Применение искусственного интеллекта в дизайне позволяет сделать креативный процесс более инновационным, ориентированным на пользователя, что способствует постоянному развитию этой области"

Искусственный интеллект (ИИ), внедренный в сферу дизайна, радикально изменил способы задумки и разработки проектов в этой отрасли. Одно из наиболее заметных преимуществ заключается в оптимизации креативного процесса, когда алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать большие массивы данных для выявления закономерностей и тенденций, предоставляя ценные сведения, которые вдохновляют на принятие дизайнерских решений. 

По этой причине TECH предлагает дизайнерам пройти магистратуру в области искусственного интеллекта в дизайне — уникальную перспективу, которая объединяет новые технологии с созданием креативных продуктов. Его целостный подход не только обеспечит студентов техническими знаниями, но и окажет влияние на этику и устойчивое развитие, гарантируя, что студенты будут готовы решать современные проблемы в этой области.

Действительно, разнообразие тем, которые будут рассмотрены, от автоматического создания контента до сокращения отходов в процессе проектирования, отражает широту применения ИИ в различных дисциплинах. Кроме того, особое внимание будет уделено этике и воздействию на окружающую среду — все это делается для того, чтобы создать знающих и компетентных специалистов. 

Программа также включает в себя аналитику данных для принятия дизайнерских решений, внедрение систем искусственного интеллекта для персонализации продуктов и опыта, а также изучение передовых методов визуализации и создания креативного контента. 

Таким образом, TECH разработал строгую академическую программу, которая основана на революционном методе Relearning. Этот образовательный подход сосредоточен на повторении фундаментальных принципов, что обеспечивает полное понимание содержания. Кроме того, ключевым элементом является доступность, поскольку для изучения материала в любое время требуется только электронное устройство с подключением к Интернету, что освобождает учащегося от необходимости физически присутствовать на занятиях или придерживаться установленного расписания.

Вы рассмотрите вопросы интеграции искусственного интеллекта в дизайн, повышая эффективность и персонализацию, а также открывая двери для новых креативных возможностей"

Данная Специализированная магистратура в области искусственного интеллекта в дизайне содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области искусственного интеллекта в дизайне 
• Наглядное, схематичное и исключительно практичное 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 курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

От автоматического создания визуального контента до прогнозирования тенденций и совместной работы с использованием искусственного интеллекта - вы погрузитесь в постоянно развивающуюся сферу"

В преподавательский состав программы входят профессионалы из отрасли, которые привносят в обучение опыт своей работы, 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 этой 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.  

Благодаря обширной библиотеке мультимедийных ресурсов TECH вы узнаете больше об интеграции виртуальных ассистентов и эмоциональном анализе пользователя"

В этой Специализированной магистратуре на 100% в онлайн-формате вы сможете найти тонкую грань между этикой, окружающей средой и новыми технологиями"

Основная цель этой программы — дать студентам глубокое и целостное понимание того, как искусственный интеллект переплетается с миром дизайна. Таким образом, она направлена на развитие их технических и креативных навыков, позволяющих им разрабатывать и применять алгоритмы искусственного интеллекта в инновационных процессах. Программатакже будет способствовать развитию критического и этического подхода к использованию искусственного интеллекта в креативных проектах, подготавливая профессионалов к решению возникающих этических и социальных проблем. Кроме того, будут рассмотрены вопросы персонализации пользовательского опыта, создания визуального контента и решения сложных дизайнерских задач.

Вы сможете стать лидером в среде, где синергия между человеческим креативом и передовыми технологиями необходима для эволюции современного дизайна"

Общие цели

• Понять теоретические основы искусственного интеллекта 
• Изучить различные типы данных и понять их жизненный цикл 
• Оценить решающую роль данных в разработке и внедрении решений в области искусственного интеллекта 
• Углубиться в алгоритмы и сложность для решения конкретных задач 
• Изучить теоретические основы нейронных сетей для разработки глубокого обучения 
• Проанализировать биоинспирированные вычисления и их значение для разработки интеллектуальных систем 
• Проанализировать текущие стратегии искусственного интеллекта в различных областях, определить возможности и проблемы 
• Развивать навыки внедрения инструментов искусственного интеллекта в дизайн-проекты, включая автоматическую генерацию контента, оптимизацию дизайна и распознавание образов 
• Применять инструменты для совместной работы, используя преимущества искусственного интеллекта, для улучшения коммуникации и повышения эффективности работы дизайнерских команд 
• Включать эмоциональные аспекты в дизайн с помощью техник, которые эффективно взаимодействуют с аудиторией 
• Понимать симбиоз интерактивного дизайна и искусственного интеллекта для оптимизации пользовательского опыта 
• Развивать навыки адаптивного дизайна, учета поведения пользователей и применения передовых инструментов искусственного интеллекта 
• Критически анализировать проблемы и возможности при реализации индивидуальных проектов в промышленности с использованием искусственного интеллекта 
• Понимать преобразующую роль искусственного интеллекта в инновациях дизайна и производственных процессов

Конкретные цели

Модуль 1. Основы искусственного интеллекта  

• Анализировать историческую эволюцию искусственного интеллекта, от его зарождения до современного состояния, определить основные вехи и события 
• Понимать функционирование нейронных сетей и их применение в моделях обучения в искусственном интеллекте 
• Изучить принципы и применение генетических алгоритмов, проанализировать их полезность для решения сложных задач 
• Проанализировать важность тезаурусов, словарей и таксономий в структурировании и обработке данных для систем искусственного интеллекта 
• Изучить концепцию семантической паутины и ее влияние на организацию  и понимание информации в цифровой среде 

Модуль 2. Виды и жизненный цикл данных  

• Понимать фундаментальные концепции статистики и их применение в анализе данных 
• Определять и классифицировать различные типы статистических данных, от количественных до качественных 
• Проанализировать жизненный цикл данных, от создания до утилизации, определив основные этапы 
• Изучить начальные этапы жизненного цикла данных, подчеркнув важность планирования данных и их структуры 
• Изучить процессы сбора данных, включая методологию, инструменты и каналы сбора 
• Изучить концепцию Datawarehouse (хранилища данных), уделив особое внимание его составным элементам и дизайну 
• Анализировать нормативные аспекты, связанные с управлением данными, соблюдением норм конфиденциальности и безопасности, а также передовым опытом 

Модуль 3. Данные в искусственном интеллекте  

• Освоить основы науки о данных, включая инструменты, типы и источники для анализа информации 
• Изучить процесс преобразования данных в информацию с помощью методов интеллектуального анализа данных и визуализации 
• Изучить структуру и характеристики наборов данных, понять их важность при подготовке и использовании данных для моделей искусственного интеллекта 
• Проанализировать контролируемые и неконтролируемые модели, включая методы и классификацию 
• Использовать специальные инструменты и передовые методы обработки данных, обеспечивая эффективность и качество при внедрении искусственного интеллекта 

Модуль 4. Добыча данных. Отбор, предварительная обработка и преобразование 

• Освоить методы статистического вывода, чтобы понимать и применять статистические методы в анализе данных 
• Проводить подробный исследовательский анализ наборов данных для выявления соответствующих закономерностей, аномалий и тенденций 
• Развивать навыки подготовки данных, включая их очистку, интеграцию и форматирование для использования в анализе данных 
• Реализовывать эффективные стратегии обработки отсутствующих значений в наборах данных, применяя методы вменения или исключения в зависимости от контекста 
• Выявлять и устранять шумы в данных, используя методы фильтрации и сглаживания для улучшения качества набора данных 
• Решать проблему предварительной обработки данных в средах больших данных 

Модуль 5. Алгоритм и сложность в искусственном интеллекте  

• Представить стратегии разработки алгоритмов, обеспечивающие твердое понимание фундаментальных подходов к решению проблем 
• Анализировать эффективность и сложность алгоритмов, применяя методы анализа для оценки производительности с точки зрения времени и пространства 
• Изучать и применять алгоритмы сортировки, понимать, как они работают, и сравнивать их эффективность в различных контекстах 
• Исследовать алгоритмы деревьев, понять их структуру и области применения 
• Изучить алгоритмы с кучами, проанализировать их реализацию и полезность для эффективного манипулирования данными 
• Анализировать алгоритмы на основе графов, изучая их применение для представления и решения задач со сложными отношениями 
• Изучить жадные алгоритмы, понять их логику и применение в решении оптимизационных задач 
• Изучить и применить технику обратного пути для систематического решения проблем, проанализировав ее эффективность в различных сценариях 

Модуль 6. Интеллектуальные системы

• Изучить теорию агентов, понять фундаментальные концепции их работы и применения в искусственном интеллекте и программной инженерии 
• Изучить представление знаний, включая анализ онтологий и их применение для организации структурированной информации 
• Проанализировать концепцию семантической паутины и ее влияние на организацию и поиск информации в цифровой среде 
• Оценивать и сравнивать различные представления знаний, интегрируя их для повышения эффективности и точности интеллектуальных систем 
• Изучать семантические рассуждения, системы, основанные на знаниях, и экспертные системы, понимая их функциональность и применение в интеллектуальном принятии решений 

Модуль 7. Машинное обучение и добыча данных 

• Ознакомиться с процессами обнаружения знаний и фундаментальными концепциями машинного обучения 
• Изучить деревья решений как модели контролируемого обучения, понять их структуру и области применения 
• Оценивать классификаторы с помощью специальных методов для определения их производительности и точности при классификации данных 
• Изучить нейронные сети, понять их работу и архитектуру для решения сложных задач машинного обучения 
• Изучить байесовские методы и их применение в машинном обучении, включая байесовские сети и байесовские классификаторы 
• Проанализировать регрессионные модели и модели непрерывного отклика для прогнозирования числовых значений по данным 
• Изучить методы кластеризации для выявления закономерностей и структур в немаркированных наборах данных 
• Изучить методы интеллектуального анализа текста и обработки естественного языка (NLP), чтобы понять, как методы машинного обучения применяются для анализа и понимания текста 

Модуль 8. Нейронные сети, основа глубокого обучения  

• Освоить основы глубокого обучения, понять его важнейшую роль в глубоком обучении 
• Изучить фундаментальные операции в нейронных сетях и понять их применение для построения моделей 
• Проанализировать различные слои, используемые в нейронных сетях, и научиться выбирать их соответствующим образом 
• Понимать эффективное соединение слоев и операций для проектирования сложных и эффективных архитектур нейронных сетей 
• Использовать тренеры и оптимизаторы для настройки и улучшения работы нейронных сетей 
• Исследовать связь между биологическими и искусственными нейронами для более глубокого понимания дизайна моделей 
• Выполнять настройку гиперпараметров для тонкой настройки нейронных сетей, оптимизируя их работу на конкретных задачах 

Модуль 9. Обучение глубоких нейронных сетей  

• Решать проблемы, связанные с градиентом, при обучении глубоких нейронных сетей 
• Изучать и применять различные оптимизаторы для повышения эффективности и сходимости моделей 
• Программировать скорость обучения, чтобы динамически регулировать скорость сходимости модели 
• Понимать и устранять перенастройку с помощью специальных стратегий во время обучения 
• Применять практические рекомендации для обеспечения эффективного и результативного обучения глубоких нейронных сетей 
• Внедрять трансферное обучение в качестве продвинутой техники для улучшения работы модели на конкретных задачах 
• Изучать и применять методы дополнения данных для обогащения наборов данных и улучшения обобщения моделей 
• Разрабатывать практические приложения с использованием трансферного обучения для решения реальных задач 
• Понимать и применять методы регуляризации для улучшения обобщения и предотвращения перегрузки в глубоких нейронных сетях 

Модуль 10. Настройка моделей и обучение с помощью TensorFlow  

• Освоить основы TensorFlow и его интеграцию с NumPy для эффективной обработки данных и вычислений 
• Настраивать обучающие модели и алгоритмы, используя расширенные возможности TensorFlow 
• Изучить API tfdata для эффективного управления и манипулирования наборами данных 
• Внедрять формат TFRecord для хранения и доступа к большим наборам данных в TensorFlow 
• Использовать слои предварительной обработки Keras, чтобы облегчить построение пользовательских моделей 
• Изучить проект TensorFlow Datasets, чтобы получить доступ к заранее определенным наборам данных и повысить эффективность разработки 
• Разработать приложение для глубокого обучения с помощью TensorFlow, используя знания, полученные в этом модуле 
• Использовать все полученные знания на практике при построении и обучении пользовательских моделей с помощью TensorFlow в реальных ситуациях 

Модуль 11. Глубокое компьютерное зрение с использованием конволюционных нейронных сетей  

• Понимать архитектуру зрительной коры и ее значение для глубокого компьютерного зрения 
• Исследовать и применять конволюционные слои для извлечения ключевых характеристик из изображений 
• Применять слои кластеризации и использовать их в моделях глубокого компьютерного зрения с помощью Keras 
• Анализировать различные архитектуры конволюционных нейронных сетей (CNN) и их применимость в различных контекстах 
• Разрабатывать и внедрять CNN ResNet с помощью библиотеки Keras для повышения эффективности и производительности модели 
• Использовать предварительно обученные модели Keras, чтобы использовать трансферное обучение для решения конкретных задач 
• Применять методы классификации и локализации в средах глубокого компьютерного зрения 
• Изучить стратегии обнаружения и отслеживания объектов с помощью конволюционных нейронных сетей 
• Реализовывать методы семантической сегментации для детального понимания и классификации объектов на изображениях 

Модуль 12. Обработка естественного языка (NLP) с помощью естественных рекуррентных сетей (NNN) и внимания  

• Развивать навыки генерации текста с помощью рекуррентных нейронных сетей (RNN) 
• Применять RNN в классификации мнений для анализа настроений в текстах 
• Понимать и применять механизмы внимания в моделях обработки естественного языка 
• Анализировать и использовать модели трансформеров в конкретных задачах NLP 
• Изучить применение моделей трансформеров в контексте обработки изображений и компьютерного зрения 
• Познакомиться с библиотекой трансформеров Hugging Face для эффективной реализации продвинутых моделей 
• Сравнить различные библиотеки трансформеров, чтобы оценить их пригодность для решения конкретных задач 
• Разработать практическое приложение NLP, объединяющее RNN и механизмы внимания для решения реальных задач 

Модуль 13. Автоэнкодеры, GAN, и диффузионные модели  

• Разрабатывать эффективные представления данных с помощью автоэнкодеров, GAN и диффузионных моделей 
• Выполнять PCA с использованием неполного линейного автоматического кодировщика для оптимизации представления данных 
• Внедрять и понимать работу датчиков автоматической укладки 
• Изучать и применять конволюционные автоэнкодеры для эффективного представления визуальных данных 
• Анализировать и применять эффективность разреженных автоматических кодеров для представления данных 
• Генерировать изображения моды из набора данных MNIST с помощью автоэнкодеров 
• Понять концепцию генеративных адверсарных сетей (GAN) и диффузионных моделей 
• Реализовать и сравнить производительность диффузионных моделей и GAN при генерации данных 

Модуль 14. Биоинспирированные алгоритмы 

• Познакомиться с фундаментальными концепциями биоинспирированных вычислений 
• Исследовать социально адаптивные алгоритмы как ключевой подход к биоинспирированным вычислениям 
• Анализировать стратегии освоения пространства в генетических алгоритмах 
• Изучить модели эволюционных вычислений в контексте оптимизации  
• Продолжить детальный анализ моделей эволюционных вычислений  
• Применять эволюционное программирование для решения конкретных задач обучения 
• Решать сложные многоцелевые задачи в рамках биоинспирированных вычислений 
• Исследовать применение нейронных сетей в области биоинспирированных вычислений
• Углубиться во внедрение и использование нейронных сетей  в биоинспирированных вычислениях 

Модуль 15. Искусственный интеллект: Стратегии и применение 

• Разрабатывать стратегии внедрения искусственного интеллекта в финансовые услуги
• Проанализировать последствия применения искусственного интеллекта для оказания медицинских услуг 
• Выявить и оценить риски, связанные с использованием ИИ в сфере здравоохранения 
• Оценивать потенциальные риски, связанные с использованием ИИ в промышленности 
• Применять методы искусственного интеллекта в промышленности для повышения производительности 
• Разрабатывать решения на основе искусственного интеллекта для оптимизации процессов в сфере государственного управления 
• Оценивать внедрение технологий ИИ в образовательном секторе 
• Применять методы искусственного интеллекта в лесном и сельском хозяйстве для повышения производительности 
• Оптимизировать процессы управления персоналом за счет стратегического использования искусственного интеллекта 

Модуль 16. Практическое применение искусственного интеллекта в дизайне 

• Применять инструменты для совместной работы, используя преимущества ИИ, для улучшения коммуникации и повышения эффективности работы дизайнерских команд 
• Включать эмоциональные аспекты в дизайн с помощью техник, которые эффективно взаимодействуют с аудиторией, изучая, как искусственный интеллект может влиять на эмоциональное восприятие дизайна 
• Осваивать специальные инструменты и фреймворки для применения ИИ в дизайне, такие как GANs (генеративные адверсарные сети) и другие соответствующие библиотеки 
• Использовать искусственный интеллект для автоматического создания изображений, иллюстраций и других визуальных материалов  
• Внедрять методы ИИ для анализа данных, связанных с дизайном, таких как поведение пользователей в браузере и их отзывы 

Модуль 17. Взаимодействие дизайн-пользователь и ИИ 

• Понимать симбиоз интерактивного дизайна и ИИ для оптимизации пользовательского опыта 
• Развивать навыки адаптивного дизайна, учета поведения пользователей и применения передовых инструментов ИИ 
• Критически анализировать проблемы и возможности при реализации индивидуальных проектов в промышленности с использованием ИИ 
• Использовать предиктивные алгоритмы ИИ для  прогнозирования взаимодействия с пользователем, что позволяет упреждать и эффективно реагировать на дизайн 
• Разрабатывать рекомендательные системы на основе ИИ, которые предлагают пользователям релевантный контент, продукты или действия 

Модуль 18. Инновации в процессах дизайна и ИИ  

• Понимать преобразующую роль ИИ в инновациях дизайна и производственных процессов 
• Внедрять стратегии массовой кастомизации в производство с помощью искусственного интеллекта, адаптируя продукцию к индивидуальным потребностям 
• Применять методы ИИ для минимизации отходов в процессе дизайна, способствуя более рациональному использованию ресурсов 
• Развивать практические навыки применения методов искусственного интеллекта для улучшения промышленных и дизайнерских процессов 
• Поощрять креативность и исследования в процессе дизайна, используя ИИ как инструмент для создания инновационных решений 

Модуль 19. Технологии прикладного дизайна и ИИ 

• Улучшение комплексного понимания и практических навыков использования передовых технологий и искусственного интеллекта в различных аспектах дизайна 
• Понимать стратегическую интеграцию развивающихся технологий и ИИ в области дизайна 
• Применять методы оптимизации архитектуры микрочипов с использованием ИИ для повышения производительности и эффективности 
• Правильно использовать алгоритмы для автоматической генерации мультимедийного контента, обогащающего визуальную коммуникацию в редакционных проектах 
• Применять знания и навыки, полученные в ходе этой программы, в реальных проектах с использованием технологий и искусственного интеллекта в дизайне 

Модуль 20. Этика и экология в дизайне и ИИ 

• Понимать этические принципы, связанные с искусственным интеллектом и дизайном, воспитывать этическое сознание при принятии решений 
• Сосредоточиться на этической интеграции технологий, таких как распознавание эмоций, обеспечивая иммерсивный опыт, который уважает частную жизнь и достоинство пользователя 
• Продвигать социальную и экологическую ответственность в дизайне видеоигр и в индустрии в целом, учитывая этические аспекты в представлении и игровом процессе 
• Создавать устойчивые практики в процессах дизайна, начиная от сокращения отходов и заканчивая интеграцией ответственных технологий, способствуя сохранению окружающей среды 
• Анализировать, как технологии ИИ могут повлиять на общество, и рассматривать стратегии по смягчению их возможного негативного воздействия 

Вы будете использовать потенциал искусственного интеллекта для оптимизации креативных процессов и создания инновационных и ответственных дизайнерских решений"