Die Anwendung von künstlicher Intelligenz in Design ermöglicht einen innovativeren, nutzerzentrierten kreativen Prozess und treibt die ständige Weiterentwicklung des Fachgebiets voran"

Künstliche Intelligenz (KI), eingesetzt im Bereich des Designs, hat die Art und Weise, wie Projekte in dieser Branche konzipiert und entwickelt werden, radikal verändert. Einer der herausragendsten Vorteile liegt in der Optimierung des kreativen Prozesses, bei dem KI-Algorithmen große Datensätze analysieren können, um Muster und Trends zu erkennen und wertvolle Erkenntnisse zu liefern, die die Entscheidungsfindung im Bereich Design inspirieren. 

Aus diesem Grund bietet TECH Designern mit dem Privaten Masterstudiengang in Künstliche Intelligenz in Design eine einzigartige Perspektive, die neue Technologien und die Realisierung kreativer Produkte ganzheitlich miteinander verbindet. Der ganzheitliche Ansatz vermittelt den Absolventen nicht nur technisches Wissen, sondern berührt auch die Themen Ethik und Nachhaltigkeit, um sicherzustellen, dass die Studenten für die aktuellen Herausforderungen in diesem Bereich gerüstet sind.  

Die Vielfalt der zu behandelnden Themen, von der automatischen Generierung von Inhalten bis hin zur Abfallreduzierung im Designprozess, spiegelt die Bandbreite der Anwendungen von KI in verschiedenen Disziplinen wider. Darüber hinaus wird besonderes Augenmerk auf die Ethik und die Auswirkungen auf die Umwelt gelegt, alles mit dem Ziel, bewusste und kompetente Fachleute fortzubilden. 

Zu den Inhalten des Programms gehören auch die Datenanalyse für die Entscheidungsfindung im Design, die Implementierung von KI-Systemen für die Personalisierung von Produkten und Erlebnissen sowie die Erforschung fortschrittlicher Visualisierungstechniken und die Erzeugung kreativer Inhalte.

Auf diese Weise hat TECH eine strenge akademische Qualifikation entwickelt, die durch die revolutionäre Relearning-Methode unterstützt wird. Dieser pädagogische Ansatz konzentriert sich auf die Wiederholung grundlegender Prinzipien, um ein umfassendes Verständnis der Inhalte zu gewährleisten. Darüber hinaus ist die Zugänglichkeit ein Schlüsselelement, da nur ein elektronisches Gerät mit einer Internetverbindung benötigt wird, um das Material jederzeit zu erarbeiten, was den Studenten von der Verpflichtung befreit, physisch anwesend zu sein oder sich an festgelegte Stundenpläne zu halten.

Sie werden sich mit der Integration von KI in das Design befassen, die Effizienz und Personalisierung steigern und die Tür zu neuen kreativen Möglichkeiten öffnen"

Dieser Privater Masterstudiengang in Künstliche Intelligenz in Design enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind: 

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für künstliche Intelligenz im Design vorgestellt werden 
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen 
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt werden kann 
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden  
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit 
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Von der automatischen Generierung visueller Inhalte bis hin zu Trendvorhersagen und KI-gestützter Zusammenarbeit werden Sie in ein sich ständig weiterentwickelndes Feld eintauchen"

Das Dozententeam des Programms besteht aus Experten des Sektors, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie aus renommierten Fachleuten von führenden Unternehmen und angesehenen Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.  

Dank der umfangreichen Bibliothek von Multimedia-Ressourcen, die TECH anbietet, erfahren Sie mehr über die Integration von virtuellen Assistenten und die emotionale Analyse des Benutzers"

In diesem privaten Masterstudiengang, der zu 100% online angeboten wird, befassen Sie sich mit dem schmalen Grat zwischen Ethik, Umwelt und neuen Technologien"

Das Hauptziel dieses Programms ist es, den Studenten ein tiefes und ganzheitliches Verständnis dafür zu vermitteln, wie KI mit der Welt des Designs verwoben ist. Auf diese Weise sollen ihre technischen und kreativen Fähigkeiten gefördert werden, damit sie KI-Algorithmen in innovativen Prozessen entwickeln und anwenden können. Es wird auch eine kritische und ethische Perspektive auf den Einsatz von KI in kreativen Projekten fördern und Fachleute darauf vorbereiten, sich mit neuen ethischen und sozialen Herausforderungen auseinanderzusetzen. Darüber hinaus wird die Personalisierung von Nutzererlebnissen, die Erzeugung visueller Inhalte und die Lösung komplexer Designprobleme erforscht.

Sie werden in der Lage sein, in einem Umfeld zu führen, in dem die Synergie zwischen menschlicher Kreativität und Spitzentechnologie für die Entwicklung des zeitgenössischen Designs von entscheidender Bedeutung ist"

Allgemeine Ziele

• Verstehen der theoretischen Grundlagen der künstlichen Intelligenz 
• Studieren der verschiedenen Arten von Daten und Verstehen des Lebenszyklus von Daten 
• Bewerten der entscheidenden Rolle von Daten bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen 
• Vertiefen des Verständnisses von Algorithmen und Komplexität zur Lösung spezifischer Probleme 
• Erforschen der theoretischen Grundlagen von neuronalen Netzen für die Entwicklung von Deep Learning 
• Analysieren des bio-inspirierten Computings und seiner Bedeutung für die Entwicklung intelligenter Systeme 
• Analysieren aktueller Strategien der Künstlichen Intelligenz in verschiedenen Bereichen und Erkennen von Gelegenheiten und Herausforderungen 
• Entwickeln von Fähigkeiten zur Implementierung von Werkzeugen der künstlichen Intelligenz in Designprojekten, die automatische Inhaltsgenerierung, Designoptimierung und Mustererkennung umfassen 
• Anwenden von Tools für die Zusammenarbeit unter Nutzung der künstlichen Intelligenz zur Verbesserung der Kommunikation und Effizienz in Designteams 
• Einbeziehen emotionaler Aspekte in das Design durch Techniken, die eine effektive Verbindung zum Publikum herstellen 
• Verstehen der Symbiose zwischen interaktivem Design und künstlicher Intelligenz zur Optimierung des Nutzererlebnisses 
• Entwickeln von Fähigkeiten im Bereich adaptives Design, Berücksichtigen des Nutzerverhaltens und Anwenden fortschrittlicher Werkzeuge der künstlichen Intelligenz 
• Kritisches Analysieren der Herausforderungen und Möglichkeiten bei der Implementierung von kundenspezifischen Designs in der Industrie unter Verwendung von künstlicher Intelligenz 
• Verstehen der transformativen Rolle der künstlichen Intelligenz bei der Innovation von Design- und Fertigungsprozessen

Spezifische Ziele

Modul 1. Grundlagen der künstlichen Intelligenz  

• Analysieren der historischen Entwicklung der Künstlichen Intelligenz, von ihren Anfängen bis zu ihrem heutigen Stand, Identifizierung der wichtigsten Meilensteine und Entwicklungen 
• Verstehen der Funktionsweise von neuronalen Netzen und ihrer Anwendung in Lernmodellen der Künstlichen Intelligenz 
• Untersuchen der Prinzipien und Anwendungen von genetischen Algorithmen und analysieren ihren Nutzen bei der Lösung komplexer Probleme 
• Analysieren der Bedeutung von Thesauri, Vokabularen und Taxonomien bei der Strukturierung und Verarbeitung von Daten für KI-Systeme 
• Erforschen des Konzepts des semantischen Webs und seines Einflusses auf die Organisation und das Verständnis von Informationen in digitalen Umgebungen 

Modul 2. Datentypen und Datenlebenszyklus  

• Verstehen der grundlegenden Konzepte der Statistik und ihrer Anwendung in der Datenanalyse 
• Identifizieren und Klassifizieren der verschiedenen Arten von statistischen Daten, von quantitativen bis zu qualitativen Daten 
• Analysieren des Lebenszyklus von Daten, von der Erzeugung bis zur Entsorgung, und Identifizieren der wichtigsten Phasen 
• Erkunden der ersten Phasen des Lebenszyklus von Daten, wobei die Bedeutung der Datenplanung und der Datenstruktur hervorgehoben wird 
• Untersuchen der Prozesse der Datenerfassung, einschließlich Methodik, Tools und Erfassungskanäle 
• Untersuchen des Datawarehouse-Konzepts mit Schwerpunkt auf den Elementen des Datawarehouse und seinem Design 
• Analysieren der rechtlichen Aspekte im Zusammenhang mit der Datenverwaltung, der Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften sowie von Best Practices 

Modul 3. Daten in der künstlichen Intelligenz  

• Beherrschen der Grundlagen der Datenwissenschaft, einschließlich der Werkzeuge, Typen und Quellen für die Informationsanalyse 
• Erforschen des Prozesses der Umwandlung von Daten in Informationen mithilfe von Data Mining und Datenvisualisierungstechniken 
• Studieren der Struktur und der Eigenschaften von Datasets und verstehen ihre Bedeutung für die Aufbereitung und Nutzung von Daten für KI-Modelle 
• Analysieren von überwachten und unüberwachten Modellen, einschließlich Methoden und Klassifizierung 
• Verwenden spezifischer Tools und bewährter Verfahren für die Datenverarbeitung, um Effizienz und Qualität bei der Implementierung von Künstlicher Intelligenz zu gewährleisten 

Modul 4. Data Mining. Auswahl, Vorverarbeitung und Transformation 

• Beherrschen statistischer Inferenztechniken, um statistische Methoden im Data Mining zu verstehen und anzuwenden 
• Durchführen detaillierter explorativer Analysen von Datensätzen, um relevante Muster, Anomalien und Trends zu erkennen 
• Entwickeln von Fähigkeiten zur Datenaufbereitung, einschließlich Datenbereinigung, -integration und -formatierung für die Verwendung im Data Mining 
• Implementieren effektiver Strategien für den Umgang mit fehlenden Werten in Datensätzen, indem je nach Kontext Imputations- oder Eliminierungsmethoden angewendet werden 
• Identifizieren und Entschärfen von Datenrauschen, indem Sie Filter- und Glättungsverfahren anwenden, um die Qualität des Datensatzes zu verbessern 
• Eingehen auf die Datenvorverarbeitung in Big Data-Umgebungen 

Modul 5. Algorithmik und Komplexität in der künstlichen Intelligenz  

• Einführen von Algorithmenentwurfsstrategien, die ein solides Verständnis der grundlegenden Ansätze zur Problemlösung vermitteln 
• Analysieren der Effizienz und Komplexität von Algorithmen unter Anwendung von Analysetechniken zur Bewertung der Leistung in Bezug auf Zeit und Raum 
• Untersuchen und Anwenden von Sortieralgorithmen, Verstehen ihrer Leistung und Vergleichen ihrer Effizienz in verschiedenen Kontexten 
• Erforschen von baumbasierten Algorithmen, Verstehen ihrer Struktur und Anwendungen 
• Untersuchen von Algorithmen mit Heaps, Analysieren ihrer Implementierung und ihrer Nützlichkeit bei der effizienten Datenmanipulation 
• Analysieren graphenbasierter Algorithmen, wobei ihre Anwendung bei der Darstellung und Lösung von Problemen mit komplexen Beziehungen untersucht wird 
• Untersuchen von Greedy-Algorithmen, Verständnis ihrer Logik und Anwendungen bei der Lösung von Optimierungsproblemen 
• Untersuchen und Anwenden der Backtracking-Technik für die systematische Problemlösung und Analysieren ihrer Effektivität in verschiedenen Szenarien 

Modul 6. Intelligente Systeme  

• Erforschen der Agententheorie, Verstehen der grundlegenden Konzepte ihrer Funktionsweise und ihrer Anwendung in der Künstlichen Intelligenz und im Software Engineering 
• Studieren der Darstellung von Wissen, einschließlich der Analyse von Ontologien und deren Anwendung bei der Organisation von strukturierten Informationen 
• Analysieren des Konzepts des semantischen Webs und seiner Auswirkungen auf die Organisation und den Abruf von Informationen in digitalen Umgebungen 
• Evaluieren und Vergleichen verschiedener Wissensrepräsentationen und deren Integration zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit von intelligenten Systemen 
• Studieren semantischer Reasoner, wissensbasierter Systeme und Expertensysteme und Verstehen ihrer Funktionalität und Anwendungen in der intelligenten Entscheidungsfindung 

Modul 7. Maschinelles Lernen und Data Mining 

• Einführen in die Prozesse der Wissensentdeckung und in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens 
• Untersuchen von Entscheidungsbäumen als überwachte Lernmodelle, Verstehen ihrer Struktur und Anwendungen 
• Bewerten von Klassifikatoren anhand spezifischer Techniken, um ihre Leistung und Genauigkeit bei der Datenklassifizierung zu messen 
• Studieren neuronaler Netze und Verstehen ihrer Funktionsweise und Architektur, um komplexe Probleme des maschinellen Lernens zu lösen 
• Erforschen von Bayes'schen Methoden und deren Anwendung im maschinellen Lernen, einschließlich Bayes'scher Netzwerke und Bayes'scher Klassifikatoren 
• Analysieren von Regressions- und kontinuierlichen Antwortmodellen zur Vorhersage von numerischen Werten aus Daten 
• Untersuchen von Techniken zum Clustering, um Muster und Strukturen in unmarkierten Datensätzen zu erkennen 
• Erforschen von Text Mining und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), um zu verstehen, wie maschinelle Lerntechniken zur Analyse und zum Verständnis von Texten eingesetzt werden 

Modul 8. Neuronale Netze, die Grundlage von Deep Learning  

• Beherrschen der Grundlagen des tiefen Lernens und Verstehen seiner wesentlichen Rolle beim Deep Learning 
• Erkunden der grundlegenden Operationen in neuronalen Netzen und Verstehen ihrer Anwendung bei der Konstruktion von Modellen 
• Analysieren der verschiedenen Schichten, die in neuronalen Netzen verwendet werden, und lernen, wie man sie richtig auswählt 
• Verstehen der effektiven Verknüpfung von Schichten und Operationen, um komplexe und effiziente neuronale Netzarchitekturen zu entwerfen 
• Verwenden von Trainern und Optimierern, um die Leistung von neuronalen Netzen abzustimmen und zu verbessern 
• Erforschen der Verbindung zwischen biologischen und künstlichen Neuronen für ein tieferes Verständnis des Modelldesigns 
• Feinabstimmen von Hyperparametern für das Fine Tuning neuronaler Netze, um ihre Leistung bei bestimmten Aufgaben zu optimieren 

Modul 9. Training Tiefer Neuronaler Netze  

• Lösen von Problemen im Zusammenhang mit Gradienten beim Training von tiefen neuronalen Netzen 
• Erforschen und Anwenden verschiedener Optimierer, um die Effizienz und Konvergenz von Modellen zu verbessern 
• Programmieren der Lernrate zur dynamischen Anpassung der Konvergenzrate des Modells 
• Verstehen und Bewältigen von Overfitting durch spezifische Strategien beim Training 
• Anwenden praktischer Richtlinien, um ein effizientes und effektives Training von tiefen neuronalen Netzen zu gewährleisten 
• Implementieren von Transfer Learning als fortgeschrittene Technik zur Verbesserung der Modellleistung bei bestimmten Aufgaben 
• Erforschen und Anwenden von Techniken der Data Augmentation zur Anreicherung von Datensätzen und Verbesserung der Modellgeneralisierung 
• Entwickeln praktischer Anwendungen mit Transfer Learning zur Lösung realer Probleme 
• Verstehen und Anwenden von Regularisierungstechniken zur Verbesserung der Generalisierung und zur Vermeidung von Overfitting in tiefen neuronalen Netzen 

Modul 10. Anpassung von Modellen und Training mit TensorFlow  

• Beherrschen der Grundlagen von TensorFlow und seiner Integration mit NumPy für effiziente Datenverwaltung und Berechnungen 
• Anpassen von Modellen und Trainingsalgorithmen mit den fortgeschrittenen Fähigkeiten von TensorFlow 
• Erforschen der tfdata-API zur effektiven Verwaltung und Manipulation von Datensätzen 
• Implementieren des Formats TFRecord, um große Datensätze in TensorFlow zu speichern und darauf zuzugreifen 
• Verwenden von Keras-Vorverarbeitungsschichten zur Erleichterung der Konstruktion eigener Modelle 
• Erforschen des TensorFlow Datasets-Projekts, um auf vordefinierte Datensätze zuzugreifen und die Entwicklungseffizienz zu verbessern 
• Entwickeln einer Deep Learning-Anwendung mit TensorFlow unter Einbeziehung der im Modul erworbenen Kenntnisse 
• Anwenden aller Konzepte, die bei der Erstellung und dem Training von benutzerdefinierten Modellen mit TensorFlow erlernt wurden, auf praktische Art und Weise in realen Situationen 

Modul 11. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks  

• Verstehen der Architektur des visuellen Kortex und ihrer Bedeutung für Deep Computer Vision 
• Erforschen und Anwenden von Faltungsschichten, um wichtige Merkmale aus Bildern zu extrahieren 
• Implementieren von Clustering-Schichten und ihre Verwendung in Deep Computer Vision-Modellen mit Keras 
• Analysieren verschiedener Architekturen von Convolutional Neural Networks (CNN) und deren Anwendbarkeit in verschiedenen Kontexten 
• Entwickeln und Implementieren eines CNN ResNet unter Verwendung der Keras-Bibliothek, um die Effizienz und Leistung des Modells zu verbessern 
• Verwenden von vorab trainierten Keras-Modellen, um das Transfer-Lernen für bestimmte Aufgaben zu nutzen 
• Anwenden von Klassifizierungs- und Lokalisierungstechniken in Deep Computer Vision-Umgebungen 
• Erforschen von Strategien zur Objekterkennung und -verfolgung mit Convolutional Neural Networks 
• Implementieren von semantischen Segmentierungstechniken, um Objekte in Bildern im Detail zu verstehen und zu klassifizieren 

Modul 12. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) und Aufmerksamkeit  

• Entwickeln von Fähigkeiten zur Texterstellung mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) 
• Anwenden von RNNs bei der Meinungsklassifizierung zur Stimmungsanalyse in Texten 
• Verstehen und Anwenden von Aufmerksamkeitsmechanismen in Modellen zur Verarbeitung natürlicher Sprache 
• Analysieren und Verwenden von Transformers-Modellen in spezifischen NLP-Aufgaben 
• Erkunden der Anwendung von Transformers-Modellen im Kontext von Bildverarbeitung und Computer Vision 
• Vertraut sein mit der Hugging Face Transformers-Bibliothek für die effiziente Implementierung fortgeschrittener Modelle 
• Vergleichen der verschiedenen Transformers-Bibliotheken, um ihre Eignung für bestimmte Aufgaben zu bewerten 
• Entwickeln einer praktischen Anwendung von NLP, die RNN- und Aufmerksamkeitsmechanismen integriert, um reale Probleme zu lösen 

Modul 13. Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle  

• Entwickeln effizienter Datenrepräsentationen mit Autoencodern, GANs und Diffusionsmodellen 
• Durchführen einer PCA unter Verwendung eines unvollständigen linearen Autoencoders zur Optimierung der Datendarstellung 
• Implementieren und Verstehen der Funktionsweise von gestapelten Autoencodern 
• Erforschen und Anwenden von Convolutional Autoencoders für effiziente visuelle Datendarstellungen 
• Analysieren und Anwenden der Effektivität von Sparse-Auto-Encodern bei der Datendarstellung 
• Generieren von Modebildern aus dem MNIST-Datensatz mit Hilfe von Autoencoders 
• Verstehen des Konzepts der Generative Adversarial Networks (GANs) und Diffusionsmodelle 
• Implementieren und Vergleichen der Leistung von Diffusionsmodellen und GANs bei der Datengenerierung 

Modul 14. Bio-inspiriertes Computing   

• Einführen in die grundlegenden Konzepte des bio-inspirierten Computings 
• Erforschen sozialer Anpassungsalgorithmen als wichtiger Ansatz im bioinspirierten Computing 
• Analysieren von Strategien zur Erforschung und Ausnutzung des Raums in genetischen Algorithmen 
• Untersuchen von Modellen des evolutionären Rechnens im Kontext der Optimierung  
• Fortsetzen der detaillierten Analyse von Modellen des evolutionären Rechnens  
• Anwenden der evolutionären Programmierung auf spezifische Lernprobleme 
• Bewältigen der Komplexität von Multi-Objektiv-Problemen im Rahmen des bio-inspirierten Computings 
• Erforschen der Anwendung von neuronalen Netzen im Bereich des bio-inspirierten Computings  
• Vertiefen in die Implementierung und des Nutzens von neuronalen Netzen im Bereich des bio-inspirierten Computings 

Modul 15. Künstliche Intelligenz: Strategien und Anwendungen 

• Entwickeln von Strategien für die Implementierung von künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen 
• Analysieren der Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf die Erbringung von Dienstleistungen im Gesundheitswesen 
• Identifizieren und Bewerten der Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI im Gesundheitssektor 
• Bewerten der potenziellen Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in der Industrie 
• Anwenden von Techniken der künstlichen Intelligenz in der Industrie zur Verbesserung der Produktivität 
• Entwerfen von Lösungen der künstlichen Intelligenz zur Optimierung von Prozessen in der öffentlichen Verwaltung 
• Bewerten des Einsatzes von KI-Technologien im Bildungssektor 
• Anwenden von Techniken der künstlichen Intelligenz in der Forst- und Landwirtschaft zur Verbesserung der Produktivität 
• Optimieren von Personalprozessen durch den strategischen Einsatz von künstlicher Intelligenz 

Modul 16. Praktische Anwendungen künstlicher Intelligenz im Design 

• Anwenden von Tools für die Zusammenarbeit unter Nutzung der KI zur Verbesserung der Kommunikation und Effizienz in Designteams 
• Einbeziehen emotionaler Aspekte in Designs durch Techniken, die eine effektive Verbindung zum Publikum herstellen, und Erforschen, wie KI die emotionale Wahrnehmung von Design beeinflussen kann 
• Beherrschen spezifischer Tools und Frameworks für die Anwendung von KI im Design, wie z. B. GANs (Generative Adversarial Networks) und andere relevante Bibliotheken 
• Anwenden von KI zur automatischen Generierung von Bildern, Illustrationen und anderen visuellen Elementen  
• Implementieren von KI-Techniken zur Analyse designbezogener Daten, wie z. B. Browsing-Verhalten und Nutzer-Feedback 

Modul 17. Design-Benutzer-Interaktion und KI 

• Verstehen der Symbiose zwischen interaktivem Design und KI zur Optimierung des Nutzererlebnisses 
• Entwickeln von Fähigkeiten im Bereich adaptives Design, Berücksichtigen des Nutzerverhaltens und Anwenden fortschrittlicher Werkzeuge der KI 
• Kritisches Analysieren der Herausforderungen und Möglichkeiten bei der Implementierung von kundenspezifischen Designs in der Industrie unter Verwendung von KI 
• Verwenden von prädiktiven KI-Algorithmen zur Vorwegnahme von Benutzerinteraktionen, um proaktive und effiziente Designreaktionen zu ermöglichen 
• Entwickeln von KI-basierten Empfehlungssystemen, die den Nutzern relevante Inhalte, Produkte oder Aktionen vorschlagen 

Modul 18. Innovation in Design- und KI-Prozessen 

• Verstehen der transformativen Rolle der KI bei der Innovation von Design- und Fertigungsprozessen 
• Umsetzen von Strategien zur Massenanpassung in der Produktion durch künstliche Intelligenz, um Produkte an individuelle Bedürfnisse anzupassen 
• Anwenden von KI-Techniken, um Verschwendung im Designprozess zu minimieren und zu einer nachhaltigeren Praxis beizutragen 
• Entwickeln praktischer Fähigkeiten zur Anwendung von KI-Techniken zur Verbesserung von Industrie- und Designprozessen 
• Fördern von Kreativität und Erkundung während der Entwurfsbearbeitung, wobei KI als Werkzeug zur Entwicklung innovativer Lösungen eingesetzt wird 

Modul 19. Auf Design und KI angewandte Technologien 

• Verbessern des umfassenden Verständnisses und der praktischen Fähigkeiten, um fortschrittliche Technologien und künstliche Intelligenz in verschiedenen Bereichen des Designs zu nutzen 
• Verstehen der strategischen Integration von neuen Technologien und KI im Bereich Design 
• Anwenden von Techniken zur Optimierung der Mikrochip-Architektur mit Hilfe von KI, um Leistung und Effizienz zu verbessern 
• Korrektes Anwenden von Algorithmen für die automatische Generierung von Multimedia-Inhalten, die die visuelle Kommunikation in redaktionellen Projekten bereichern 
• Umsetzen der im Rahmen dieses Programms erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten in realen Projekten, die Technologien und KI im Design beinhalten 

Modul 20. Ethik und Umwelt in Design und KI 

• Verstehen der ethischen Grundsätze im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz und Design, Kultivierung eines ethischen Bewusstseins bei der Entscheidungsfindung 
• Ausrichten auf die ethische Integration von Technologien, wie z. B. die Erkennung von Emotionen, um immersive Erfahrungen zu gewährleisten, die die Privatsphäre und die Würde des Nutzers respektieren 
• Fördern der sozialen und ökologischen Verantwortung bei der Entwicklung von Videospielen und in der Branche im Allgemeinen, unter Berücksichtigung ethischer Aspekte bei der Darstellung und beim Spiel 
• Entwickeln nachhaltiger Praktiken in Designprozessen, die von der Abfallreduzierung bis zur Integration verantwortungsvoller Technologien reichen und zum Schutz der Umwelt beitragen 
• Analysieren des Einflusses von KI-Technologien auf die Gesellschaft und Erwägen von Strategien zur Abschwächung ihrer möglichen negativen Auswirkungen 

Sie werden das Potenzial der KI nutzen, um kreative Prozesse zu optimieren und innovative und verantwortungsvolle Designlösungen zu schaffen"