Освойте автоматическую генерацию мультимедийного контента в редакционном дизайне с помощью данного Университетского курса на 100% онлайн”

Прикладной дизайн и технологии машинного обучения революционизируют способы разработки продуктов, услуг и впечатлений. Собственные инструменты ИИ генерируют оригинальные идеи и предлагают инновационные решения в дизайне, значительно расширяя сферу креативных возможностей человека. В свою очередь, он может прогнозировать будущие тенденции, что способствует как стратегическому планированию, так и принятию взвешенных решений. С другой стороны, организации, внедряющие ИИ, остаются конкурентоспособными, предлагая более качественные продукты и услуги и быстро адаптируясь к меняющимся требованиям рынка.

Так был создан данный Университетский курс в области технологий, применяемых в проектировании и ИИ, который предоставит профессионалам практические инструменты и прочные знания, чтобы максимально использовать технологии в области дизайна. В учебной программе будут рассмотрены самые разные вопросы – от внедрения виртуальных ассистентов до совместной работы редакционных коллективов с помощью ИИ. Это позволит студентам получить полное представление о многочисленных возможностях, которые открывают эти инновации.Кроме того, в учебных материалах будет рассмотрено, как машинное обучение может способствовать креативности и эффективности процесса дизайна. В программе также будут рассмотрены будущие проблемы, связанные с применением приложений для совместной работы с помощью ИИ.

В связи с этим TECH разработал строгую академическую программу, подкрепленную инновационным методом Relearning. Данная образовательная методология будет направлена на повторение ключевых принципов, чтобы обеспечить глубокое понимание содержания. Студенты получат естественное и прогрессивное обучение, без необходимости прибегать к таким методам, как заучивание. Кроме того, ключевую роль играет доступность: для изучения материала в любое время потребуется только электронное устройство с подключением к Интернету, что позволит студентам избежать необходимости посещать занятия лично или следовать строгому расписанию.

Вы будете использовать искусственный интеллект для создания функциональных решений, способствующих созданию более доступных и устойчивых проектов”

Данный Университетский курс в области технологий в применении к дизайну и искусственному интеллекту содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области технологий, применяемых в дизайне 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 самооценки, контроля и улучшения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Благодаря инновационной методологии Relearning вы оптимально интегрируете все знания, чтобы успешно достичь результатов, к которым вы стремитесь"

Преподавательский состав программы включает профессионалов отрасли, которые привносят в обучение опыт своей работы, а также признанных специалистов 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.

Хотите автоматизировать самые трудоемкие задачи в своих проектах? Добейтесь этого благодаря данному курсу всего за 6 недель"

Вы познакомитесь с адаптивным и предиктивным дизайном с помощью обширной библиотеки мультимедийных ресурсов"

Данный Университетский курс основан на подходе, сочетающем теорию и практику, что позволяет студентам применять прикладной дизайн и технологии машинного обучения в своей работе.  Академическая программа даст ключи к интеграции виртуальных помощников в дизайнерские интерфейсы, позволяя студентам постоянно совершенствовать их. Курс подробно освещает оптимизацию редакционных рабочих процессов с помощью алгоритмов, используя самые современные технологии. Учебные материалы будут посвящены адаптивному и предиктивному дизайну на основе пользовательских данных. Это позволит специалистам интегрировать их в различные платформы и приложения.  

Благодаря этой исключительно комплексной программе вы станете движущей силой перемен в области дизайна"

Модуль 1. Технологии прикладного дизайна и ИИ

1.1. Интеграция виртуальных помощников в дизайн интерфейсов с помощью Dialogflow, Microsoft Bot Framework и Rasa

1.1.1. Роль виртуальных помощников в интерактивном дизайне
1.1.2. Разработка специализированных виртуальных помощников в дизайне
1.1.3. Естественное взаимодействие с виртуальными помощниками в дизайн-проектах
1.1.4. Проблемы внедрения и постоянное совершенствование

1.2. Автоматическое обнаружение и исправление визуальных ошибок с помощью ИИ

1.2.1. Важность автоматического обнаружения и исправления визуальных ошибок
1.2.2. Алгоритмы и модели для обнаружения визуальных ошибок
1.2.3. Инструменты автоматической коррекции в визуальном дизайне
1.2.4. Проблемы автоматического обнаружения и коррекции и стратегии их преодоления

1.3. Инструменты ИИ для оценки удобства использования дизайна интерфейсов (EyeQuant, Lookback и Mouseflow)

1.3.1. Анализ данных о взаимодействии с помощью моделей машинного обучения
1.3.2. Автоматизированная отчетность и рекомендации
1.3.3. Виртуальное моделирование пользователя для тестирования удобства использования с помощью Bootpress, Botium и Rasa
1.3.4. Разговорный интерфейс для обратной связи с пользователем

1.4. Оптимизация редакционных рабочих процессов с помощью алгоритмов, использующих Chat GPT, Bing, WriteSonic и Jasper 

1.4.1. Важность оптимизации редакционных рабочих процессов
1.4.2. Алгоритмы автоматизации и оптимизации редакционных процессов
1.4.3. Инструменты и технологии для оптимизации редакционных процессов
1.4.4. Проблемы внедрения и постоянного совершенствования редакционных рабочих процессов

1.5. Реалистичное моделирование в дизайне игр с помощью TextureLab и Leonardo

1.5.1. Важность реалистичного моделирования в индустрии видеоигр
1.5.2. Моделирование и симуляция реалистичных элементов в видеоиграх
1.5.3. Технологии и инструменты для реалистичного моделирования в видеоиграх
1.5.4. Технические и творческие задачи в реалистичных симуляторах видеоигр

1.6. Автоматическое создание мультимедийного контента в редакционном дизайне

1.6.1. Трансформация с автоматическим созданием мультимедийного контента
1.6.2. Алгоритмы и модели для автоматического создания мультимедийного контента
1.6.3. Практическое применение в редакционных проектах
1.6.4. Проблемы и будущие тенденции в области автоматического создания мультимедийного контента

1.7. Адаптивный и прогностический дизайн на основе пользовательских данных

1.7.1. Важность адаптивного и предиктивного дизайна в пользовательском опыте
1.7.2. Сбор и анализ пользовательских данных для адаптивного дизайна
1.7.3. Алгоритмы для адаптивного и предиктивного дизайна
1.7.4. Интеграция адаптивного дизайна в платформы и приложения

1.8. Интеграция алгоритмов для повышения удобства использования

1.8.1. Сегментация и поведенческие модели
1.8.2. Обнаружение проблем юзабилити
1.8.3. Адаптация к изменениям в предпочтениях пользователей
1.8.4. Автоматизированное a/b-тестирование и анализ результатов

1.9. Постоянный анализ пользовательского опыта для итеративного совершенствования

1.9.1. Важность непрерывной обратной связи в процессе эволюции продуктов и услуг
1.9.2. Инструменты и метрики для непрерывного анализа
1.9.3. Кейс-стади, демонстрирующие значительные улучшения, достигнутые благодаря этому подходу
1.9.4. Работа с конфиденциальными данными

1.10. Совместная работа редакционных команд с помощью ИИ

1.10.1. Преобразование совместной работы в редакционных группах с помощью ИИ
1.10.2. Инструменты и платформы для совместной работы с помощью ИИ (Grammarly, Yoast SEO и Quillionz)
1.10.3. Разработка специализированных виртуальных помощников для редактирования
1.10.4. Проблемы, связанные с внедрением и будущим применением совместной работы с помощью ИИ

Воспользуйтесь возможностью узнать о последних достижениях в этой области и применить их в своей повседневной практике"