Управляйте процедурной генерацией контента в видеоиграх в лучшем в мире цифровом университете по версии Forbes" 

Вычислительный дизайн и искусственный интеллект (ИИ) – это междисциплинарные области, которые объединяются с целью решения ряда проблем в таких областях, как создание продуктов или художественный креатив. В этом смысле машинное обучение служит для разработки креативных предложений путем анализа больших массивов данных, выявления закономерностей и предложения новых решений. Алгоритмы оптимизации также могут помочь найти наилучшие решения с учетом множества переменных и ограничений. Это полезно в таких областях, как архитектура для проектирования более энергоэффективных зданий или промышленный дизайн для оптимизации функциональности изделий.

TECH разработал Университетский курс в области вычислительного дизайна и искусственного интеллекта, который даст дизайнерам полное представление о том, как машинное обучение используется для улучшения креативного процесса в графическом дизайне. Программа обучения будет посвящена принципам настройки UI/UX. Это позволит студентам оптимизировать работу с пользователями и получать постоянную обратную связь. Кроме того, в рамках учебной программы будет рассмотрено автоматическое создание редакционных лейаутов с помощью алгоритмов, направленных на оптимизацию пространства и пропорций в редакционном дизайне. Программа включает в себя подход к моделям машинного обучения для прогнозирования трендов. 

Данная университетская программа разработана с помощью системы обучения в формате онлайн, специально созданной для того, чтобы профессионалы могли совмещать работу с учебой, поскольку она полностью адаптирована к их личным обстоятельствам. Кроме того, в ее рамках будут доступны лучшие мультимедийные ресурсы, включая интерактивные конспекты для динамичного закрепления знаний. У студентов будет круглосуточный доступ к видеоматериалам, упражнениям, чтению, тематическим исследованиям и даже мастер-классам.

Данный Университетский курс предоставит вам самые передовые инструменты, позволяющие предлагать дизайнерские решения, адаптированные к современным требованиям”

Данный Университетский курс в области вычислительного дизайна и искусственного интеллекта содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области вычислительного дизайна и ИИ
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание программы предоставляет техническую и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самопроверки, контроля и улучшения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям 
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы программы доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Вы будете внедрять модели машинного обучения для идентификации логотипов”

Преподавательский состав программы включает экспертов в данной области, которые привносят в обучение свой профессиональный опыт, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях. 

Структура данной программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалистам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.

Вы оцените влияние автоматической оптимизации на восприятие пользователей"

Система Relearning, применяемая TECH в своих программах, позволяет сократить длительное время обучения, столь частое при других методах преподавания"

Данный Университетский курс предложит студентам комплексный опыт обучения, объединяющий креативность вычислительного дизайна с трансформационной силой машинного обучения. Таким образом, студенты будут использовать передовые инструменты в своих проектах, чтобы создавать инновационные предложения. Программа обучения будет посвящена автоматическому созданию визуального контента, а также персонализации впечатлений. Студенты смогут предвидеть тенденции и успешно решать проблемы, с которыми они сталкиваются в ходе своей работы. 

Вы изучите все, начиная с теоретических основ и заканчивая практическими приложениями, и получите полное представление о том, как создаются механизмы машинного обучения" 

Модуль 1. Практическое применение искусственного интеллекта в дизайне 

1.1. Автоматическое создание изображений в графическом дизайне с помощью Wall-e, Adobe Firefly и Stable Diffusion 

1.1.1. Фундаментальные концепции визуализации 
1.1.2. Инструменты и фреймворки для автоматического создания графики 
1.1.3. Социальное и культурное воздействие генеративного дизайна 
1.1.4. Современные тенденции в этой области и будущие разработки и приложения 

1.2. Динамическая персонализация пользовательских интерфейсов с помощью ИИ 

1.2.1. Принципы настройки UI/UX 
1.2.2. Алгоритмы рекомендаций в персонализации интерфейсов 
1.2.3. Опыт пользователей и постоянная обратная связь 
1.2.4. Практическое применение в реальных приложениях 

1.3. Генеративный дизайн: Применение в промышленности и искусстве 

1.3.1. Основы генеративного дизайна 
1.3.2. Генеративный дизайн в промышленности 
1.3.3. Генеративный дизайн в современном искусстве 
1.3.4. Проблемы и будущие разработки в области генеративного дизайна 

1.4. Автоматическое создание лейаутов с помощью алгоритмов 

1.4.1. Принципы автоматического редакционного лейаута 
1.4.2. Алгоритмы распространения контента 
1.4.3. Оптимизация пространства и пропорций в редакционном дизайне 
1.4.4. Автоматизация процесса проверки и корректировки 

1.5. Процедурная генерация контента для видеоигр с помощью PCG 

1.5.1. Введение в процедурную генерацию в видеоиграх 
1.5.2. Алгоритмы для автоматического создания уровней и окружения 
1.5.3. Процедурный нарратив и разветвление в видеоиграх 
1.5.4. Влияние процедурной генерации на впечатления игроков 

1.6. Распознавание образов в логотипах с помощью машинного обучения через Cogniac

1.6.1. Основы распознавания паттернов в графическом дизайне 
1.6.2. Реализация моделей машинного обучения для идентификации логотипов 
1.6.3. Практическое применение в графическом дизайне 
1.6.4. Правовые и этические аспекты распознавания логотипов 

1.7. Оптимизация цветов и композиций с помощью ИИ 

1.7.1. Психология цвета и визуальная композиция 
1.7.2. Алгоритмы оптимизации цвета в графическом дизайне с помощью Adobe Color Wheel и Coolors 
1.7.3. Автоматическое создание визуальных элементов с помощью Framer, Canva и RunwayML 
1.7.4. Оценка влияния автоматической оптимизации на восприятие пользователя 

1.8. Прогностический анализ визуальных тенденций в дизайне 

1.8.1. Сбор данных и текущие тенденции 
1.8.2. Модели машинного обучения для предсказания трендов 
1.8.3. Реализация стратегий проактивного дизайна 
1.8.4. Принципы использования данных и прогнозов в дизайне 

1.9. Совместная работа в проектных группах с помощью ИИ 

1.9.1. Сотрудничество человека и ИИ в проектах дизайна 
1.9.2. Платформы и инструменты для совместной работы с помощью ИИ (Adobe Creative Cloud и Sketch2React) 
1.9.3. Передовая практика интеграции технологий с помощью ИИ 
1.9.4. Перспективы сотрудничества человека и ИИ в дизайне 

1.10. Стратегии успешного внедрения ИИ в дизайн 

1.10.1. Выявление потребностей в дизайне, решаемых с помощью ИИ 
1.10.2. Оценка доступных платформ и инструментов 
1.10.3. Эффективная интеграция в дизайн-проекты 
1.10.4. Постоянная оптимизация и адаптация

Наслаждайтесь самыми актуальными учебными материалами на образовательной сцене, доступными в инновационных мультимедийных форматах, чтобы оптимизировать ваше обучение"