DiplĂ´me universitaire
La plus grande faculté de design du monde”
Présentation
L'application de l'Intelligence Artificielle au Design permet un processus créatif plus innovant et centré sur l'utilisateur, ce qui favorise l'évolution constante du domaine"
L'Intelligence Artificielle (IA), mise en Ĺ“uvre dans le domaine du Design, a radicalement transformĂ© la façon dont les projets sont conçus et dĂ©veloppĂ©s dans cette industrie. L'un des avantages les plus remarquables rĂ©side dans l'optimisation du processus crĂ©atif, oĂą les algorithmes d'IA peuvent analyser de grands ensembles de donnĂ©es pour identifier des modèles et des tendances, fournissant des informations prĂ©cieuses qui inspirent la prise de dĂ©cision en matière de conception.Â
C'est la raison pour laquelle TECH propose aux concepteurs ce mastère spĂ©cialisĂ© en Intelligence Artificielle en Design, une perspective unique qui fusionne de manière holistique les nouvelles technologies avec la rĂ©alisation de produits crĂ©atifs. Son approche holistique ne fournira pas seulement aux diplĂ´mĂ©s des connaissances techniques, mais abordera Ă©galement l'Ă©thique et la durabilitĂ©, en veillant Ă ce que les Ă©tudiants soient Ă©quipĂ©s pour relever les dĂ©fis actuels dans ce domaine.Â
En effet, la diversitĂ© des sujets abordĂ©s, de la gĂ©nĂ©ration automatique de contenu Ă la rĂ©duction des dĂ©chets dans le processus de conception, reflète l'Ă©tendue des applications de l'IA dans diverses disciplines. En outre, une attention particulière sera accordĂ©e Ă l'Ă©thique et Ă l'impact sur l'environnement, dans le but de former des professionnels conscients et compĂ©tents.Â
Le contenu du programme comprendra Ă©galement l'analyse des donnĂ©es pour la prise de dĂ©cision dans le domaine de la conception, la mise en Ĺ“uvre de systèmes d'IA pour la personnalisation des produits et des expĂ©riences, et l'exploration de techniques d'IA avancĂ©es dans le processus de crĂ©ation.Â
TECH a donc conçu une qualification académique rigoureuse, basée sur la méthode révolutionnaire du Relearning. Cette approche éducative se concentre sur la répétition des principes fondamentaux, garantissant une compréhension totale du contenu. En outre, l'accessibilité est un élément clé, puisqu'il suffit d'un appareil électronique avec une connexion Internet pour explorer le matériel à tout moment, libérant l'étudiant de l'obligation d'assister physiquement ou de se conformer aux horaires établis.
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 dĂ©veloppement d'Ă©tudes de cas prĂ©sentĂ©es par des experts en Intelligence Artificielle en DesignÂ
- 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 rĂ©aliser le processus d'auto-Ă©valuation afin d'amĂ©liorer l’apprentissageÂ
- Il met l'accent sur des mĂ©thodologies innovantesÂ
- Cours thĂ©oriques, questions Ă l'expert, forums de discussion sur des sujets controversĂ©s et travail de rĂ©flexion individuelÂ
- Il est possible d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion à internet
De la génération automatique de contenu visuel à la prédiction des tendances et à la collaboration renforcée par l'IA, vous immergerez dans un domaine en constante évolution"
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 axĂ©e sur l'Apprentissage par les Problèmes, selon lequel le professionnel devra essayer de rĂ©soudre diffĂ©rentes situations de la pratique professionnelle qui se prĂ©senteront Ă lui tout au long du programme. Pour ce faire, l’étudiant sera assistĂ© d'un innovant système de vidĂ©os interactives, crĂ©Ă© par des experts reconnus.Â
Grâce à la vaste bibliothèque de ressources multimédias proposée par TTECH, vous en apprendrez davantage sur l'intégration des assistants virtuels et dans l'analyse émotionnelle de l'utilisateur"
Vous aborderez la frontière délicate entre l'éthique, l'environnement et les technologies émergentes grâce à ce mastère spécialisé 100% en ligne"
Objectifs et compétences
L'objectif principal de ce programme est de fournir aux diplômés une compréhension profonde et holistique de la manière dont l'IA s'imbrique dans le monde du Design. Il vise ainsi à cultiver leurs compétences techniques et créatives, leur permettant de développer et d'appliquer des algorithmes d'IA dans des processus innovants. Il favorisera également une perspective critique et éthique sur l'utilisation de l'IA dans les projets créatifs, préparant les professionnels à relever les défis éthiques et sociaux émergents. En outre, la personnalisation des expériences des utilisateurs, la génération de contenu visuel et la résolution de problèmes de conception complexes seront explorées.
Vous serez en mesure de diriger dans un environnement où la synergie entre la créativité humaine et la technologie de pointe est essentielle pour l'évolution du Design contemporain"
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 rĂ´le crucial des donnĂ©es dans le dĂ©veloppement et la mise en Ĺ“uvre de solutions d'IAÂ
- Approfondir la comprĂ©hension des algorithmes et de leur complexitĂ© pour rĂ©soudre des problèmes spĂ©cifiquesÂ
- Explorer les bases thĂ©oriques des rĂ©seaux neuronaux pour le dĂ©veloppement de Deep LearningÂ
- Analyser l'informatique bio-inspirĂ©e et sa pertinence pour le dĂ©veloppement de systèmes intelligentsÂ
- Analyser les stratégies actuelles d'Intelligence Artificielle dans différents domaines, en identifiant les opportunités et les défis
- DĂ©velopper des compĂ©tences pour mettre en Ĺ“uvre des outils d'Intelligence Artificielle dans des projets de Design, y compris la gĂ©nĂ©ration automatique de contenu, l'optimisation de la conception et la reconnaissance des formesÂ
- Appliquer des outils de collaboration, en tirant parti de l'Intelligence Artificielle pour amĂ©liorer la communication et l'efficacitĂ© au sein des Ă©quipes de designÂ
- Incorporer des aspects émotionnels dans les designs grâce à des techniques qui permettent d'établir un lien efficace avec le public
- Comprendre la symbiose entre le design interactif et l'Intelligence Artificielle pour optimiser l'expérience de l'utilisateur
- Développer des compétences en matière de design adaptatif, en tenant compte du comportement de l'utilisateur et en appliquant des outils avancés d'Intelligence Artificielle
- Analyser de manière critique les défis et les opportunités liés à la mise en œuvre d'un design personnalisé dans l'industrie à l'aide de l'Intelligence Artificielle
- Comprendre le rĂ´le transformateur de l'Intelligence Artificielle dans l'innovation des processus de conception et de fabricationÂ
Objectifs spécifiques
Module 1. Principes fondamentaux de l’Intelligence ArtificielleÂ
- Analyser l'évolution historique de l'Intelligence Artificielle, depuis ses débuts jusqu'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, vocabulaires et 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 donnĂ©esÂ
- 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 Ă©tapes initiales du cycle de vie des donnĂ©es, en soulignant l'importance de la planification et de la structure des donnĂ©esÂ
- Étudier les processus de collecte de donnĂ©es, y compris la mĂ©thodologie, les outils et les canaux de collecteÂ
- Explorer le concept de Datawarehouse (entrepôt de données), en mettant l'accent sur les éléments de l'entrepôt de données et 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 donnĂ©es dans l’Intelligence ArtificielleÂ
- 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 caractĂ©ristiques des datasets, en comprenant leur importance dans la prĂ©paration et l'utilisation des donnĂ©es pour les modèles d'IAÂ
- Analyser les modèles supervisés et non supervisés, y compris les méthodes et la classification
- Utiliser des outils spécifiques et les meilleures pratiques en matière de manipulation et de traitement des données, afin de garantir l'efficacité et la qualité de la mise en œuvre de l'Intelligence Artificielle
Module 4. Extraction de donnĂ©es. SĂ©lection, prĂ©traitement et transformationÂ
- Maîtriser les techniques d'inférence statistique pour comprendre et appliquer les méthodes statistiques dans l'exploration des données
- Effectuer une analyse exploratoire détaillée des ensembles de données afin d'identifier les modèles, les anomalies et les tendances pertinents
- Développer des compétences en matière de préparation des données, y compris le nettoyage, l'intégration et le formatage en vue de leur utilisation dans le cadre de l'exploration de données
- Mettre en Ĺ“uvre des stratĂ©gies efficaces pour traiter les valeurs manquantes dans les ensembles de donnĂ©es, en appliquant des mĂ©thodes d'imputation ou de suppression en fonction du contexteÂ
- 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 complexitĂ© de l'Intelligence ArtificielleÂ
- Introduire des 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 les algorithmes de tri, comprendre leurs performances et comparer leur efficacité dans différents contextes
- Explorer les algorithmes basés sur les arbres, comprendre leur structure et leurs applications
- Étudier les algorithmes à base de Heaps, analyser leur mise en œuvre et leur utilité dans la manipulation efficace des données
- Analyser les algorithmes basés sur les graphiques, 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 une variété de scénarios
Module 6. Systèmes intelligentsÂ
- Explorer la théorie des agents, comprendre les concepts fondamentaux de son fonctionnement et son application à l'Intelligence Artificielle et au 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 donnĂ©esÂ
- 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 dans 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
- Examiner l'exploration de textes et le traitement du langage naturel (NLP), en comprenant comment les techniques d'apprentissage automatique sont appliquĂ©es pour analyser et comprendre les textesÂ
Module 8. Les RĂ©seaux Neuronaux, la base du Deep LearningÂ
- MaĂ®triser les fondamentaux de l'apprentissage profond, comprendre son rĂ´le essentiel dans le Deep LearningÂ
- 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 comprĂ©hension plus approfondie de la conception des modèlesÂ
- Affiner les hyperparamètres pour le Fine Tuning des réseaux neuronaux, en optimisant leurs performances sur des tâches spécifiques
Module 9. EntraĂ®nement des rĂ©seaux neuronaux profondsÂ
- Résoudre les problèmes liés aux gradients dans l'apprentissage des réseaux neuronaux profonds
- Explorer et appliquer diffĂ©rents optimiseurs pour amĂ©liorer l'efficacitĂ© et la convergence du modèleÂ
- Programmer le taux d'apprentissage pour ajuster dynamiquement la vitesse de convergence du modèle
- Comprendre et traiter le surajustement grâce Ă des stratĂ©gies spĂ©cifiques pendant la formationÂ
- Appliquer des lignes directrices pratiques pour garantir une formation efficace et efficiente des rĂ©seaux neuronaux profondsÂ
- Mettre en Ĺ“uvre le Transfer Learning en tant que technique avancĂ©e pour amĂ©liorer les performances du modèle sur des tâches spĂ©cifiquesÂ
- Explorer et appliquer les techniques de Data Augmentation pour enrichir les ensembles de donnĂ©es et amĂ©liorer la gĂ©nĂ©ralisation des modèlesÂ
- DĂ©velopper des applications pratiques utilisant le Transfer Learning pour rĂ©soudre des problèmes du monde rĂ©elÂ
- Comprendre et appliquer les techniques de rĂ©gularisation pour amĂ©liorer la gĂ©nĂ©ralisation et Ă©viter le surajustement dans les rĂ©seaux neuronaux profondsÂ
Module 10. Personnaliser les modèles et l’entraĂ®nement avec TensorFlowÂ
- Maîtriser les principes fondamentaux de TensorFlow et son intégration avec NumPy pour un traitement efficace des données et des calculs
- Personnaliser les modèles et les algorithmes de formation en utilisant les capacitĂ©s avancĂ©es de TensorFlowÂ
- Explorer l'API tfdata pour gĂ©rer et manipuler efficacement les ensembles de donnĂ©esÂ
- Mettre en Ĺ“uvre le format TFRecord pour stocker et accĂ©der Ă de grands ensembles de donnĂ©es dans TensorFlowÂ
- Utiliser les couches de prĂ©traitement Keras pour faciliter la construction de modèles personnalisĂ©sÂ
- Explorer le projet TensorFlow Datasets pour accĂ©der Ă des ensembles de donnĂ©es prĂ©dĂ©finis et amĂ©liorer l'efficacitĂ© du dĂ©veloppementÂ
- DĂ©velopper une application de Deep Learning avec TensorFlow, en intĂ©grant les connaissances acquises dans le moduleÂ
- 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 RĂ©seaux Neuronaux ConvolutifsÂ
- Comprendre l'architecture du cortex visuel et sa pertinence pour la Deep Computer VisionÂ
- Explorer et appliquer les couches convolutives pour extraire des caractĂ©ristiques clĂ©s des imagesÂ
- Mettre en œuvre des couches de clustering et leur utilisation dans les modèles de Deep Computer Vision en utilisant Keras
- Analyser diverses architectures de rĂ©seaux neuronaux convolutifs (CNN) et leur applicabilitĂ© dans diffĂ©rents contextesÂ
- DĂ©velopper et mettre en Ĺ“uvre un CNN ResNet Ă l'aide de la bibliothèque Keras afin d'amĂ©liorer l'efficacitĂ© et les performances du modèleÂ
- Utiliser des modèles Keras prĂ©-entraĂ®nĂ©s pour tirer parti de l'apprentissage par transfert pour des tâches spĂ©cifiquesÂ
- Appliquer des techniques de classification et de localisation dans des environnements de Deep Computer VisionÂ
- Explorer les stratĂ©gies de dĂ©tection et de suivi d'objets Ă l'aide de rĂ©seaux neuronaux convolutifsÂ
- 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 RĂ©seaux RĂ©currents Naturels (NNN) et l'AttentionÂ
- Développer des compétences en matière de génération de texte à l'aide de Réseaux Neuronaux Récurrents (RRN )
- Appliquer les RRN Ă la classification des opinions pour l'analyse des sentiments dans les textes
- Comprendre et appliquer les mécanismes attentionnels dans les modèles de traitement du langage naturel
- Analyser et utiliser les modèles Transformers dans des tâches NLP spécifiques
- Explorer l'application des modèles de Transformers dans le contexte du traitement des images et de la vision par ordinateur
- Se familiariser avec la bibliothèque de Transformers de Hugging Face pour une mise en Ĺ“uvre efficace de modèles avancĂ©sÂ
- Comparer diffĂ©rentes bibliothèques de Transformers afin d'Ă©valuer leur adĂ©quation Ă des tâches spĂ©cifiquesÂ
- Développer une application pratique du NLP qui intègre les mécanismes de RRN et d'attention pour résoudre des problèmes du monde réel
Module 13. Autoencodeurs, GAN, et modèles de diffusionÂ
- Développer des représentations de données efficaces à l'aide d’Autoencoders, de GANs et de modèles de diffusion
- Effectuer une ACP à l'aide d'un autoencodeur linéaire incomplet pour optimiser la représentation des données
- Mettre en Ĺ“uvre et comprendre le fonctionnement des autoencodeurs empilĂ©sÂ
- 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
- GĂ©nĂ©rer des images de mode Ă partir de l'ensemble de donnĂ©es MNIST Ă l'aide d’AutoencodersÂ
- Comprendre le concept des rĂ©seaux adversoriels gĂ©nĂ©ratifs (GANs) et des modèles de diffusionÂ
- Mettre en Ĺ“uvre et comparer les performances des modèles de diffusion et des GANs dans la gĂ©nĂ©ration de donnĂ©esÂ
Module 14. Informatique bio-inspirĂ©eÂ
- Introduire les concepts fondamentaux de l'informatique bio-inspirĂ©eÂ
- Explorer les algorithmes d'adaptation sociale en tant qu'approche clĂ© de l'informatique bio-inspirĂ©eÂ
- Analyser les stratĂ©gies d'exploration-exploitation de l'espace dans les algorithmes gĂ©nĂ©tiquesÂ
- Examiner les modèles de calcul Ă©volutif dans le contexte de l'optimisationÂ
- Poursuivre l'analyse dĂ©taillĂ©e des modèles de calcul Ă©volutifÂ
- Appliquer la programmation Ă©volutive Ă des problèmes d'apprentissage spĂ©cifiquesÂ
- Aborder la complexitĂ© des problèmes multi-objectifs dans le cadre de l'informatique bio-inspirĂ©eÂ
- Explorer l'application des rĂ©seaux neuronaux dans le domaine de l'informatique bio-inspirĂ©eÂ
- Approfondir la mise en Ĺ“uvre et l'utilitĂ© des rĂ©seaux neuronaux dans l'informatique bio-inspirĂ©eÂ
Module 15. Intelligence Artificielle StratĂ©gies et applicationsÂ
- Élaborer des stratégies pour la mise en œuvre de l'Intelligence Artificielle dans les services financiers
- Analyser les implications de l'Intelligence Artificielle dans la prestation de services de santé
- Identifier et évaluer les risques associés à l'utilisation de l'Intelligence Artificielle dans le domaine des soins de santé
- Évaluer les risques potentiels liĂ©s Ă l'utilisation de l'Intelligence Artificielle dans l'industrieÂ
- Appliquer les techniques d'Intelligence Artificielle dans l'industrie afin d'amĂ©liorer la productivitĂ©Â
- Concevoir des solutions d'Intelligence Artificielle pour optimiser les processus dans l'administration publiqueÂ
- Évaluer la mise en Ĺ“uvre des technologies de l'IA dans le secteur de l'Ă©ducationÂ
- Appliquer des techniques d'Intelligence Artificielle dans la sylviculture et l'agriculture afin d'amĂ©liorer la productivitĂ©Â
- Optimiser les processus de ressources humaines par l'utilisation stratĂ©gique de l'Intelligence ArtificielleÂ
Module 16. Design informatique et IAÂ
- Appliquer des outils collaboratifs en tirant parti de l'Intelligence Artificielle pour améliorer la communication et l'efficacité des équipes de design
- Incorporer des aspects émotionnels dans les designs grâce à des techniques qui permettent de se connecter efficacement avec le public, en explorant comment l'IA peut influencer la perception émotionnelle du design
Module 17. Interaction entre le Design-Utilisateur et l'Intelligence ArtificielleÂ
- Comprendre la symbiose entre le Design Interactif et l'Intelligence Artificielle pour optimiser l'expérience de l'utilisateur
- Développer des compétences en Design Adaptatif, en prenant en compte le comportement de l'utilisateur et en appliquant des outils avancés d'Intelligence Artificielle
- Analyser de manière critique les défis et les opportunités liés à la mise en œuvre d'un design personnalisé dans l'industrie à l'aide de l'Intelligence Artificielle
Module 18. Innovation dans les processus de Design et l’IAÂ
- Comprendre le rĂ´le transformateur de l'Intelligence Artificielle dans l'innovation des processus de conception et de fabricationÂ
- Mettre en œuvre des stratégies de personnalisation de masse dans la production grâce à l'Intelligence Artificielle, en adaptant les produits aux besoins individuels
- Appliquer des techniques d'Intelligence Artificielle pour minimiser les déchets dans le processus de design, contribuant ainsi à des pratiques plus durables
Module 19. Technologies appliquĂ©es au Design et Ă l'Intelligence ArtificielleÂ
- 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'intĂ©gration stratĂ©gique des technologies Ă©mergentes et de l'Intelligence Artificielle dans le domaine du DesignÂ
Module 20. Éthique et environnement dans le Design et l'IAÂ
- Comprendre les principes éthiques liés au Design et à l'Intelligence Artificielle, en cultivant la 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 de jeux et dans l'industrie en général, en considérant les aspects éthiques dans la représentation et le jeu
- Mettre en œuvre des couches de clustering et leur utilisation dans les modèles de Deep Computer Vision en utilisant Keras
- Analyser diverses architectures de rĂ©seaux neuronaux convolutifs (CNN) et leur applicabilitĂ© dans diffĂ©rents contextesÂ
- DĂ©velopper et mettre en Ĺ“uvre un CNN ResNet Ă l'aide de la bibliothèque Keras afin d'amĂ©liorer l'efficacitĂ© et les performances du modèleÂ
- Utiliser des modèles Keras prĂ©-entraĂ®nĂ©s pour tirer parti de l'apprentissage par transfert pour des tâches spĂ©cifiquesÂ
- Appliquer des techniques de classification et de localisation dans des environnements de Deep Computer VisionÂ
- Explorer les stratĂ©gies de dĂ©tection et de suivi d'objets Ă l'aide de rĂ©seaux neuronaux convolutifsÂ
- Mettre en œuvre des techniques de segmentation sémantique pour comprendre et classer les objets dans les images de manière détaillée
Vous exploiterez le potentiel de l'IA pour optimiser les processus créatifs et créer des solutions de conception innovantes et responsables"
Mastère Spécialisé en Intelligence Artificielle en Design
Bienvenue au Mastère Spécialisé en Intelligence Artificielle en Design de TECH Université Technologique, où la créativité et la technologie convergent pour définir le prochain chapitre de l'évolution de l'art et des créations graphiques. Dans un monde guidé par l'innovation, notre Certificat de troisième cycle vous immerge dans un parcours éducatif exceptionnel, vous fournissant les outils et les connaissances dont vous avez besoin pour diriger dans un domaine fascinant qui mélange la créativité et l'intelligence artificielle. Nos cours en ligne, conçus pour s'adapter à votre style de vie, vous offrent la flexibilité d'étudier de n'importe où dans le monde, en vous mettant en contact avec des experts de l'industrie et des professionnels de premier plan. Nous comprenons l'importance de l'accessibilité et de la qualité de l'enseignement, c'est pourquoi nous avons créé un environnement virtuel qui encourage l'interaction et l'apprentissage collaboratif.
Appliquez les progrès de l'intelligence artificielle pour créer des designs époustouflants
Ce programme révolutionnaire va au-delà des conventions du design traditionnel. Grâce à une structure de programme solide et dynamique, vous explorerez comment l'intelligence artificielle redéfinit la création d'expériences visuelles, de la conception graphique à l'architecture d'intérieur. Nos professeurs, experts dans la convergence de la créativité et de la technologie, vous guideront dans la maîtrise des algorithmes avancés et des technologies émergentes appliquées au design. TECH se distingue en tant que leader dans l'intégration de l'intelligence artificielle dans la formation des designers. Grâce à une approche pratique et axée sur les résultats, vous vous immergerez dans des projets concrets qui mettront à l'épreuve votre pensée créative et vous doteront de compétences directement applicables sur le lieu de travail. En obtenant ce diplôme de troisième cycle, vous obtiendrez non seulement un diplôme qui se distinguera sur votre CV, mais vous serez également prêt à mener la révolution du design. Vous deviendrez un professionnel qui comprendra comment la technologie peut stimuler la créativité, en proposant des solutions innovantes et en anticipant les demandes de l'industrie - faites de votre avenir une réalité ! Inscrivez-vous dès maintenant et découvrez le potentiel illimité que l'intelligence artificielle peut apporter à la conception à TECH Université Technologique.