以科学的思维掌握设计数据化和设计模块化的核心技术;

兼具艺术型设计师的理念和风格;懂产品、运营与业务;懂如何使用人工智能设计产品;

懂如何与数据科学家协同训练人工智能产品。

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AI(人工智能)助力,让设计回归本质

T-1-1 人工智能工业应用扫盲
  • 什么是人工智能
  • 强人工智能 vs 弱人工智能
  • 人工智能的工业应用经典场景
  • 人工智能在美术设计领域的成功应用
T-2-1 AI+时代的智能设计师的思维方法
  • 与设计相关的人工智能未来有潜力的领域
  • 深度学习让计算机更智能
  • 产品设计的驱动原力
  • 大型互联网公司是如何训练识别和检测算法系统的
  • 深度理解人工智能中“智”的概念
  • 再看人工智能的发展趋势
  • 设计师迈向人工智能的产品思维策略
  • 围绕“产品效率改变世界”进行思考
  • 以“产品有价值”为核心进行思考
  • AI+产品案例
T-2-2 智能设计师要了解多少人工智能?
  • 人工智能的业务架构
  • 人工智能的技术架构
  • 人工智能应用架构
  • 人工智能技术架构
  • 人工智能交互过程模型
  • 智能语音技术
  • 自然语言处理技术
  • 机器人交互技术
  • 知识图谱技术
T-3-1 面向设计师的Python编程
  • Python 基础:认识环境..
  • Python基础:语法
  • Python核心:函数、常见数据结构、模块
  • Python数据分析:Numpy
  • Python数据分析:Pandas
  • Python可视化:MatplotLib
T-3-2 面向设计师的数学知识
  • 矩阵
  • 向量
  • 导数
  • 微积分
  • ...
T-3-3 面向设计师的统计分析
  • 均值
  • 标准差
  • 方差
  • 概率
  • (非)时序数据
  • 分类数据
  • 连续数据
  • 贝叶斯
  • 回归
  • ......
T-4-1 人工智能/机器学习入门
  • 机器学习扫盲
  • 数据挖掘和机器学习概述
  • 快速理解数据挖掘和机器学习
  • 数据挖掘的六大任务
  • 数据挖掘方法论(CRISP-DM)
  • 数据挖掘与数据仓库和OLAP
  • 数据挖掘和机器学习应用案例
  • 如何成为一名优秀的数据科学家
  • 预测模型的构建和应用流程
  • 机器学习算法及分类
T-4-2 当设计师遇上人工智能
  • 面向设计师的数据预处理
  • 面向设计师的算法
  • 面向设计师的数据可视化
  • 面向设计师的机器学习
T-5-1 向数据科学家再迈进一步
  • 让AI给你一双“慧眼”:识图认物
  • 神来之笔:AI创作图画
  • 经典案例剖析:“鹿"班系统自动创作原理与实现
B-1-1 产品创新点与跨界思维
  • 跨界之一:从软件到硬件
  • 跨界之二:从传统产品到互联网产品
  • 跨界之三:从互联网产品再到智能产品
  • 跨界之四:产品跨界运营
  • 跨界之五:跨界思维设计
B-1-2 用产品的思维做设计
  • 种数据思维方法
  • 7种思维方式
  • 4D设计策略
  • 6个提升产品差异化的方法
B-1-3 设计师眼中的运营
  • 用户运营
  • 活动运营
  • 虚拟化人格运营
  • 自媒体运营
B-1-4 设计师必备的场景思维
  • 场景化的重要性
  • 从产品经理的角度看场景
  • 构建场景的5种力量
  • 场景化的内容与体验
  • 产品运营推广信息场景化的构建
  • 传统企业场景化运营设计的案例
B-1-5 新型设计师必备的硬技能
  • 思维导图类
  • 流程图类
  • 交流沟通类
  • 原型设计类
  • 需求、功能提炼交流类
  • 电子文档制作及阅读类
  • 项目管理类
  • 版本管理类
  • 测试工具类
B-1-6 新型设计师必备的软技能
  • 新型设计师必须知道的技术要点
  • 用户体验设计师——产品的”独行侠“
  • 设计师如何与产品经理”合作“
  • 设计师如何与技术人员”相处“
  • 设计师如何与数据科学家协作
  • 设计师如何提升自己的产品思维
B-2-1 古往今来的数据思维
  • 数据埋点
  • 数据可视化
  • 数据产品落地
  • 数据驱动决策
  • 数据降本增效
  • 统计分析
  • 如何打通数据孤岛
B-2-2 行业大数据思维
  • “眼前的苟且”——数据产品经理
  • “诗和远方”——数据科学家
  • 不仅有“眼前的苟且”还有“远方的田野" ——智能设计师
B-2-2 行业大数据思维
  • 大数据+“治理与交通”
  • 大数据+“零售与金融”
  • 大数据+“体育与教育”
  • 大数据+“医疗与旅游”
  • 大数据+“农业与制造”
B-2-4 论智能设计师的数据思维的养成
  • 学习力:借方法论加速
  • 表达力:用逻辑学打通
  • 领导力:以经济学诠释
  • 软实力:靠心理学打造
B-3-1 什么是计算思维
  • 计算,计算机与计算思维
  • 高性能计算:无所不能的计算
  • 普适计算:无所不在的计算
  • 服务计算与云计算:万事皆服务的计算
  • 智能计算
  • 生物计算
  • 未来互联网与智慧地球
B-3-2 计算系统的基本思维
  • 理解0和1的思维
  • 图灵机与冯·诺依曼计算机
  • 现代计算机
  • 不同抽象层级的计算机(软件)
B-3-3 传统程序的基本构成要素
  • 常量、变量、表达式
  • 语句与程序控制
  • 函数与函数调用
  • 常量/变量、数据存储与数据结构
  • 程序构造及其表达方法
B-3-4 算法类问题求解框架
  • 算法的基本概念
  • 数学建模:建立问题的数学模型
  • 算法思想:算法策略选择
  • 算法设计:算法思想的精确表达
  • 算法的模拟与分析
  • 算法的复杂性
B-3-5 数据抽象、设计与挖掘
  • 数据与大数据
  • 数据管理和数据库:数据聚集的核心
  • 数据分析的核心——联机数据分析和数据挖掘
  • 抽象、理论和设计
B-3-6 计算机网络、信息网络
  • 网络与社会
  • 计算机网络
  • 因特网与Web——信息网络
D-1-1 产品创新点与跨界思维
  • 美术在设计中的优势
  • 设计师必须了解的极简设计史
  • 美学艺术中的三个关系
  • 艺术手绘项目实战
D-1-2 面向设计师的平面艺术
  • 版式设计的核心要素
  • 版面布局的18种方法
  • 图文编排的十大策略
  • 平面艺术之于品牌VI设计
  • 平面艺术之于字体设计
  • 平面艺术之于传统印刷设计
  • 平面艺术之于产品包装设计
  • 平面艺术之于网页界面设计
  • 平面艺术之于移动界面设计
  • 平面艺术之于可穿戴界面设计
  • 平面艺术之于智能家电界面设计
  • 平面艺术之于智能家居界面设计
  • 平面艺术之于人工智能产品设计
D-1-3 面向设计师的三维艺术
  • 认识C4D
  • C4D之建模篇
  • C4D之渲染篇
  • C4D应用篇
D-2-1 交互历史演变
  • 人机交互
  • 触摸交互
  • 语音交互
  • 未来交互
D-2-2 交互场景应用
  • C端交互场景应用
  • 移动端交互场景应用
  • 智能家居交互场景应用
  • 智能家电交互场景应用
D-2-3 需求分析和需求文档
  • BRD
D-2-4 流程逻辑设计
  • 逻辑设计流程的概念
  • 逻辑设计流程的意义
  • 逻辑设计流程中的注意要点
  • 适应方向版面的用户使用场景
  • 经典的逻辑流程设计案例:购物车
D-2-5 产品功能设计
  • 合理删除
  • 分层组织
  • 适时隐藏
  • 巧妙转移
D-2-6 交互原型设计
  • 认知AxureRP
  • 初级交互
  • 动态面板
  • 条件的判断与说明
  • 高级交互
D-3-1 动效设计功能
  • 加强体验舒适度
  • 减弱体验不适感
  • 增加衔接延续感
  • 不易被察觉的动效
D-3-2 动效原理剖析
  • 拟物化
  • 夸张
  • 增强现实
D-3-3 动效实现工具
  • AE安装及功能介绍
  • AE基本操作
  • AE动画之界面动效
  • AE动画之元素动效
  • AE动画之控件动效
  • AE动画之粒子动效
  • AE动效实战
D-4-1 跨界思维
  • 观念的跨界平台的跨界
  • 技术的跨界
  • 文化的跨界
  • 平台的跨界
D-4-3 协同设计
  • 面对面协同异步协同
  • 异步分布式协同
  • 同步分布式协同
D-4-2 全局体验
  • 从产品看体验
  • 从用户看体验
  • 从技术看体验
  • 从管理看体验
D-4-4 全链路跨界设计实战
  • 基于品牌的全链路跨平台综合项目实战(4A级)

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