Você aprimorará a acessibilidade visual em design gráfico na melhor universidade online do mundo, de acordo com a Forbes"   

A Inteligência Artificial está desempenhando um papel cada vez mais importante no design da Experiência do Usuário (UX), oferecendo novas oportunidades e abordagens para melhorar a satisfação do público.  Graças às suas ferramentas, os profissionais podem analisar tanto os comportamentos quanto as preferências da audiência para oferecer produtos relevantes.  Isso melhorará a satisfação dos consumidores, pois terão acesso a informações de forma personalizada.  Por outro lado, os assistentes virtuais baseados em Inteligência Artificial (como chatbots ou assistentes de voz) otimizam a interação com os indivíduos ao fornecer respostas rápidas e assistência em tempo real. 

Neste contexto, a TECH lança um Programa avançado que analisará em profundidade as aplicações práticas do Aprendizado de Máquina no Design.  Estruturado em 3 módulos completos, o plano de estudos analisará os algoritmos de recomendação 
na individualização de interfaces. Ao mesmo tempo, o programa abordará os principais modelos de Machine Learning, permitindo que o aluno possa prever o comportamento da audiência. Além disso, os conteúdos didáticos enfatizarão a importância de garantir a privacidade e transparência no manuseio de dados sensíveis.  Por outro lado, a capacitação incentivará o aluno a realizar processos de design sustentáveis e a tomar decisões éticas.  

O programa é baseado em uma metodologia 100% online para que o aluno possa concluir o curso de forma confortável.  O único elemento necessário para acessar este programa acadêmico será um dispositivo com acesso à internet. Dessa forma, o aluno poderá acessar o campus virtual 24 horas por dia, de qualquer lugar do mundo. É importante destacar que este Programa avançado se baseia no sistema inovador Relearning, do qual a TECH é pioneira. Este método de ensino baseia-se na repetição de conteúdos para garantir a aprendizagem.  Também serão disponibilizados diversos recursos multimídia, como vídeos, para tornar os conteúdos mais dinâmicos e, consequentemente, contribuir para uma base sólida de conhecimento para o aluno. 

Você implementará estratégias avançadas de análise para melhorar a experiência do usuário" 

Este Programa avançado de Design com Inteligência Artificial e Experiência do Usuário conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Design com Inteligência Artificial e Experiência do Usuário 
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático oferece informações técnicas e práticas sobre aquelas disciplinas que são essenciais para a prática profissional 
• Exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem 
• Destaque especial para as metodologias inovadoras  
• Aulas teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual 
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet 

Você gostaria de garantir a privacidade e a transparência no manejo de dados confidenciais? Alcance seus objetivos com este programa de apenas 150 horas" 

O corpo docente deste curso inclui profissionais da área que transferem a experiência do seu trabalho para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de sociedades científicas de referência e universidades de prestígio.  

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.  

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.  

Você estará preparado para superar os desafios na implementação do design personalizado em grande escala?"

O Relearning permitirá que você aprenda com menos esforço e mais desempenho, envolvendo-se mais em sua especialização profissional"

Este programa proporcionará ao aluno uma visão abrangente da interseção entre Design Gráfico e o Aprendizado de Máquina. Composto por 3 módulos, o plano de estudos abordará todos os aspectos, desde a geração automática de conteúdos visuais até a colaboração aprimorada. O conteúdo programático também enfatizará a importância dos modelos de Machine Learning para prever o comportamento do usuário. Por outro lado, os materiais acadêmicos irão analisar o impacto ambiental do design industrial. Dessa forma, o aluno adquirirá uma consciência ética e produzirá peças sustentáveis para inovar no setor artístico. 

Você dominará as ferramentas mais avançadas do Machine Learning e criará os designs mais originais"  

Módulo 1. Aplicações Práticas de Inteligência Artificial em Design 

1.1.    Geração automática de imagens em design gráfico com Wall-e, Adobe Firefly e Stable Difussion 

1.1.1.    Conceitos fundamentais de geração de imagens 
1.1.2.    Ferramentas e frameworks para geração gráfica automática 
1.1.3.    Impacto social e cultural do design generativo 
1.1.4.    Tendências atuais no campo e desenvolvimentos e aplicativos futuros 

1.2.    Personalização dinâmica de interfaces de usuário por meio de IA 

1.2.1.    Princípios de personalização de UI/UX 
1.2.2.    Algoritmos de recomendação na personalização de interfaces 
1.2.3.    Experiência do usuário e feedback contínuo 
1.2.4.    Implementação prática em aplicativos reais 

1.3.    Design generativo: Aplicações na indústria e na arte 

1.3.1.    Fundamentos do design generativo 
1.3.2.    Design generativo na indústria 
1.3.3.    Design generativo na arte contemporânea 
1.3.4.    Desafios e futuros avanços no design generativo 

1.4.    Criação automática de Layouts editoriais com algoritmos 

1.4.1.    Princípios de Layout editorial automático 
1.4.2.    Algoritmos de distribuição de conteúdo 
1.4.3.    Otimização do espaço e das proporções no design editorial 
1.4.4.    Automação do processo de revisão e ajuste 

1.5.    Geração de conteúdos procedimentais em videogames com o PCG

1.5.1.    Introdução à geração de procedimentos em videogames 
1.5.2.    Algoritmos para criação automática de níveis e ambientes 
1.5.3.    Narrativa processual e ramificação em videogames 
1.5.4.    Impacto da geração de procedimentos na experiência do jogador 

1.6.    Reconhecimento de padrões em logotipos com Machine Learning por Cogniac 

1.6.1.    Fundamentos do reconhecimento de padrões em design gráfico 
1.6.2.    Implementação de Machine Learning para identificação de logotipos 
1.6.3.    Aplicações práticas no design gráfico 
1.6.4.    Considerações legais e éticas sobre o reconhecimento de logotipos 

1.7.    Otimização de cores e composições com IA 

1.7.1.    Psicologia das cores e composição visual 
1.7.2.    Algoritmos de otimização de cores em design gráfico com o Adobe Color Wheel 
             e Coolors 
1.7.3.    Composição automática de elementos visuais utilizando Framer, Canva
             e RunwayML 
1.7.4.    Avaliação do impacto da otimização automática na percepção do usuário 

1.8.    Análise preditiva de tendências visuais em design 

1.8.1.    Coleta de dados e tendências atuais 
1.8.2.    Modelos de Machine Learning para previsão de tendências 
1.8.3.    Implementação de estratégias proativas de design 
1.8.4.    Princípios do uso de dados e previsões no design 

1.9.    Colaboração assistida por IA em equipes de design 

1.9.1.    Colaboração humano-IA em projetos de design 
1.9.2.    Plataformas e ferramentas para colaboração assistida por IA (Adobe Creative Cloud e Sketch2React) 
1.9.3.    Melhores práticas de integração de tecnologia assistida por IA 
1.9.4.    Perspectivas futuras sobre a colaboração humano-IA no design 

1.10.    Estratégias para a incorporação de sucesso da IA no design 

1.10.1.    Identificação de necessidades de design solucionáveis por IA 
1.10.2.    Avaliação das plataformas e ferramentas disponíveis 
1.10.3.    Integração eficaz em projetos de design 
1.10.4.    Otimização contínua e adaptabilidade 

Módulo 2. Interação Design-Usuário e IA  

2.1.    Sugestões contextuais de design baseadas no comportamento 

2.1.1.    Compreensão do comportamento do usuário no design 
2.1.2.    Sistemas de sugestões contextuais baseados em IA 
2.1.3.    Estratégias para garantir a transparência e o consentimento do usuário 
2.1.4.    Tendências e possíveis melhorias na personalização baseada no comportamento

2.2.    Análise preditiva de interações do usuário 

2.2.1.    Importância da análise preditiva nas interações de design do usuário 
2.2.2.    Modelos de Machine Learning para a previsão do comportamento do usuário 
2.2.3.    Integração da análise preditiva ao design da interface do usuário 
2.2.4.    Desafios e dilemas da análise preditiva 

2.3.    Design adaptável para diferentes dispositivos com IA 

2.3.1.    Princípios de design adaptativo de dispositivos 
2.3.2.    Algoritmos de adaptação de conteúdo 
2.3.3.    Otimização da interface para experiências móveis e de desktop 
2.3.4.    Desenvolvimentos futuros em design adaptativo com tecnologias emergentes 

2.4.    Geração automática de personagens e inimigos em videogames 

2.4.1.    A necessidade de geração automática no desenvolvimento de videogames 
2.4.2.    Algoritmos de geração de personagens e inimigos 
2.4.3.    Personalização e adaptabilidade em caracteres gerados automaticamente 
2.4.4.    Experiências de desenvolvimento: Desafios e lições aprendidas 

2.5.    Melhoria na IA em personagens do jogo 

2.5.1.    Importância da inteligência artificial nos personagens de videogame 
2.5.2.    Algoritmos para melhorar o comportamento dos personagens 
2.5.3.    Adaptação contínua e aprendizagem de IA em jogos 
2.5.4.    Desafios técnicos e criativos na melhoria da IA de personagens 

2.6.    Design personalizado no setor: Desafios e oportunidades 

2.6.1.    Transformando o design industrial com a personalização 
2.6.2.    Tecnologias facilitadoras para design personalizado 
2.6.3.    Desafios na implementação do design personalizado em escala 
2.6.4.    Oportunidades de inovação e diferenciação competitiva 

2.7.    Design para sustentabilidade por meio da IA 

2.7.1.    Análise do ciclo de vida e rastreabilidade com inteligência artificial 
2.7.2.    Otimização de materiais recicláveis 
2.7.3.    Melhoria de processos sustentáveis 
2.7.4.    Desenvolvimento de estratégias e projetos práticos 

2.8.    Integração de assistentes virtuais em interfaces de design com Adobe Sensei, Figma 
          e AutoCAD 

2.8.1.    Papel dos assistentes virtuais no design interativo 
2.8.2.    Desenvolvimento de assistentes virtuais especializados em design 
2.8.3.    Interação natural com assistentes virtuais em projetos de design 
2.8.4.    Desafios de implementação e melhoria contínua 

2.9.    Análise contínua da experiência do usuário para melhorias 

2.9.1.    Ciclo de melhoria contínua no design de interação 
2.9.2.    Ferramentas e métricas para análise contínua 
2.9.3.    Iteração e adaptação na experiência do usuário 
2.9.4.    Garantia de privacidade e transparência no manuseio de dados confidenciais 

2.10.    Aplicação de técnicas de IA para melhoria da usabilidade 

2.10.1.    Intersecção de IA e usabilidade 
2.10.2.    Análise de sentimento e experiência do usuário (UX) 
2.10.3.    Personalização dinâmica da interface 
2.10.4.    Otimização do fluxo de trabalho e da navegação 

Módulo 3. Ética e Meio Ambiente no Design e na Inteligência Artificial  

3.1.    Impacto ambiental no design industrial: Abordagem ética 

3.1.1.    Consciência ambiental no design industrial 
3.1.2.    Avaliação do ciclo de vida e design sustentável 
3.1.3.    Desafios éticos nas decisões de design com impacto ambiental 
3.1.4.    Inovações sustentáveis e tendências futuras 

3.2.    Melhoria da acessibilidade visual no design gráfico responsivo 

3.2.1.    Acessibilidade visual como uma prioridade ética no design gráfico 
3.2.2.    Ferramentas e práticas para melhorar a acessibilidade visual (Google LightHouse e Microsoft Accessibility Insights) 
3.2.3.    Desafios éticos na implementação da acessibilidade visual 
3.2.4.    Responsabilidade profissional e melhorias futuras na acessibilidade visual 

3.3.    Redução de resíduos no processo de design: Desafios sustentáveis 

3.3.1.    Importância da redução de resíduos no design 
3.3.2.    Estratégias para redução de resíduos em diferentes etapas do projeto 
3.3.3.    Desafios éticos na implementação de práticas de redução de resíduos 
3.3.4.    Compromissos corporativos e certificações sustentáveis 

3.4.    Análise de sentimento na criação de conteúdo editorial: Considerações éticas

3.4.1.    Análise de sentimentos e ética em conteúdo editorial 
3.4.2.    Algoritmos de análise de sentimento e decisão ética 
3.4.3.    Impacto na opinião pública 
3.4.4.    Desafios na análise de sentimentos e implicações futuras 

3.5.    Integração do reconhecimento de emoções para experiências imersivas  

3.5.1.    Ética na integração do reconhecimento de emoções em experiências imersivas 
3.5.2.    Tecnologias de reconhecimento de emoções 
3.5.3.    Desafios éticos na criação de experiências imersivas 
             emocionalmente conscientes 
3.5.4.    Perspectivas futuras e ética no desenvolvimento de experiências imersivas 

3.6.    Ética no Design de videogames: Implicações e decisões 

3.6.1.    Ética e responsabilidade no design de videogames 
3.6.2.    Inclusão e diversidade em videogames: Decisões éticas 
3.6.3.    Microtransações e monetização ética em videogames 
3.6.4.    Desafios éticos no desenvolvimento de narrativas e personagens em videogames 

3.7.    Design responsável: Considerações éticas e ambientais na indústria

3.7.1.    Abordagem ética para o design responsável 
3.7.2.    Ferramentas e métodos para um design responsável 
3.7.3.    Desafios éticos e ambientais na indústria de design 
3.7.4.    Compromissos corporativos e certificações de design responsável 

3.8.    Ética na integração de IA em interfaces de usuário 

3.8.1.    Explorando como a inteligência artificial em interfaces de usuário levanta 
             desafios éticos 
3.8.2.    Transparência e explicabilidade em sistemas de IA de interface de usuário 
3.8.3.    Desafios éticos na coleta e no uso de dados da interface do usuário 
3.8.4.    Perspectivas futuras em ética de IA em interfaces de usuário 

 3.9.    Sustentabilidade na inovação do processo de design 

3.9.1.    Reconhecer a importância da sustentabilidade na inovação do processo de design 
3.9.2.    Desenvolvimento de Processos Sustentáveis e Tomada de Decisões Éticas 
3.9.3.    Desafios éticos na adoção de tecnologias inovadoras 
3.9.4.    Compromissos empresariais e certificações de sustentabilidade nos processos de design 

3.10.    Aspectos éticos na aplicação de tecnologias em design 

3.10.1.    Decisões éticas na seleção e aplicação de tecnologias de design 
3.10.2.    Ética no design de experiências de usuário com tecnologias avançadas 
3.10.3.    Interseções de ética e tecnologias em design 
3.10.4.    Tendências emergentes e o papel da ética na direção futura do design de 
               alta tecnologia 

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