. Примеры использования

15.6. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ в промышленности

15.6.1. Примеры использования
15.6.2. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ
15.6.3. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ

15.7. Государственное управление

15.7.1. Последствия использования искусственного интеллекта в государственном управлении. Возможности и проблемы
15.7.2. Примеры использования
15.7.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ
15.7.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ

15.8. Образовательная сфера

15.8.1. Последствия использования искусственного интеллекта в образовании. Возможности и проблемы
15.8.2. Примеры использования
15.8.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ
15.8.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ

15.9. Лесное и сельское хозяйство

15.9.1. Последствия ИИ для лесного и сельского хозяйства. Возможности и проблемы
15.9.2. Примеры использования
15.9.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ
15.9.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ

15.10. Кадровые ресурсы

15.10.1. Последствия ИИ для кадровых ресурсов. Возможности и проблемы
15.10.2. Примеры использования
15.10.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ
15.10.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ

Модуль 16. Практическое применение искусственного интеллекта в дизайне 

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

16.1.1. Фундаментальные концепции визуализации 
16.1.2. Инструменты и фреймворки для автоматического создания графики 
16.1.3. Социальное и культурное воздействие генеративного дизайна 
16.1.4. Современные тенденции в этой области и будущие разработки и приложения 

16.2. Динамическая персонализация пользовательских интерфейсов с помощью ИИ 

16.2.1. Принципы настройки UI/UX 
16.2.2. Алгоритмы рекомендаций в персонализации интерфейсов 
16.2.3. Опыт пользователей и постоянная обратная связь 
16.2.4. Практическое применение в реальных приложениях 

16.3. Генеративный дизайн: Применение в промышленности и искусстве 

16.3.1. Основы генеративного дизайна 
16.3.2. Генеративный дизайн в промышленности 
16.3.3. Генеративный дизайн в современном искусстве 
16.3.4. Проблемы и будущие разработки в области генеративного дизайна 

16.4. Автоматическое создание лейаутов с помощью алгоритмов 

16.4.1. Принципы автоматического редакционного лейаута 
16.4.2. Алгоритмы распространения контента 
16.4.3. Оптимизация пространства и пропорций в редакционном дизайне 
16.4.4. Автоматизация процесса проверки и корректировки 

16.5. Процедурная генерация контента в видеоиграх с помощью PCG

16.5.1. Введение в процедурную генерацию в видеоиграх 
16.5.2. Алгоритмы для автоматического создания уровней и окружения 
16.5.3. Процедурный нарратив и разветвление в видеоиграх 
16.5.4. Влияние процедурной генерации на впечатления игроков 

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

16.6.1. Основы распознавания паттернов в графическом дизайне 
16.6.2. Реализация моделей машинного обучения для идентификации логотипов 
16.6.3. Практическое применение в графическом дизайне 
16.6.4. Правовые и этические аспекты распознавания логотипов 

16.7. Оптимизация цветов и композиций с помощью ИИ 

16.7.1. Психология цвета и визуальная композиция 
16.7.2. Алгоритмы оптимизации цвета в графическом дизайне с помощью Adobe Color Wheel и Coolors 
16.7.3. Автоматическое создание визуальных элементов с помощью Framer, Canva и RunwayML 
16.7.4. Оценка влияния автоматической оптимизации на восприятие пользователя 

16.8. Прогностический анализ визуальных тенденций в дизайне 

16.8.1. Сбор данных и текущие тенденции 
16.8.2. Модели машинного обучения для предсказания трендов 
16.8.3. Реализация стратегий проактивного дизайна 
16.8.4. Принципы использования данных и прогнозов в дизайне 

16.9. Совместная работа в проектных группах с помощью ИИ 

16.9.1. Сотрудничество человека и ИИ в проектах дизайна 
16.9.2. Платформы и инструменты для совместной работы с помощью ИИ (Adobe Creative Cloud и Sketch2React) 
16.9.3. Передовая практика интеграции технологий с помощью ИИ 
16.9.4. Перспективы сотрудничества человека и ИИ в дизайне 

16.10. Стратегии успешного внедрения ИИ в дизайн 

16.10.1. Выявление потребностей в дизайне, решаемых с помощью ИИ 
16.10.2. Оценка доступных платформ и инструментов 
16.10.3. Эффективная интеграция в дизайн-проекты 
16.10.4. Постоянная оптимизация и адаптация 

Модуль 17. Взаимодействие дизайн-пользователь и ИИ 

17.1. Контекстные предложения в поведенческом дизайне 

17.1.1. Понимание поведения пользователей в дизайне 
17.1.2. Системы контекстных предложений на основе ИИ 
17.1.3. Стратегии обеспечения прозрачности и согласия пользователей 
17.1.4. Тенденции и возможные улучшения в поведенческой персонализации 

17.2. Предиктивный анализ взаимодействия с пользователем 

17.2.1. Важность предиктивной аналитики при взаимодействии пользователя с дизайнером 
17.2.2. Модели машинного обучения для прогнозирования поведения пользователей 
17.2.3. Интеграция предиктивной аналитики в дизайн пользовательского интерфейса 
17.2.4. Проблемы и дилеммы в предиктивной аналитике 

17.3. Адаптивный дизайн для различных устройств с помощью ИИ 

17.3.1. Принципы адаптивного дизайна устройств 
17.3.2. Алгоритмы адаптации контента 
17.3.3. Оптимизация интерфейса для мобильных и настольных компьютеров 
17.3.4. Будущие разработки в области адаптивного дизайна с использованием новых технологий 

17.4. Автоматическая генерация персонажей и врагов в видеоиграх 

17.4.1. Необходимость автоматической генерации в разработке видеоигр 
17.4.2. Алгоритмы генерации персонажей и врагов 
17.4.3. Кастомизация и адаптация автоматически генерируемых персонажей 
17.4.4. Опыт разработки: Проблемы и извлеченные уроки 

17.5. Улучшение ИИ игровых персонажей 

17.5.1. Важность искусственного интеллекта для персонажей видеоигр 
17.5.2. Алгоритмы для улучшения поведения персонажей 
17.5.3. Непрерывная адаптация и обучение ИИ в играх 
17.5.4. Технические и творческие задачи по улучшению ИИ персонажей 

17.6. Индивидуальный дизайн в промышленности: Проблемы и возможности 

17.6.1. Преобразование промышленного дизайна с помощью персонализации 
17.6.2. Технологии, способствующие созданию индивидуального дизайна 
17.6.3. Проблемы внедрения индивидуального дизайна в масштабе 
17.6.4. Возможности для инноваций и конкурентной дифференциации 

17.7. Дизайн для устойчивого развития с помощью ИИ 

17.7.1. Анализ жизненного цикла и прослеживаемость с помощью искусственного интеллекта 
17.7.2. Оптимизация использования перерабатываемых материалов 
17.7.3. Улучшение устойчивых процессов 
17.7.4. Разработка практических стратегий и проектов 

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

17.8.1. Роль виртуальных помощников в интерактивном дизайне 
17.8.2. Разработка специализированных виртуальных помощников в дизайне 
17.8.3. Естественное взаимодействие с виртуальными помощниками в дизайн-проектах 
17.8.4. Проблемы внедрения и постоянное совершенствование 

17.9. Постоянный анализ пользовательского опыта с целью его улучшения 

17.9.1. Цикл непрерывного совершенствования в дизайне взаимодействия 
17.9.2. Инструменты и метрики для непрерывного анализа 
17.9.3. Итерации и адаптация в пользовательском опыте 
17.9.4. Обеспечение конфиденциальности и прозрачности при работе с конфиденциальными данными 

17.10. Применение методов искусственного интеллекта для улучшения юзабилити 

17.10.1. Пересечение ИИ и юзабилити 
17.10.2. Анализ настроений и пользовательский опыт (UX) 
17.10.3. Динамическая персонализация интерфейса 
17.10.4. Оптимизация рабочего процесса и навигации 

Модуль 18. Инновации в процессах дизайна и ИИ 

18.1. Оптимизация производственных процессов с помощью симуляторов ИИ 

18.1.1. Введение в оптимизацию производственных процессов 
18.1.2. ИИ-симуляции для оптимизации производства 
18.1.3. Технические и операционные проблемы при внедрении симуляций ИИ 
18.1.4. Перспективы на будущее: Достижения в области оптимизации процессов с помощью ИИ 

18.2. Создание виртуальных прототипов: Проблемы и преимущества 

18.2.1. Важность виртуальных прототипов в дизайне 
18.2.2. Инструменты и технологии для создания виртуальных прототипов 
18.2.3. Проблемы, возникающие при создании виртуальных прототипов, и стратегии их решения 
18.2.4. Влияние на инновации и гибкость дизайна 

18.3. Генеративный дизайн: Применение в промышленности и художественном творчестве 

18.3.1. Архитектура и городское планирование 
18.3.2. Дизайн одежды и текстиля 
18.3.3. Дизайн материалов и текстур 
18.3.4. Автоматизация в графическом дизайне 

18.4. Анализ материалов и характеристик с помощью искусственного интеллекта 

18.4.1. Важность материалов и анализа характеристик при дизайне 
18.4.2. Алгоритмы искусственного интеллекта для анализа материалов 
18.4.3. Влияние на эффективность и устойчивость конструкции 
18.4.4. Проблемы реализации и будущие приложения 

18.5. Массовая кастомизация в промышленном производстве 

18.5.1. Трансформация производства через массовую кастомизацию 
18.5.2. Технологии, способствующие массовой кастомизации 
18.5.3. Проблемы логистики и масштабирования при массовой кастомизации 
18.5.4. Экономическое воздействие и инновационные возможности 

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

18.6.1. Генеративный дизайн (генеративные адверсарные сети) 
18.6.2. Коллективная генерация идей 
18.6.3. Генерация с учетом контекста 
18.6.4. Исследование нелинейных креативных измерений 

18.7. Совместный дизайн человека и робота в инновационных проектах 

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

18.8. Предиктивное обслуживание продукции: Подход с использованием ИИ 

18.8.1. Важность предиктивного обслуживания для продления срока службы продукции 
18.8.2. Модели машинного обучения для предиктивного обслуживания 
18.8.3. Практическое применение в различных отраслях промышленности 
18.8.4. Оценка точности и эффективности этих моделей в промышленных условиях 

18.9. Автоматическая генерация шрифтов и визуальных стилей 

18.9.1. Основы автоматической генерации в дизайне шрифтов 
18.9.2. Практическое применение в графическом дизайне и визуальной коммуникации 
18.9.3. Совместный дизайн с помощью ИИ при создании шрифтов 
18.9.4. Автоматическое сканирование стилей и тенденций 

18.10. Интеграция IoT для мониторинга продукции в режиме реального времени 

18.10.1. Трансформация с интеграцией IoT в дизайн продукции 
18.10.2. Датчики и IoT-устройства для мониторинга в режиме реального времени 
18.10.3. Аналитика данных и принятие решений на основе IoT 
18.10.4. Проблемы внедрения и будущие применения IoT в дизайне 

Модуль 19. Технологии прикладного дизайна и ИИ 

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

19.1.1. Роль виртуальных помощников в интерактивном дизайне 
19.1.2. Разработка специализированных виртуальных помощников в дизайне 
19.1.3. Естественное взаимодействие с виртуальными помощниками в дизайн-проектах 
19.1.4. Проблемы внедрения и постоянное совершенствование 

19.2. Автоматическое обнаружение и исправление визуальных ошибок с помощью ИИ 

19.2.1. Важность автоматического обнаружения и исправления визуальных ошибок 
19.2.2. Алгоритмы и модели для обнаружения визуальных ошибок 
19.2.3. Инструменты автоматической коррекции в визуальном дизайне 
19.2.4. Проблемы автоматического обнаружения и коррекции и стратегии их преодоления 

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

19.3.1. Анализ данных о взаимодействии с помощью моделей машинного обучения 
19.3.2. Автоматизированная отчетность и рекомендации 
19.3.3. Виртуальное моделирование пользователя для тестирования юзабилити с помощью Bootpress, Botium и Rasa
19.3.4. Разговорный интерфейс для обратной связи с пользователем 

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

19.4.1. Важность оптимизации редакционных рабочих процессов 
19.4.2. Алгоритмы автоматизации и оптимизации редакционных процессов 
19.4.3. Инструменты и технологии для оптимизации редакционных процессов 
19.4.4. Проблемы внедрения и постоянного совершенствования редакционных рабочих процессов 

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

19.5.1. Важность реалистичного моделирования в индустрии видеоигр 
19.5.2. Моделирование и симуляция реалистичных элементов в видеоиграх 
19.5.3. Технологии и инструменты для реалистичного моделирования в видеоиграх 
19.5.4. Технические и творческие задачи в реалистичных симуляторах видеоигр 

19.6. Автоматическое создание мультимедийного контента в редакционном дизайне 

19.6.1. Трансформация с автоматическим созданием мультимедийного контента 
19.6.2. Алгоритмы и модели для автоматического создания мультимедийного контента 
19.6.3. Практическое применение в редакционных проектах 
19.6.4. Проблемы и будущие тенденции в области автоматического создания мультимедийного контента 

19.7. Адаптивный и прогностический дизайн на основе пользовательских данных 

19.7.1. Важность адаптивного и предиктивного дизайна в пользовательском опыте 
19.7.2. Сбор и анализ пользовательских данных для адаптивного дизайна 
19.7.3. Алгоритмы для адаптивного и предиктивного дизайна 
19.7.4. Интеграция адаптивного дизайна в платформы и приложения 

19.8. Интеграция алгоритмов для повышения удобства использования 

19.8.1. Сегментация и поведенческие модели 
19.8.2. Обнаружение проблем юзабилити 
19.8.3. Адаптация к изменениям в предпочтениях пользователей 
19.8.4. Автоматизированное a/b-тестирование и анализ результатов 

19.9. Постоянный анализ пользовательского опыта для итеративного совершенствования 

19.9.1. Важность непрерывной обратной связи в процессе эволюции продуктов и услуг 
19.9.2. Инструменты и метрики для непрерывного анализа 
19.9.3. Кейс-стади, демонстрирующие значительные улучшения, достигнутые благодаря этому подходу 
19.9.4. Работа с конфиденциальными данными 

19.10. Совместная работа редакционных команд с помощью ИИ 

19.10.1. Преобразование совместной работы в редакционных группах с помощью ИИ 
19.10.2. Инструменты и платформы для совместной работы с помощью ИИ (Grammarly, Yoast SEO и Quillionz) 
19.10.3. Разработка специализированных виртуальных помощников для редактирования 
19.10.4. Проблемы, связанные с внедрением и будущим применением совместной работы с помощью ИИ 

Модуль 20. Этика и экология в дизайне и ИИ 

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

20.1.1. Экологическая грамотность в промышленном дизайне 
20.1.2. Оценка жизненного цикла и устойчивый дизайн 
20.1.3. Этические проблемы при принятии проектных решений, оказывающих влияние на окружающую среду 
20.1.4. Устойчивые инновации и будущие тенденции 

20.2. Совершенствование визуальной доступности в графическом дизайне с помощью отчетности 

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

20.3. Сокращение отходов в процессе дизайна: Проблемы устойчивого развития 

20.3.1. Важность сокращения отходов в дизайне 
20.3.2. Стратегии сокращения отходов на разных этапах дизайна 
20.3.3. Этические проблемы при внедрении практики сокращения отходов 
20.3.4. Корпоративные обязательства и сертификаты устойчивого развития 

20.4. Анализ настроений при создании редакционного контента: Этические аспекты 

20.4.1. Анализ настроений и этики в редакционном контенте 
20.4.2. Анализ настроений и алгоритмы принятия этических решений 
20.4.3. Влияние на общественное мнение 
20.4.4. Проблемы анализа настроения и будущие последствия 

20.5. Интеграция распознавания эмоций для иммерсивного опыта

20.5.1. Этика в интеграции распознавания эмоций в иммерсивные эксперименты 
20.5.2. Технологии распознавания эмоций 
20.5.3. Этические проблемы при создании эмоционально-осознанных иммерсивных экспериментов 
20.5.4. Перспективы и этика разработки иммерсивных экспериментов 

20.6. Этика в дизайне видеоигр: Последствия и решения 

20.6.1. Этика и ответственность в дизайне видеоигр 
20.6.2. Инклюзивность и разнообразие в видеоиграх: Этические решения 
20.6.3. Микротранзакции и этическая монетизация в видеоиграх 
20.6.4. Этические проблемы при разработке нарративов и персонажей в видеоиграх 

20.7. Ответственный дизайн: Этические и экологические аспекты в промышленности 

20.7.1. Этический подход к ответственному дизайну 
20.7.2. Инструменты и методы ответственного дизайна 
20.7.3. Этические и экологические проблемы в индустрии дизайна 
20.7.4. Корпоративные обязательства и сертификаты ответственного дизайна 

20.8. Этика при интеграции искусственного интеллекта в пользовательские интерфейсы 

20.8.1. Исследование того, как искусственный интеллект в пользовательских интерфейсах поднимает этические проблемы 
20.8.2. Прозрачность и объяснимость систем искусственного интеллекта в пользовательских интерфейсах 
20.8.3. Этические проблемы при сборе и использовании данных пользовательского интерфейса 
20.8.4. Будущие перспективы этики пользовательских интерфейсов ИИ 

20.9. Устойчивость в инновационных процессах дизайна 

20.9.1. Признание важности устойчивости в инновационном процессе дизайна 
20.9.2. Разработка устойчивых процессов и принятие этических решений 
20.9.3. Этические проблемы при внедрении инновационных технологий 
20.9.4. Деловые обязательства и сертификаты устойчивого развития в процессе дизайна 

20.10. Этические аспекты применения технологий в дизайне 

20.10.1. Этические решения при выборе и применении технологий в дизайн 
20.10.2. Этика в дизайне пользовательского опыта с использованием передовых технологий 
20.10.3. Пересечения этики и технологий в дизайне 
20.10.4. Возникающие тенденции и роль этики в будущем направлении дизайна с использованием передовых технологий  

Погрузитесь в комплексную и передовую программу, уникальную для создания высококвалифицированных специалистов в области применения искусственного интеллекта в дизайне"