مسار تعلم مصمم الذكاء الاصطناعي
خارطة طريق عملية للتفكير البصري، وتوليد الصور بالذكاء الاصطناعي، والتوجيه الإبداعي، والتحسين، وتطوير محفظة الأعمال.
نظرة عامة
يعلم مسار التعلم هذا التصميم المدعوم بالذكاء الاصطناعي كعملية إبداعية منظمة. يبدأ المتعلمون بتحديد الأهداف البصرية والموجزات الإبداعية، ويجربون العديد من أنظمة توليد الصور، ويطورون طرقاً لتقييم المخرجات وتحسينها، ثم يجمعون الأصول المولدة في أنظمة تصميم متسقة ومشاريع محفظة.
معلومات المسار
- الدور:
- مصمم بصري مدعوم بالذكاء الاصطناعي
- الصعوبة:
- مبتدئ
- المدة:
- 8–10 أسابيع
- الفئة:
- AI Design
الهدف الرئيسي
تعلم كيفية الجمع بين مبادئ التصميم وأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء وتقييم وتحسين وتقديم أعمال بصرية احترافية.
لمن صُمم هذا المسار
مصممو الجرافيك, صناع المحتوى, مصممو التسويق, المبدعون المستقلون, مصممو وسائل التواصل الاجتماعي, المبتدئون الذين يستكشفون التصميم المدعوم بالذكاء الاصطناعي
المتطلبات السابقة
- فهم أساسي للتواصل البصري
- إلمام أساسي بأدوات الإبداع الرقمي
- لا تتطلب معرفة بالبرمجة
أهداف التعلم
- ترجمة الأهداف الإبداعية إلى موجزات بصرية منظمة
- كتابة أوامر فعالة لأنظمة الصور التوليدية
- مقارنة أدوات توليد الصور بالذكاء الاصطناعي المختلفة
- تقييم الصور المولدة من حيث التكوين وسهولة الاستخدام
- إنشاء أصول بصرية متسقة عبر المشروع
- تحسين وتطوير الصور المولدة بالذكاء الاصطناعي
- الجمع بين الأصول المولدة وسير عمل التصميم العملي
- توثيق عملية تصميم قابلة للتكرار مدعومة بالذكاء الاصطناعي
المهارات المكتسبة
التوجيه الإبداعي, صياغة الأوامر البصرية, توليد الصور بالذكاء الاصطناعي, التكوين البصري, تكرار التصميم, تحسين الصور, تصميم العروض التقديمية, الاتساق البصري, سير عمل التصميم المدعوم بالذكاء الاصطناعي, تطوير محفظة الأعمال
تسلسل التعلم
1. تطوير الموجزات الإبداعية باستخدام ChatGPT
تدرب على تحويل الطلبات الإبداعية العامة إلى موجزات منظمة تحتوي على الجمهور، والهدف، والتوجه البصري، والقيود، والمخرجات، ومعايير التقييم.
2. إنشاء نظام توجيه بصري
تطوير توجه إبداعي واضح قبل توليد الأصول البصرية النهائية.
3. أساسيات صياغة الأوامر من Google
تطوير نهج منظم لصياغة الأوامر يمكن تطبيقه خلال سير عمل التفكير البصري، وتوليد الصور، والتكرار، وإنتاج التصميم.
عرض أساسيات صياغة الأوامر من Google4. هندسة الأوامر لنماذج الرؤية
تعلم كيفية كتابة وتحسين الأوامر لنماذج الرؤية قبل العمل مع أدوات توليد الصور المخصصة وسير عمل التصميم البصري.
عرض هندسة الأوامر لنماذج الرؤية5. استكشاف توليد الصور باستخدام Adobe Firefly
تدرب على ترجمة المفاهيم البصرية إلى أوامر توليد صور والتكرار على التكوين، والموضوع، والنمط، والتفاصيل البصرية.
6. التجربة مع Midjourney
استكشف التطوير البصري القائم على الأوامر وقارن كيف تؤثر هياكل الأوامر المختلفة على التكوين، والنمط، والجو العام، والتفاصيل.
7. مقارنة المخرجات مع Ideogram
اختبر سير عمل آخر للصور التوليدية وقارن نقاط قوته للمفاهيم البصرية، والتكوينات، والتصاميم التي تتضمن نصوصاً.
8. معلم أساسيات الصور التوليدية
تأكد من قدرتك على ترجمة موجز إبداعي إلى أوامر فعالة لتوليد الصور وتقييم الأصول الناتجة.
9. استكشاف التوليد الإبداعي مع Leonardo AI
تدرب على توليد وتكرار الأصول البصرية مع التركيز على اتساق النمط والتوجهات الإبداعية القابلة لإعادة الاستخدام.
10. إنشاء أصول التصميم باستخدام Canva AI
اجمع بين الإنشاء المدعوم بالذكاء الاصطناعي والتخطيطات العملية لرسومات التواصل الاجتماعي، والمواد التسويقية، والعروض التقديمية، وأصول التصميم النهائية الأخرى.
11. بناء حملة بصرية متسقة
إنشاء مجموعة منسقة من الأصول البصرية بناءً على توجه إبداعي واحد وتكييف المفهوم مع تنسيقات متعددة.
12. تحسين الصور باستخدام Magnific AI
استكشف تحسين الصور ورفع دقتها كجزء من سير عمل التشطيب مع مراجعة ما إذا كانت التفاصيل المولدة تظل مناسبة للتصميم الأصلي.
13. إنشاء عروض تقديمية مدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام Gamma
تدرب على تحويل المعلومات المنظمة والأصول البصرية إلى عروض تقديمية متماسكة ذات تسلسل هرمي واضح وتدفق سردي.
14. إنشاء سير عمل تصميم متكامل بالذكاء الاصطناعي
وثق عملية قابلة للتكرار تنتقل من الموجز الإبداعي عبر التوليد، والاختيار، والتحسين، والتخطيط، والمراجعة النهائية للجودة.
15. بناء مشروع محفظة مصمم الذكاء الاصطناعي
إنشاء وتوثيق مشروع بصري كامل يوضح التوجه الإبداعي، والتوليد، والتحسين، والتخطيط، والحكم التصميمي.
16. معلم إكمال مصمم الذكاء الاصطناعي
راجع مشروع المحفظة وتحقق من أن العمل النهائي يوضح كلاً من الاستخدام الفعال لأدوات الذكاء الاصطناعي والحكم التصميمي المستقل.
النتيجة المتوقعة
بإكمال هذا المسار، سيتمكن المتعلمون من تطوير مفهوم بصري من موجز إبداعي، وتوليد وتحسين الأصول المناسبة باستخدام العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي، والحفاظ على الاتساق عبر نظام التصميم، وتقديم مشروع محفظة موثق يوضح كلاً من الحكم الإبداعي ومهارات الإنتاج المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
الأسئلة الشائعة
هل مسار تعلم مصمم الذكاء الاصطناعي هذا مناسب للمبتدئين؟
نعم. يبدأ المسار بالموجزات الإبداعية والتوجه البصري قبل تقديم توليد الصور، وإنتاج التصميم، والتحسين، ومشاريع المحفظة الأكبر.
هل أحتاج إلى مهارات تصميم تقليدية قبل البدء؟
تعد خبرة التصميم السابقة مفيدة ولكنها ليست مطلوبة. ومع ذلك، فإن تعلم المبادئ الأساسية مثل التكوين، والتسلسل الهرمي، والطباعة، والتباين، والاتساق البصري سيحسن جودة العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
لماذا يستخدم المسار العديد من مولدات الصور بالذكاء الاصطناعي؟
تتمتع أدوات توليد الصور المختلفة بنقاط قوة وسلوكيات مختلفة. تساعد مقارنتها المتعلمين على اختيار الأدوات بناءً على متطلبات المشروع بدلاً من الاعتماد على منصة واحدة.
هل يحل الذكاء الاصطناعي محل دور المصمم؟
يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع التفكير وإنتاج الأصول، لكن التصميم لا يزال يتطلب قرارات بشرية بشأن أهداف التواصل، والتكوين، والتسلسل الهرمي، والاتساق، وسهولة الاستخدام، والملاءمة، والجودة النهائية.
ما الذي سأقوم بإنشائه بنهاية مسار التعلم هذا؟
ستقوم بإنشاء مشروع محفظة موثق يحتوي على موجز إبداعي، واستكشاف للمفهوم، وأصول بصرية مولدة ومحسنة، ونظام تصميم متسق، ودراسة حالة تشرح سير عملك وقرارات التصميم الخاصة بك.
أدوات ذكاء اصطناعي ذات صلة
Adobe Firefly
مجموعة نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي من Adobe المصممة لتمكين المبدعين من إنشاء صور وتأثيرات نصية عالية الجودة من خلال مطالبات بسيطة.
Canva AI
Canva AI، المعروف باسم Magic Studio، هو مجموعة من أدوات التصميم المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تساعد المستخدمين على إنشاء مرئيات احترافية، وتعديل الصور، وتوليد المحتوى بشكل أسرع.
ChatGPT
نموذج ذكاء اصطناعي محادثي طورته OpenAI يتفوق في الإجابة على الأسئلة، وكتابة الأكواد، وتوليد المحتوى الإبداعي.
Gamma
تمكنك Gamma من إنشاء عروض تقديمية ومستندات ومواقع ويب احترافية في ثوانٍ باستخدام تخطيطات ومحتوى تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.
Ideogram
Ideogram هو مولد صور متطور بالذكاء الاصطناعي متخصص في إنشاء صور عالية الجودة مع نصوص دقيقة ومدمجة.
Krea AI
Krea AI هي منصة متطورة للفن التوليدي في الوقت الفعلي وتحسين جودة الصور بالذكاء الاصطناعي.
دورات ذات صلة
Generative AI for Everyone
دورة "الذكاء الاصطناعي التوليدي للجميع" هي دورة للمستوى المبتدئ من DeepLearning.AI يقدمها أندرو إن جي. تشرح الدورة كيفية عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي، وما يمكن للأنظمة الحالية القيام به وما لا يمكنها القيام به، وكيف يمكن تطبيق هذه التكنولوجيا في العمل والحياة اليومية. يتم تعريف المتعلمين بالأوامر، ودورات حياة مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي، والنماذج اللغوية الكبيرة، والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، والضبط الدقيق، واختيار النماذج، واستخدام الأدوات، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، وفرص الأتمتة، والذكاء الاصطناعي المسؤول.
Google Prompting Essentials
برنامج أساسيات صياغة الأوامر من Google هو برنامج مناسب للمبتدئين طورته Google لتعليم المتعلمين كيفية التواصل بفعالية مع أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي. يقدم البرنامج إطار عمل لصياغة الأوامر مكوناً من خمس خطوات ويطبقه على مهام حقيقية في مكان العمل بما في ذلك الكتابة، والعصف الذهني، والتلخيص، وتحليل البيانات، والتصور، وإعداد العروض التقديمية، وحل المشكلات الإبداعي، وتقديم الملاحظات بأسلوب الخبراء. كما يتدرب المتعلمون على تقييم مخرجات الذكاء الاصطناعي، وتكرار الأوامر، واستخدام الذكاء الاصطناعي بمسؤولية، وبناء مكتبة قابلة لإعادة الاستخدام من الأوامر.
Prompt Engineering for Vision Models
هندسة الأوامر لنماذج الرؤية هي دورة قصيرة للمبتدئين من DeepLearning.AI بالتعاون مع Comet. وهي توسع نطاق هندسة الأوامر إلى ما هو أبعد من النماذج النصية وتوضح كيفية التحكم في نماذج الرؤية باستخدام اللغة الطبيعية، وإحداثيات البكسل، والمربعات المحيطة، وأقنعة التجزئة، ومعلمات التوليد. يعمل المتعلمون مع تقنيات تشمل نموذج Segment Anything من Meta، وOWL-ViT، وStable Diffusion، وDreamBooth، بينما يستكشفون تجزئة الصور، واكتشاف الكائنات، وتوليد الصور، والرسم الداخلي، والضبط الدقيق، وتتبع التجارب.
مصطلحات ذات صلة
الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)
يشير الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي المصممة لإنشاء محتوى جديد مثل النصوص، والصور، والصوت، والفيديو، ورموز البرمجيات، أو البيانات المهيكلة.
الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط (Multimodal AI)
يشير الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط إلى الأنظمة التي يمكنها معالجة أو فهم أو توليد أكثر من نوع واحد من المعلومات، مثل النصوص أو الصور أو الصوت أو الفيديو أو البيانات المنظمة.
الضبط الدقيق (Fine-Tuning)
الضبط الدقيق هو عملية تدريب إضافي لنموذج ذكاء اصطناعي موجود مسبقاً على بيانات إضافية خاصة بمهمة معينة أو مجال معين لتعديل سلوكه أو قدراته.