据福布斯报道，您将在世界上最好的数字大学提高平面设计的视觉可及性”   

人工智能在用户体验（UX）设计中发挥着越来越重要的作用，为提高受众满意度提供了新的机会和方法。借助其工具，专业人士可以分析受众的行为和偏好以提供相关产品。这将提高消费者满意度，因为他们将能够访问定制信息。另一方面，基于人工智能的虚拟助手（例如聊天机器人或语音助手）通过提供快速响应和实时帮助来优化与个人的交互。 

在此背景下，TECH 推出了一位大学专家他将深入分析机器学习在设计中的实际应用。该课程由3个完整的模块组成，将深入研究界面定制的推荐算法。同时，教学大纲将讨论主要的Machine Learning模型，使毕业生能够预测观众的行为。教育内容还将强调在处理敏感数据时保证隐私和透明度的相关性。另一方面，培训将鼓励学生进行可持续的设计过程并做出符合伦理的决定。  

该课程基于100%在线方法，因此学生可以轻松完成该课程。要访问教学大纲你唯一需要的就是能上网的设备。这样，学生就可以从世界任何地方全天 24 小时访问虚拟校园。值得注意的是，这个专科文凭课程是基于最先进的 Relearning 系统，而TECH正是该系统的先驱。这种教学方法依靠重复教学内容来确保学习效果。同时，还提供视频等各种多媒体资源使内容更加生动活泼从而为毕业生打下坚实的知识基础。 

您将实施高级分析策略来改善用户体验” 

这个使用人工智能设计与用户体验专科文凭包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由使用人工智能设计与用户体验方面的专家介绍案例研究的发展情况 
• 内容图文并茂，示意性强和实用性强为那些专业实践中必不可少的学科提供技术和实用信息 
• 实践练习包括自我评估以改善学习效果 
• 特别强调创新的方法论  
• 提供理论课程，专家解答问题争议话题的讨论论坛以及个人思考作业等 
• 可以通过任何连接互联网的固定或便携设备访问课程内容  

您是否希望在处理敏感数据时同时保证隐私和透明度? 通过该课程只需150小时即可实现您的目标” 

这门课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中，还有来自领先公司和著名大学的公认专家。  

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习，即通过模拟环境进行沉浸式培训，以应对真实情况。  

这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为此，你将得到由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。   

您将准备好克服实施挑战按比例定制设计"

Relearning将使你的学习事半功倍并更加专注于你的专业领域"

该课程将为学生提供平面设计和机器学习之间交叉的全面视野。该课程由3个模块组成，涵盖从自动生成视觉内容到改进协作等内容。同样，教学大纲将强调Machine Learning模型对于预测用户行为的重要性。另一方面，学术材料将深入探讨工业设计对环境的影响。通过这种方式，毕业生将获得道德意识并创造可持续的作品以在艺术领域进行创新。 

您将掌握最先进的机器学习工具并创建最原创的设计”  

模块 1. 人工智能在设计中的实际应用 

1.1. 使用Wall-e，Adobe Firefly 和 Stable Difussion自动生成图形设计中的图像 

1.1.1. 成像的基本概念 
1.1.2. 自动生成图形的工具和框架 
1.1.3. 生成式设计的社会和文化影响 
1.1.4. 该领域当前的趋势以及未来的发展和应用 

1.2. 通过人工智能实现用户界面的动态定制 

1.2.1. 用户界面/用户体验定制原则 
1.2.2. 界面定制中的推荐算法 
1.2.3. 用户体验和持续反馈 
1.2.4. 在实际应用中切实可行 

1.3. 生成设计: 工业和艺术领域的应用 

1.3.1. 生成式设计基础 
1.3.2. 工业中的生成设计 
1.3.3. 当代艺术中的生成设计 
1.3.4. 生成式设计的挑战和未来发展 

1.4. 利用算法自动创建编辑布局 

1.4.1. 自动编辑排版原则 
1.4.2. 内容分发算法 
1.4.3. 优化编辑设计中的空间和比例 
1.4.4. 审查和调整程序自动化 

1.5. 使用PCG程序生成视频游戏内容 

1.5.1. 介绍电子游戏中的程序生成 
1.5.2. 自动创建关卡和环境的算法 
1.5.3. 电子游戏中的程序叙事和分支 
1.5.4. 程序生成对玩家体验的影响 

1.6. 使用Cogniac进行Machine Learning的徽标模式识别 

1.6.1. 平面设计中的模式识别基础 
1.6.2. 实施 Machine Learning 模型来识别徽标 
1.6.3. 平面设计中的实际应用 
1.6.4. 徽标识别中的法律和伦理考虑因素 

1.7. 利用人工智能优化色彩和构图 

1.7.1. 色彩心理学和视觉构图 
1.7.2. 使用Adob​​e Color Wheel进行图形设计中的色彩优化算法 
1.7.3. 使用Framer，Canva和RunwayML自动合成视觉元素 
1.7.4. 评估自动优化对用户感知的影响 

1.8. 设计视觉趋势预测分析 

1.8.1. 数据收集和当前趋势 
1.8.2. 用于趋势预测的Machine Learning模型 
1.8.3. 实施积极主动的设计策略 
1.8.4. 在设计中使用数据和预测的原则 

1.9. 人工智能辅助设计团队协作 

1.9.1. 设计项目中的人机协作 
1.9.2. 人工智能辅助协作的平台和工具 （Adobe Creative Cloud和 Sketch2React） 
1.9.3. 人工智能辅助技术集成的最佳实践 
1.9.4. 设计中人与信息和通信技术合作的未来展望 

1.10. 将人工智能成功融入设计的策略 

1.10.1. 确定人工智能可解决的设计需求 
1.10.2. 评估可用平台和工具 
1.10.3. 有效整合设计项目 
1.10.4. 持续优化和适应性 

模块 2. 设计-用户互动与人工智能 

2.1. 行为情境设计建议 

2.1.1. 在设计中了解用户行为 
2.1.2. 基于人工智能的情境建议系统 
2.1.3. 确保透明度和用户同意的策略 
2.1.4. 行为定制的趋势和可能的改进 

2.2. 用户互动预测分析 

2.2.1. 预测分析在用户设计互动中的重要性 
2.2.2. 用于用户行为预测的Machine Learning模型 
2.2.3. 将预测分析融入用户界面设计 
2.2.4. 预测分析的挑战和困境 

2.3. 利用人工智能为不同设备进行自适应设计 

2.3.1. 设备自适应设计原则 
2.3.2. 内容适配算法 
2.3.3. 针对移动和桌面体验进行界面优化 
2.3.4. 利用新兴技术进行适应性设计的未来发展 

2.4. 视频游戏中自动生成角色和敌人 

2.4.1. 电子游戏开发需要自动生成 
2.4.2. 角色和敌人生成算法 
2.4.3. 自动生成角色的定制和适应性 
2.4.4. 发展经验：挑战和经验教训 

2.5. 改进游戏角色的人工智能 

2.5.1. 人工智能在电子游戏角色中的重要性 
2.5.2. 改进角色行为的算法 
2.5.3. 游戏中人工智能的持续适应和学习 
2.5.4. 增强角色人工智能的技术和创意挑战 

2.6. 行业内的定制设计挑战与机遇 

2.6.1. 通过定制改变工业设计 
2.6.2. 定制设计的支持技术 
2.6.3. 大规模实施定制设计的挑战 
2.6.4. 创新和差异化竞争的机会 

2.7. 通过人工智能设计实现可持续性 

2.7.1. 利用人工智能进行生命周期分析和溯源 
2.7.2. 优化可回收材料 
2.7.3. 可持续的流程改进 
2.7.4. 策略制定和实际项目 

2.8. 将虚拟助手与Adob​​e Sensei，Figma 和AutoCAD集成到设计界面中 

2.8.1. 虚拟助手在互动设计中的作用 
2.8.2. 开发专门从事设计的虚拟助手 
2.8.3. 设计项目中与虚拟助手的自然互动 
2.8.4. 实施挑战和持续改进 

2.9. 持续进行用户体验分析以改进工作 

2.9.1. 交互设计的持续改进周期 
2.9.2. 用于持续分析的工具和指标 
2.9.3. 用户体验中的迭代和调整 
2.9.4. 确保敏感数据处理的隐私性和透明度 

2.10. 应用人工智能技术提高可用性 

2.10.1. 人工智能与可用性的交叉点 
2.10.2. 用户体验和情感分析（UX） 
2.10.3. 动态界面定制 
2.10.4. 工作流程和导航优化 

模块 3. 设计和人工智能中的伦理与环境  

3.1. 工业设计对环境的影响：伦理方法 

3.1.1. 工业设计中的环保意识 
3.1.2. 生命周期评估和可持续设计 
3.1.3. 具有环境影响的设计决策所面临的伦理挑战 
3.1.4. 可持续创新和未来趋势 

3.2. 提高响应式图形设计中的视觉无障碍性 

3.2.1. 视觉无障碍是平面设计的伦理优先事项 
3.2.2. 提高视觉可达性的工具和实践 （Google LightHouse和Microsoft Accessibility Insights） 
3.2.3. 实施视觉无障碍的伦理挑战 
3.2.4. 职业责任和视觉无障碍方面的未来改进 

3.3. 在设计过程中减少浪费：可持续挑战 

3.3.1. 设计中减少废物的重要性 
3.3.2. 不同设计阶段的减废策略 
3.3.3. 实施减少废物做法的伦理挑战 
3.3.4. 企业承诺和可持续认证 

3.4. 编辑内容创作中的情感分析：伦理方面的考虑 

3.4.1. 社论内容中的情感与伦理分析 
3.4.2. 情感分析和伦理决策算法 
3.4.3. 对公众舆论的影响 
3.4.4. 情感分析的挑战和未来影响 

3.5. 整合情感识别功能为了打造身临其境的体验  

3.5.1. 将情感识别融入沉浸式体验的伦理问题 
3.5.2. 情绪识别技术 
3.5.3. 创建具有情感意识的沉浸式体验所面临的伦理挑战 
3.5.4. 开发沉浸式体验的未来视角和伦理规范 

3.6. 电子游戏设计中的伦理规范影响和决定 

3.6.1. 电子游戏设计中的伦理与责任 
3.6.2. 电子游戏中的全纳和多样性：伦理决定 
3.6.3. 电子游戏中的微交易和伦理货币化 
3.6.4. 开发电子游戏叙事和角色的伦理挑战 

3.7. 负责任的设计：工业中的道德和环境因素 

3.7.1. 负责任设计的伦理方法 
3.7.2. 负责任设计的工具和方法 
3.7.3. 设计行业面临的伦理和环境挑战 
3.7.4. 企业承诺和负责任设计认证 

3.8. 将人工智能融入用户界面的伦理问题 

3.8.1. 探索用户界面中的人工智能如何引发伦理挑战 
3.8.2. 用户界面人工智能系统的透明度和可解释性 
3.8.3. 用户界面数据收集和使用中的伦理挑战 
3.8.4. 用户界面中人工智能伦理的未来展望 

3.9. 设计流程创新的可持续性 

3.9.1. 认识到可持续性在设计流程创新中的重要性 
3.9.2. 制定可持续流程和伦理决策 
3.9.3. 采用创新技术的伦理挑战 
3.9.4. 设计过程中的商业承诺和可持续发展认证 

3.10. 设计技术应用中的伦理问题 

3.10.1. 选择和应用设计技术时的伦理决策 
3.10.2. 先进技术用户体验设计中的伦理问题 
3.10.3. 设计中伦理与技术的交叉 
3.10.4. 新趋势和伦理在高科技设计未来发展方向中的作用  

千万不要错过通过这个为期6个月的创新课程促进您的职业发展的机会"