根据福布斯的说法在世界上最好的数字大学管理视频游戏内容的程序生成” 

计算设计和人工智能（AI）是跨学科领域旨在解决产品创造或艺术创造力等领域的一系列问题。从这个意义上说，机器学习有助于在分析大型数据集时提出创造性，识别模式并提出新颖的解决方案的建议。 

优化算法还可以帮助找到基于多个变量和约束的最佳解决方案。这在建筑学等领域非常有用可以设计更节能的建筑或者在工业设计中可以优化产品的功能。

在此背景下，TECH开发了计算设计和人工智能大学课程，这将使设计师深入了解如何使用机器学习来增强平面设计的创意过程。该课程将深入研究UI/UX中的定制原则。这将使毕业生能够优化用户体验并从他们的持续反馈中受益。此外，大纲还将研究使用算法自动创建编辑布局，旨在优化编辑设计中的空间和比例。该课程将包括解决趋势预测的Machine Learning模型。 

该大学学位是通过在线学习系统开发的，该系统是专门为专业人士设计的，可以将他们的工作与学习结合起来因为完全适合他们的个人情况。此外，还将为您提供最好的多媒体资源，包括交互式摘要以动态方式强化知识。此外，他们还可以每天24小时访问视频，练习，阅读，案例研究甚至大师课程。

该大学课程将为您提供最先进的工具来提供适应性设计解决方案以满足当前的需求”

这个计算设计与人工智能大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 学习由IA设计的专家提出的案例研究
• 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
• 可以进行自我评估的实践以促进学习
• 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
• 可以从任何联网的固定或移动设备上观看内容

您将实施用于徽标识别的机器学习模型”

该课程的教学团队包括该领域的专业人士，他们将在培训中分享他们的工作经验还有来自知名社会和著名大学的专家。

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。

评估自动优化对用户感知的影响"

TECH在其课程中应用的Relearning系统减少了其他教学方法中经常出现的长时间学习"

该大学课程将为学生提供全面的学习体验，将计算设计的创造力与机器学习的变革力量结合在一起。通过这种方式，毕业生将为他们的项目添加先进的工具以提供高度创新的建议。该课程将深入研究视觉内容的自动生成以及体验的定制。因此毕业生将能够预测趋势并成功克服工作中出现的挑战。 

您将涵盖从理论基础到实际应用的所有内容，深入了解机器学习如何为设计提供动力” 

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

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