L'application de l'Intelligence Artificielle en Design vous permettra d'accéder à un processus créatif plus innovant et centré sur l'utilisateur. Qu'attendez-vous pour vous inscrire ?" 

La synergie entre l'Intelligence Artificielle et le design a généré une véritable révolution dans la conception et le développement de projets dans ce domaine. Un point clé à prendre en compte est l'amélioration substantielle du processus créatif: les algorithmes d'IA explorent de vastes ensembles de données pour découvrir des modèles et des tendances, fournissant des informations inestimables qui conduisent à la prise de décision dans le domaine du Design.

Dans ce contexte, TECH présente ce mastère spécialisé en Intelligence Artificielle en Design, qui fusionne de manière transparente les nouvelles technologies avec la création de produits créatifs, offrant aux designers une perspective unique et complète. En plus de transmettre des connaissances techniques, ce programme abordera l'éthique et la durabilité, en veillant à ce que les diplômés soient préparés à faire face aux défis contemporains dans un domaine en constante évolution.

De même, l'étendue des sujets abordés reflète la diversité des applications de l'IA dans différentes disciplines, de la génération automatisée de contenu aux stratégies de réduction des déchets dans le processus du Design. En effet, l'accent mis sur l'éthique et l'impact environnemental vise à former des professionnels consciencieux et compétents.

Enfin, il couvrira l'analyse des données pour la prise de décision dans le domaine du Design, la mise en œuvre de systèmes d'IA pour personnaliser les produits et les expériences, ainsi que l'exploration de techniques de visualisation avancées et la génération de contenu créatif.

TECH a ainsi conçu une qualification académique rigoureuse, soutenue par la méthode innovante du Relearning. Cette approche éducative consiste à réitérer les concepts clés pour garantir une compréhension approfondie du contenu. L'accessibilité est également essentielle, puisqu'il suffit de disposer d'un appareil électronique connecté à l'internet pour accéder au matériel à tout moment et en tout lieu, libérant ainsi l'apprenant des contraintes liées à la présence physique ou à des horaires prédéfinis. 

Vous aborderez l'intégration de l'IA en Design, en stimulant l'efficacité et la personnalisation et en ouvrant la porte à de nouvelles possibilités créatives"

Ce mastère spécialisé en Intelligence Artificielle en Design contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Intelligence Artificielle en Design 
• Le contenu graphique, schématique et éminemment pratique de l'ouvrage fournit des informations techniques et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'améliorer l’apprentissage 
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes 
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel 
• Il est possible d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion à internet

Vous explorerez en profondeur l'intersection complexe entre l'éthique, l'environnement et les nouvelles technologies grâce à ce mastère spécialisé, enseigné entièrement en ligne"

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus. 

De l'automatisation de la création visuelle à l'analyse prédictive des tendances et à la collaboration alimentée par l'IA, vous serez immergé dans un domaine dynamique"

 

Exploitez la vaste bibliothèque de ressources multimédias de TECH et explorez la fusion des assistants virtuels et l'analyse des émotions de l'utilisateur"

L'objectif principal de ce mastère spécialisé est de fournir aux concepteurs une compréhension approfondie et complète de l'intersection entre l'Intelligence Artificielle et le domaine du Design. Il s'agira non seulement de renforcer leurs compétences techniques et créatives, mais aussi de concevoir et d'appliquer des algorithmes d'IA dans des processus innovants. En outre, il favorisera une vision critique et éthique de l'utilisation de l'IA dans les projets créatifs, en préparant les professionnels à faire face aux dilemmes éthiques et aux défis sociaux émergents. Vous aborderez également des sujets allant de la personnalisation des expériences utilisateur à la génération de contenu visuel. 

Vous dirigerez dans un contexte où la collaboration entre l'inventivité humaine et la technologie la plus avancée est fondamentale pour le développement du Design d'aujourd'hui"

Objectifs généraux

• Comprendre les fondements théoriques de l'Intelligence Artificielle 
• Étudier les différents types de données et comprendre le cycle de vie des données 
• Évaluer le rôle crucial des données dans le développement et la mise en œuvre de solutions d'Intelligence Artificielle 
• Approfondir la compréhension des algorithmes et de leur complexité pour résoudre des problèmes spécifiques 
• Explorer les bases théoriques des réseaux neuronaux pour le développement du Deep Learning 
• Analyser l'informatique bio-inspirée et sa pertinence dans le développement de systèmes intelligents 
• Analyser les stratégies actuelles d'Intelligence Artificielle dans différents domaines, en identifiant les opportunités et les défis 
• Développer des compétences pour mettre en œuvre des outils d'intelligence artificielle dans des projets de conception, couvrant la génération automatique de contenu, l'optimisation de la conception et la reconnaissance des formes 
• Appliquer des outils de collaboration, en tirant parti de l'intelligence artificielle pour améliorer la communication et l'efficacité au sein des équipes de conception 
• Incorporer des aspects émotionnels dans les conceptions grâce à des techniques qui permettent d'établir un lien efficace avec le public 
• Comprendre la symbiose entre la conception interactive et l'Intelligence Artificielle pour optimiser l'expérience de l'utilisateur 
• Développer des compétences en matière de conception adaptative, en tenant compte du comportement de l'utilisateur et en appliquant des outils d'Intelligence Artificielle avancés 
• Analyser de manière critique les défis et les opportunités liés à la mise en œuvre d'une conception personnalisée dans l'industrie à l'aide de l'Intelligence Artificielle 
• Comprendre le rôle transformateur de l'Intelligence Artificielle dans l'innovation des processus de conception et de fabrication

Objectifs spécifiques

Module 1. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle 

• Analyser l'évolution historique de l'Intelligence Artificielle, de ses débuts à son état actuel, en identifiant les étapes et les développements clés 
• Comprendre le fonctionnement des réseaux neuronaux et leur application dans les modèles d'apprentissage en Intelligence Artificielle 
• Étudier les principes et les applications des algorithmes génétiques, en analysant leur utilité pour résoudre des problèmes complexes 
• Analyser l'importance des thésaurus, des vocabulaires et des taxonomies dans la structuration et le traitement des données pour les systèmes d'Intelligence Artificielle 
• Explorer le concept de web sémantique et son influence sur l'organisation et la compréhension de l'information dans les environnements numériques 

Module 2. Types et cycle de vie des données 

• Comprendre les concepts fondamentaux des statistiques et leur application dans l'analyse des données 
• Identifier et classer les différents types de données statistiques, des données quantitatives aux données qualitatives 
• Analyser le cycle de vie des données, de la génération à l'élimination, en identifiant les étapes clés 
• Explorer les premières étapes du cycle de vie des données, en soulignant l'importance de la planification et de la structure des données. 
• Étudier les processus de collecte de données, y compris la méthodologie, les outils et les canaux de collecte. 
• Explorer le concept de Datawarehouse en mettant l'accent sur les éléments du Datawarehouse et sur sa conception 
• Analyser les aspects réglementaires liés à la gestion des données, en se conformant aux règles de confidentialité et de sécurité, ainsi qu'aux meilleures pratiques 

Module 3. Les données en Intelligence Artificielle 

• Maîtriser les fondamentaux de la science des données, couvrant les outils, les types et les sources d'analyse de l'information 
• Explorer le processus de transformation des données en informations à l'aide de techniques d'exploration et de visualisation des données 
• Étudier la structure et les caractéristiques des datasets, en comprenant leur importance dans la préparation et l'utilisation des données pour les modèles d'Intelligence Artificielle 
• Analyser les modèles supervisés et non supervisés, y compris les méthodes et la classification 
• Utiliser des outils spécifiques et les meilleures pratiques dans la manipulation et le traitement des données, en assurant l'efficacité et la qualité dans la mise en œuvre de l'Intelligence Artificielle 

Module 4. Extraction de données. Sélection, prétraitement et transformation 

• Maîtriser les techniques d'inférence statistique pour comprendre et appliquer les méthodes statistiques dans l'exploration de données 
• Effectuer une analyse exploratoire détaillée des ensembles de données afin d'identifier les modèles, les anomalies et les tendances pertinents 
• Développer des compétences pour la préparation des données, y compris le nettoyage, l'intégration et le formatage des données en vue de leur utilisation dans l'exploration de données 
• Mettre en œuvre des stratégies efficaces pour traiter les valeurs manquantes dans les ensembles de données, en appliquant des méthodes d'imputation ou d'élimination en fonction du contexte 
• Identifier et atténuer le bruit dans les données, en utilisant des techniques de filtrage et de lissage pour améliorer la qualité de l'ensemble de données 
• Aborder le prétraitement des données dans les environnements Big Data 

Module 5. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle 

• Introduire les stratégies de conception d'algorithmes, en fournissant une solide compréhension des approches fondamentales de la résolution de problèmes 
• Analyser l'efficacité et la complexité des algorithmes, en appliquant des techniques d'analyse pour évaluer les performances en termes de temps et d'espace 
• Étudier et appliquer des algorithmes de tri, comprendre leur fonctionnement et comparer leur efficacité dans différents contextes 
• Explorer les algorithmes basés sur les arbres, comprendre leur structure et leurs applications 
• Étudier les algorithmes avec Heaps, en analysant leur mise en œuvre et leur utilité pour une manipulation efficace des données 
• Analyser les algorithmes basés sur les graphes, en explorant leur application dans la représentation et la résolution de problèmes impliquant des relations complexes 
• Étudier les algorithmes de type Greedy, comprendre leur logique et leurs applications dans la résolution de problèmes d'optimisation 
• Étudier et appliquer la technique du backtracking pour la résolution systématique de problèmes, en analysant son efficacité dans différents scénarios 

Module 6. Systèmes intelligents 

• Explorer la théorie des agents, comprendre les concepts fondamentaux de leur fonctionnement et leur application en Intelligence Artificielle et en génie Logiciel 
• Étudier la représentation des connaissances, y compris l'analyse des ontologies et leur application dans l'organisation de l'information structurée 
• Analyser le concept du web sémantique et son impact sur l'organisation et la recherche d'informations dans les environnements numériques 
• Évaluer et comparer différentes représentations de la connaissance, en les intégrant pour améliorer l'efficacité et la précision des systèmes intelligents 
• Étudier les raisonneurs sémantiques, les systèmes à base de connaissances et les systèmes experts, en comprenant leur fonctionnalité et leurs applications dans la prise de décision intelligente 

Module 7. Apprentissage automatique et exploration des données 

• Présenter les processus de découverte des connaissances et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique 
• Étudier les arbres de décision en tant que modèles d'apprentissage supervisé, comprendre leur structure et leurs applications 
• Évaluer les classificateurs en utilisant des techniques spécifiques pour mesurer leur performance et leur précision dans la classification des données 
• Étudier les réseaux neuronaux, comprendre leur fonctionnement et leur architecture pour résoudre des problèmes complexes d'apprentissage automatique 
• Explorer les méthodes bayésiennes et leur application à l'apprentissage automatique, y compris les réseaux bayésiens et les classificateurs bayésiens 
• Analyser les modèles de régression et de réponse continue pour prédire des valeurs numériques à partir de données 
• Étudier les techniques de clustering pour identifier des modèles et des structures dans des ensembles de données non étiquetés 
• Explorer l'exploration de textes et le traitement du langage naturel (NLP), comprendre comment les techniques d'apprentissage automatique sont appliquées pour analyser et comprendre les textes 

Module 8. Les Réseaux Neuronaux, la base du Deep Learning 

• Maîtriser les fondamentaux du Deep Learning, comprendre son rôle essentiel dans le Deep Learning 
• Explorer les opérations fondamentales des réseaux neuronaux et comprendre leur application dans la construction de modèles 
• Analyser les différentes couches utilisées dans les réseaux neuronaux et apprendre à les sélectionner de manière appropriée 
• Comprendre l'enchaînement efficace des couches et des opérations pour concevoir des architectures de réseaux neuronaux complexes et efficaces 
• Utiliser des formateurs et des optimiseurs pour régler et améliorer les performances des réseaux neuronaux 
• Explorer la connexion entre les neurones biologiques et artificiels pour une compréhension plus approfondie de la conception des modèles 
• Réglage fin des hyperparamètres pour le Fine Tuning des réseaux neuronaux, optimisant leur performance sur des tâches spécifiques 

Module 9. Entraînement de réseaux neuronaux profonds 

• Résoudre les problèmes liés au gradient dans la formation des réseaux neuronaux profonds 
• Explorer et appliquer différents optimiseurs pour améliorer l'efficacité et la convergence du modèle 
• Programmer le taux d'apprentissage pour ajuster dynamiquement le taux de convergence du modèle 
• Comprendre et traiter le surajustement grâce à des stratégies spécifiques pendant la formation 
• Appliquer des lignes directrices pratiques pour assurer une formation efficace et efficiente des réseaux neuronaux profonds 
• Mettre en œuvre le Transfer Learning en tant que technique avancée pour améliorer les performances du modèle sur des tâches spécifiques 
• Explorer et appliquer les techniques Data Augmentation pour enrichir les ensembles de données et améliorer la généralisation des modèles 
• Développer des applications pratiques utilisant le Transfer Learning pour résoudre des problèmes du monde réel 
• Comprendre et appliquer les techniques de régularisation pour améliorer la généralisation et éviter l'overfitting dans les réseaux neuronaux profonds 

Module 10. Personnaliser les modèles et l’entraînement avec TensorFlow 

• Maîtriser les fondamentaux de TensorFlow et son intégration avec NumPy pour une manipulation efficace des données et des calculs 
• Personnaliser les modèles et les algorithmes de formation en utilisant les capacités avancées de TensorFlow 
• Explorer l'API tfdata pour gérer et manipuler efficacement les ensembles de données 
• Implémenter le format TFRecord pour stocker et accéder à de grands ensembles de données dans TensorFlow 
• Utiliser les couches de prétraitement Keras pour faciliter la construction de modèles personnalisés 
• Explorer le projet TensorFlow Datasets pour accéder à des ensembles de données prédéfinis et améliorer l'efficacité du développement 
• Développer une application de Deep Learning avec TensorFlow, en intégrant les connaissances acquises dans le module 
• Appliquer de manière pratique tous les concepts appris dans la construction et l'entraînement de modèles personnalisés avec TensorFlow dans des situations réelles 

Module 11. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs 

• Comprendre l'architecture du cortex visuel et sa pertinence dans le Deep Computer Vision 
• Explorer et appliquer les couches convolutives pour extraire les caractéristiques clés des images 
• Implémenter des couches de clustering et leur utilisation dans les modèles de Deep Computer Vision avec Keras 
• Analyser diverses architectures de Réseaux Neuronaux Convolutifs (CNN) et leur applicabilité dans différents contextes 
• Développer et mettre en œuvre un CNN ResNet à l'aide de la bibliothèque Keras afin d'améliorer l'efficacité et les performances du modèle 
• Utiliser des modèles Keras pré-entraînés pour tirer parti de l'apprentissage par transfert pour des tâches spécifiques 
• Appliquer des techniques de classification et de localisation dans des environnements de Deep Computer Vision 
• Explorer les stratégies de détection et de suivi d'objets à l'aide de Réseaux Neuronaux Convolutifs 
• Mettre en œuvre des techniques de segmentation sémantique pour comprendre et classer les objets dans les images de manière détaillée 

Module 12. Traitement du langage naturel (NLP) avec les Réseaux Récurrents Naturels (NNN) et l'Attention 

• Développer des compétences en génération de texte à l'aide de Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN) 
• Appliquer les RNN dans la classification des opinions pour l'analyse des sentiments dans les textes 
• Comprendre et appliquer les mécanismes de l'attention dans les modèles de traitement du langage naturel 
• Analyser et utiliser les modèles Transformers dans des tâches NLP spécifiques 
• Explorer l'application des modèles Transformers dans le contexte du traitement de l'image et de la vision par ordinateur 
• Se familiariser avec la bibliothèque de Transformers Hugging Face pour une mise en œuvre efficace de modèles avancés 
• Comparer différentes bibliothèques de Transformers afin d'évaluer leur adéquation à des tâches spécifiques 
• Développer une application pratique du NLP qui intègre les mécanismes de RNN et d'attention pour résoudre des problèmes du monde réel 

Module 13. Autoencodeurs, GANs, et Modèles de Diffusion 

• Développer des représentations de données efficaces en utilisant des Autoencoders, GANs et des Modèles de Diffusion 
• Effectuer une ACP en utilisant un autoencodeur linéaire incomplet pour optimiser la représentation des données 
• Mettre en œuvre et comprendre le fonctionnement des autoencodeurs empilés 
• Explorer et appliquer les autoencodeurs convolutifs pour des représentations visuelles efficaces des données 
• Analyser et appliquer l'efficacité des autoencodeurs clairsemés dans la représentation des données 
• Générer des images de mode à partir de l'ensemble de données MNIST à l'aide d’Autoencoders 
• Comprendre le concept des Réseaux Adversoriels Génératifs (GANs) et des Modèles de Diffusion 
• Implémenter et comparer les performances des Modèles de Diffusion et des GANs dans la génération de données 

Module 14. Informatique bio-inspirée 

• Introduire les concepts fondamentaux de l'informatique bio-inspirée 
• Explorer les algorithmes d'adaptation sociale en tant qu'approche clé de l'informatique bio-inspirée 
• Analyser les stratégies d'exploration et d'exploitation de l'espace dans les algorithmes génétiques 
• Examiner les modèles de calcul évolutif dans le contexte de l'optimisation 
• Poursuivre l'analyse détaillée des modèles de calcul évolutif 
• Appliquer la programmation évolutive à des problèmes d'apprentissage spécifiques 
• Aborder la complexité des problèmes multi-objectifs dans le cadre de l'informatique bio-inspirée 
• Explorer l'application des réseaux neuronaux dans le domaine de l'informatique bio-inspirée 
• Approfondir la mise en œuvre et l'utilité des réseaux neuronaux dans l'informatique bio-inspirée 

Module 15. Intelligence Artificielle: Stratégies et applications 

• Développer des stratégies pour la mise en œuvre de l'intelligence artificielle dans les services financiers 
• Analyser les implications de l'intelligence artificielle dans la fourniture de services de santé 
• Identifier et évaluer les risques associés à l'utilisation de l'IA dans le domaine de la santé 
• Évaluer les risques potentiels liés à l'utilisation de l'intelligence artificielle dans l'industrie 
• Appliquer des techniques d'intelligence artificielle dans l'industrie pour améliorer la productivité 
• Concevoir des solutions d'intelligence artificielle pour optimiser les processus dans l'administration publique 
• Évaluer la mise en œuvre des technologies de l'IA dans le secteur de l'éducation 
• Appliquer des techniques d'intelligence artificielle dans la sylviculture et l'agriculture pour améliorer la productivité 
• Optimiser les processus de ressources humaines par l'utilisation stratégique de l'intelligence artificielle 

Module 16. Applications Pratiques de l'Intelligence Artificielle en Design 

• Appliquer des outils de collaboration, en tirant parti de l'IA pour améliorer la communication et l'efficacité au sein des équipes de Design 
• Incorporer des aspects émotionnels dans les conceptions grâce à des techniques qui permettent d'établir un lien efficace avec le public, en explorant comment l' IA peut influencer la perception émotionnelle du Design 
• Maîtriser des outils et des cadres spécifiques pour l'application de l'IA à la Conception, tels que les GAN (Generative Adversarial Networks) et d'autres bibliothèques pertinentes 
• Utiliser l'IA pour générer automatiquement des images, des illustrations et d'autres éléments visuels 
• Mettre en œuvre des techniques d'IA pour analyser les données liées à la conception, telles que le comportement de navigation et les commentaires des utilisateurs 

Module 17. Interaction Design-Utilisateur et IA 

• Comprendre la symbiose entre le Design interactive et l'IA pour optimiser l'expérience de l'utilisateur 
• Développer des compétences en matière de Design adaptative, en tenant compte du comportement de l'utilisateur et en appliquant des outils d'IA avancés 
• Analyser de manière critique les défis et les opportunités liés à la mise en œuvre d'une conception personnalisée dans l'industrie à l'aide de l'IA 
• Utilisez des algorithmes d'IA prédictifs pour anticiper les interactions avec les utilisateurs, ce qui permet des réponses proactives et efficaces en matière de design 
• Développer des systèmes de recommandation basés sur l'IA qui suggèrent aux utilisateurs des contenus, des produits ou des actions pertinents 

Module 18. Innovation dans les Processus de Conception et IA 

• Comprendre le rôle transformateur de l'IA dans l'innovation des processus de Design et de fabrication 
• Mettre en œuvre des stratégies de personnalisation de masse dans la production à l'aide de l'Intelligence Artificielle, en adaptant les produits aux besoins individuels 
• Appliquer des techniques d'IA pour minimiser les déchets dans le processus de Design, contribuant ainsi à des pratiques plus durables 
• Développer des compétences pratiques pour appliquer les techniques d'IA afin d'améliorer les processus industriels et de Design 
• Encourager la créativité et l'exploration au cours des processus de Design, en utilisant l'IA comme outil pour générer des solutions innovantes 

Module 19. Technologies de Conception Appliquées et IA 

• Améliorer la compréhension globale et les compétences pratiques pour tirer parti des technologies avancées et de l'Intelligence Artificielle dans diverses facettes du Design 
• Comprendre l'intégration stratégique des technologies émergentes et de l'IA dans le domaine du Design 
• Appliquer les techniques d'optimisation de l'architecture des micropuces en utilisant l'IA pour améliorer à la fois les performances et l'efficacité 
• Utiliser de manière appropriée des algorithmes pour la génération automatique de contenu multimédia, enrichissant la communication visuelle dans les projets éditoriaux 
• Mettre en œuvre les connaissances et les compétences acquises au cours de ce programme dans le cadre de projets réels impliquant les technologies et l'IA dans le domaine du Design 

Module 20. Éthique et Environnement dans la Conception et l’IA 

• Comprendre les principes éthiques liés à la Conception et à l'Intelligence Artificielle, en cultivant une conscience éthique dans la prise de décision. 
• Se concentrer sur l'intégration éthique des technologies, telles que la reconnaissance des émotions, en garantissant des expériences immersives qui respectent la vie privée et la dignité de l'utilisateur 
• Promouvoir la responsabilité sociale et environnementale dans la Conception des jeux vidéo et dans l'industrie en général, en tenant compte des aspects éthiques dans la représentation et la jouabilité 
• Générer des pratiques durables dans les processus de conception, allant de la réduction des déchets à l'intégration de technologies responsables, en contribuant à la préservation de l'environnement 
• Analyser la manière dont les technologies de l'IA peuvent affecter la société, en envisageant des stratégies pour atténuer leurs éventuels impacts négatifs 

Vous exploiterez le potentiel de l'IA pour optimiser les processus créatifs et créer des solutions de Design innovantes et responsables"