Dominarás el Diseño Generativo en la mejor universidad digital del mundo, según Forbes” 

El Análisis Predictivo de Interacciones con los usuarios empleando IA es una herramienta valiosa, destinada a optimizar las vivencias de los consumidores tanto en productos como servicios específicos. Por ejemplo, al anticipar sus preferencias, los diseñadores pueden crear interfaces más individualizadas y atractivas. En esta línea, al prever las posibles dificultades en la navegación, los especialistas son capaces de tomar medidas para mejorar la retención o incluso evitar la frustración de los individuos. 

Por eso, TECH ha desarrollado esta Postgraduate diploma, que versará sobre la interacción diseño-usuario y las aplicaciones de la IA. De esta forma, el plan de estudios ofrecerá a los alumnos sugerencias contextuales basadas en comportamientos del público, así como diseños adaptativos a diferentes dispositivos. Además, el temario profundizará en la personalización dinámica de interfaces de usuario para captar más su atención.  

Asimismo, se brindarán las estrategias más efectivas para incorporar exitosamente las herramientas del Aprendizaje Automático a los procedimientos creativos. Cabe destacar que se resaltará la importancia de la ética durante la confección de diseños, mediante acciones destinadas a reducir el impacto ambiental y disminuir el uso de residuos. De esta forma, los egresados destacarán por ofrecer las piezas artísticas más innovadoras, teniendo en cuenta las consideraciones deontológicas en la industria.  

En cuanto a la metodología de este programa, conviene matizar que refuerza su carácter innovador. TECH pone a disposición del alumnado un entorno educativo 100% online, adaptándose así a las necesidades de los profesionales ocupados que quieren avanzar en sus carreras. Igualmente, emplea el sistema de enseñanza Relearning, basado en la repetición de conceptos clave para fijar conocimientos y facilitar el aprendizaje. 

Adicionalmente, se contará con acceso a una serie exclusiva de Masterclasses suplementarias, diseñadas por un destacado experto de renombre internacional, especializado en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático. Así, estas lecciones extra fortalecerán las habilidades y conocimientos del alumnado en este campo en constante evolución. 

¡Impulsa tu especialización con TECH! Accederás a Masterclasses únicas y adicionales, impartidas por un célebre docente de prestigio internacional, experto en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático” 

Esta Postgraduate diploma en Artificial Intelligence and User Experience Design contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:  

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Diseño con IA y Experiencia de Usuario 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información técnica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Tus procesos creativos de diseño destacarán por su ética y sostenibilidad, gracias a esta titulación universitaria 100% online” 

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Profundizarás en la creación automática de layouts editoriales con algoritmos, para ahorrar tiempo y dotar a tus obras de consistencia” 

Con el sistema del Relearning, integrarás los conceptos de manera natural y progresiva. ¡Olvídate de memorizar!”   

This Postgraduate Diploma will dive into the intersection between Graphic Design and AI, enriching students' creative procedures. To this end, the syllabus will cover from the automatic generation of visual content to the prediction of trends or enhanced collaboration. It will also delve into fundamental aspects such as contextual adaptation, integration of virtual assistants and emotional analysis of users. In this way, graduates will acquire skills to develop digital experiences defined by their personalization and innovation. 

You will handle the most advanced tools of Artificial Intelligence to develop the most creative and exclusive designs"

Module 1. Practical Applications of Artificial Intelligence in Design

1.1. Automatic Image Generation in Graphic Design 

1.1.1. Fundamental Concepts of Image Generation 
1.1.2. Tools and Frameworks for Automatic Graphic Generation 
1.1.3. Social and Cultural Impact of Generative Design 
1.1.4. Current Trends in the Field and Future Developments and Applications 

1.2. Dynamic Personalization of User Interfaces Using AI 

1.2.1. UI/UX Personalization Principles 
1.2.2. Recommendation Algorithms in UI Customization 
1.2.3. User Experience and Continuous Feedback 
1.2.4. Practical Implementation in Real Applications 

1.3. Generative Design: Applications in Industry and Art 

1.3.1. Fundamentals of Generative Design 
1.3.2. Generative Design in Industry 
1.3.3. Generative Design in Contemporary Art 
1.3.4. Challenges and Future Advances in Generative Design 

1.4. Automatic Creation of Editorial Layouts with Algorithms 

1.4.1. Principles of Automatic Editorial Layout 
1.4.2. Content Distribution Algorithms 
1.4.3. Optimization of Spaces and Proportions in Editorial Design 
1.4.4. Automation of the Revision and Adjustment Process 

1.5. Procedural Generation of Content in Videogames 

1.5.1. Introduction to Procedural Generation in Videogames 
1.5.2. Algorithms for the Automatic Creation of Levels and Environments 
1.5.3. Procedural Narrative and Branching in Videogames 
1.5.4. Impact of Procedural Generation on the Player Experience 

1.6. Pattern Recognition in Logos with Machine Learning 

1.6.1. Fundamentals of Pattern Recognition in Graphic Design 
1.6.2. Implementation of Machine Learning Models for Logo Identification 
1.6.3. Practical Applications in Graphic Design 
1.6.4. Legal and Ethical Considerations in Logo Recognition 

1.7. Optimization of Colors and Compositions with AI 

1.7.1. Color Psychology and Visual Composition 
1.7.2. Color Optimization Algorithms in Graphic Design 
1.7.3. Automatic Composition of Visual Elements 
1.7.4. Evaluation of the Impact of Automatic Optimization on User Perception 

1.8. Predictive Analysis of Visual Trends in Design 

1.8.1. Data Collection and Current Trends 
1.8.2. Machine Learning Models for Trend Prediction 
1.8.3. Implementation of Proactive Design Strategies 
1.8.4. Principles in the Use of Data and Predictions in Design 

1.9. AI-assisted Collaboration in Design Teams 

1.9.1. Human-IA Collaboration in Design Projects 
1.9.2. Platforms and Tools for AI-assisted Collaboration 
1.9.3. Best Practices in AI-assisted Technology Integration 
1.9.4. Future Perspectives on Human-AI Collaboration in Design 

1.10. Strategies for the Successful Incorporation of AI in Design 

1.10.1. Identification of AI-solvable Design Needs 
1.10.2. Evaluation of Available Platforms and Tools 
1.10.3. Effective Integration in Design Projects 
1.10.4. Continuous Optimization and Adaptability 

Module 2. Design-User Interaction and AI

2.1. Behavior-Based Design Contextual Suggestions 

2.1.1. Understanding User Behavior in Design 
2.1.2. AI-based Contextual Suggestion Systems 
2.1.3. Strategies to Ensure User Transparency and Consent 
2.1.4. Trends and Potential Improvements in Behavioral Personalization 

2.2. Predictive Analysis of User Interactions 

2.2.1. Importance of Predictive Analytics in User-Design Interactions 
2.2.2. Machine Learning Models for Predicting User Behavior 
2.2.3. Integration of Predictive Analytics in User Interface Design 
2.2.4. Challenges and Dilemmas in Predictive Analytics 

2.3. Adaptive Design to Different Devices with AI 

2.3.1. Device Adaptive Design Principles 
2.3.2. Content Adaptation Algorithms 
2.3.3. Interface Optimization for Mobile and Desktop Experiences 
2.3.4. Future Developments in Adaptive Design with Emerging Technologies 

2.4. Automatic Generation of Characters and Enemies in Video Games 

2.4.1. The need for Automatic Generation in the Development of Videogames 
2.4.2. Algorithms for Character and Enemy Generation 
2.4.3. Customization and Adaptability in Automatically Generated Characters 
2.4.4. Development Experiences: Challenges and Lessons Learned 

2.5. AI Improvement in Game Characters 

2.5.1. Importance of Artificial Intelligence in Video Game Characters 
2.5.2. Algorithms to Improve the Behavior of Characters 
2.5.3. Continuous Adaptation and Learning of AI in Games 
2.5.4. Technical and Creative Challenges in Character AI Enhancement 

2.6. Custom Design in the Industry: Challenges and Opportunities 

2.6.1. Transformation of Industrial Design with Customization
2.6.2. Enabling Technologies for Customized Design 
2.6.3. Challenges in Implementing Customized Design at Scale
2.6.4. Opportunities for Innovation and Competitive Differentiation 

2.7. Design for Sustainability through AI 

2.7.1. Life Cycle Analysis and Traceability with Artificial Intelligence 
2.7.2. Optimization of Recyclable Materials 
2.7.3. Improvement of Sustainable Processes 
2.7.4.  Development of Practical Strategies and Projects 

2.8. Integration of Virtual Assistants in Design Interfaces 

2.8.1. Role of Virtual Assistants in Interactive Design 
2.8.2. Development of Virtual Assistants Specialized in Design 
2.8.3. Natural Interaction with Virtual Assistants in Design Projects 
2.8.4. Implementation Challenges and Continuous Improvement 

2.9. Continuous User Experience Analysis for Improvement 

2.9.1. Cycle of Continuous Improvement in Interaction Design 
2.9.2. Tools and Metrics for Continuous Analysis 
2.9.3. Interaction and Adaptation in User Experience 
2.9.4. Ensuring Privacy and Transparency in Handling Sensitive Data 

2.10. Application of AI Techniques to Improve Usability 

2.10.1. Intersection of AI and Usability 
2.10.2. Sentiment and User Experience (UX) Analysis 
2.10.3. Dynamic Interface Personalization 
2.10.4. Workflow and Navigation Optimization

Module 3. Ethics and Environment in Design and AI

3.1. Environmental Impact in Industrial Design: Ethical Approach 

3.1.1. Environmental Awareness in Industrial Design 
3.1.2. Life Cycle Assessment and Sustainable Design 
3.1.3. Ethical Challenges in Design Decisions with Environmental Impact 
3.1.4. Sustainable Innovations and Future Trends 

3.2. Improving Visual Accessibility in Graphic Design with Responsibility 

3.2.1. Visual Accessibility as an Ethical Priority in Graphic Design 
3.2.2. Tools and Practices for the Improvement of Visual Accessibility 
3.2.3. Ethical Challenges in the Implementation of Visual Accessibility 
3.2.4. Professional Responsibility and Future Improvements in Visual Accessibility 

3.3. Waste Reduction in the Design Process: Sustainable Challenges 

3.3.1. Importance of Waste Reduction in Design 
3.3.2. Strategies for Waste Reduction at Different Stages of Design 
3.3.3. Ethical Challenges in Implementing Waste Reduction Practices 
3.3.4. Corporate Commitments and Sustainable Certifications 

3.4. Sentiment Analysis in Editorial Content Creation: Ethical Considerations 

3.4.1. Analysis of Sentiment and Ethics in Editorial Content 
3.4.2. Algorithms for Sentiment Analysis and Ethical Decisions 
3.4.3. Impact on Public Opinion 
3.4.4. Challenges in Sentiment Analysis and Future Implications 

3.5. Integration of Emotion Recognition for Immersive Experiences

3.5.1. Ethics in the Integration of Emotion Recognition in Immersive Experiences 
3.5.2. Emotion Recognition Technologies 
3.5.3. Ethical Challenges in Creating Emotionally Aware Immersive Experiences 
3.5.4. Future Perspectives and Ethics in the Development of Immersive Experiences 

3.6. Ethics in Video Game Design: Implications and Decisions 

3.6.1. Ethics and Responsibility in Videogame Design 
3.6.2. Inclusion and Diversity in Video Games: Ethical Decisions 
3.6.3. Microtransactions and Ethical Monetization in Videogames 
3.6.4. Ethical Challenges in the Development of Narratives and Characters in Videogames 

3.7. Responsible Design: Ethical and Environmental Considerations in the Industry

3.7.1. Ethical Approach to Responsible Design 
3.7.2. Tools and Methods for Responsible Design 
3.7.3. Ethical and Environmental Challenges in the Design Industry 
3.7.4. Corporate Commitments and Certifications for Responsible Design 

3.8. Ethics in the integration of AI in User Interfaces 

3.8.1. Exploration of How Artificial Intelligence in User Interfaces Raises Ethical Challenges 
3.8.2. Transparency and Explainability in AI Systems in User Interfaces 
3.8.3. Ethical Challenges in the Collection and Use of User Interface Data 
3.8.4. Future Perspectives on the Ethics of AI in User Interfaces 

3.9. Sustainability in Design Process Innovation 

3.9.1. Recognition of the Importance of Sustainability in the Innovation of Design Processes
3.9.2. Development of Sustainable Processes and Ethical Decision Making 
3.9.3. Ethical Challenges in the Adoption of Innovative Technologies 
3.9.4. Business Commitments and Sustainability Certifications in Design Processes 

3.10. Ethical Aspects in the Application of Technologies in Design

3.10.1. Ethical Decisions in the Selection and Application of Design Technologies 
3.10.2. Ethics in the Design of User Experiences with Advanced Technologies 
3.10.3. Intersections of Ethics and Technologies in Design 
3.10.4. Emerging Trends and the Role of Ethics in the Future Direction of Design with Advanced Technologies

Make the most of this opportunity to surround yourself with expert professionals and learn from their work methodology"