کانال تلگرام پشتیبانی تلگرام شماره تماس پشتیبانی: 0930 395 3766
ورود ثبت نام

آموزش تضمین کیفیت طراحی (QA) مبتنی بر هوش مصنوعی - آخرین آپدیت

دانلود AI Driven Design Quality Assurance (QA)

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای خلق تجربه‌های دیجیتال یکپارچه، دسترس‌پذیر و با کیفیت بالا آشنایی با هوش مصنوعی کاربردی و کاربردهای آن نقش هوش مصنوعی در کیفیت طراحی دستورالعمل‌های کاربردی و نکات کلیدی مفاهیم هوش مصنوعی و خطاهای رایج که باید به خاطر سپرد پیش نیازها: علاقه به استفاده از هوش مصنوعی برای پروژه‌های واقعی آشنایی با اصول طراحی

این دوره شامل استفاده از هوش مصنوعی است.

مرور کلی دوره

در حالی که سازمان‌ها تحول دیجیتال را تسریع می‌کنند و هوش مصنوعی را در تمام چرخه عمر محصول به کار می‌گیرند، تضمین تجربه‌های کاربری یکپارچه، دسترس‌پذیر و با کیفیت، دشوارتر از هر زمان دیگری شده است. بررسی‌های سنتی طراحی، با وجود ارزشمند بودن، اغلب در keeping pace با سرعت و مقیاس توسعه محصولات مدرن دچار مشکل می‌شوند.

تضمین کیفیت طراحی مبتنی بر هوش مصنوعی (AI-Driven Design QA) بررسی می‌کند که چگونه هوش مصنوعی در حال متحول کردن روش‌های ارزیابی، نظارت و بهبود مستمر کیفیت طراحی است؛ از مفاهیم اولیه طراحی در Figma تا اپلیکیشن‌های نهایی.

این دوره یک مقدمه جامع در مورد Design QA تقویت شده با هوش مصنوعی ارائه می‌دهد و نشان می‌دهد که چگونه AI می‌تواند بررسی‌های تکراری طراحی را خودکار کند، سیستم‌های طراحی (Design Systems) را تحمیل نماید، مشکلات دسترس‌پذیری را شناسایی کند، ناهماهنگی‌های بصری را پیدا کرده و نظارت مستمر بر کیفیت را در طول چرخه توسعه نرم‌افزار ممکن سازد.

از طریق مثال‌های کاربردی، استراتژی‌های پیاده‌سازی و بحث درباره قابلیت‌های نوظهور AI، یادگیرندگان کشف خواهند کرد که چگونه هوش مصنوعی مکمل تخصص انسانی است تا فرآیندهای کیفیت طراحی سریع‌تر، مقیاس‌پذیرتر و قابل‌اطمینان‌تری ایجاد کند.

آنچه خواهید آموخت

در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

  • اصول تضمین کیفیت طراحی و نقش آن در توسعه محصولات مدرن را درک کنید.

  • توضیح دهید که هوش مصنوعی چگونه فرآیندهای سنتی بررسی طراحی را تغییر می‌دهد.

  • مشکلات رایج یکپارچگی UI و تخلفات سیستم طراحی را با استفاده از تکنیک‌های مبتنی بر AI شناسایی کنید.

  • از هوش مصنوعی برای خودکارسازی تست‌های دسترس‌پذیری و بهبود انطباق با استانداردهای WCAG استفاده کنید.

  • جریان‌های کاری (Workflow) کمکی AI را از Figma تا مراحل توسعه و تولید پیاده‌سازی کنید.

  • تست‌های رگرسیون بصری مبتنی بر AI و نظارت مستمر بر طراحی را درک کنید.

  • نقاط قوت و محدودیت‌های هوش مصنوعی را در مقایسه با بررسی‌های انسانی ارزیابی کنید.

  • عامل‌های خودکار بررسی طراحی AI و تأثیر احتمالی آن‌ها بر رویه‌های آینده DesignOps را بررسی کنید.

  • استراتژی‌های مقیاس‌پذیر Design QA را برای سازمان‌های سازمانی بزرگ بسازید.

  • ارزش تجاری و نرخ بازگشت سرمایه (ROI) ابتکارات Design QA مبتنی بر AI را اندازه‌گیری کنید.

سرفصل‌های دوره

  1. مقدمه‌ای بر تضمین کیفیت طراحی مبتنی بر هوش مصنوعی

  2. شناسایی ناهماهنگی‌های طراحی با هوش مصنوعی

  3. بررسی‌های طراحی: هوش مصنوعی در مقابل انسان

  4. استفاده از AI برای اجرای سیستم‌های طراحی در مقیاس گسترده

  5. تست دسترس‌پذیری تقویت شده با هوش مصنوعی

  6. جریان کاری Design QA: از Figma تا تولید

  7. آینده Design QA: عامل‌های خودکار بررسی AI

چه کسانی باید در این دوره شرکت کنند؟

این دوره برای افراد زیر طراحی شده است:

  • طراحان UX

  • طراحان UI

  • تیم‌های سیستم طراحی (Design System Teams)

  • متخصصان DesignOps

  • مدیران محصول (Product Managers)

  • مالکان محصول (Product Owners)

  • توسعه‌دهندگان Front-End

  • مهندسان QA

  • مدیران مهندسی

  • پژوهشگران UX

  • متخصصان دسترس‌پذیری (Accessibility Specialists)

  • رهبران تحول دیجیتال

  • معماران سازمانی

  • رهبران نوآوری

  • هر کسی که علاقه‌مند به به‌کارگیری AI برای بهبود کیفیت محصولات دیجیتال است

پیش‌نیازها

هیچ پیش‌نیاز اجباری وجود ندارد.

درک ابتدایی از مفاهیم طراحی UX/UI، توسعه محصول دیجیتال یا مفاهیم توسعه نرم‌افزار مفید است اما الزامی نیست.

نتایج یادگیری

پس از اتمام این دوره، یادگیرندگان قادر خواهند بود:

  • هوش مصنوعی را در جریان‌های کاری موجود بررسی طراحی ادغام کنند.

  • همکاری بین تیم‌های طراحی، توسعه، QA و محصول را بهبود بخشند.

  • نقص‌های طراحی را پیش از پیاده‌سازی کاهش دهند.

  • پذیرش و یکپارچگی سیستم طراحی را افزایش دهند.

  • انطباق با دسترس‌پذیری را با استفاده از اعتبارسنجی کمکی AI تقویت کنند.

  • Design QA مستمر را در تمام چرخه عمر محصول پیاده‌سازی کنند.

  • درباره پذیرش ابزارهای AI با درک محدودیت‌ها و ملاحظات حاکمیتی، تصمیمات آگاهانه بگیرند.

چرا این دوره اهمیت دارد؟

تیم‌های محصول مدرن با فشار فزاینده‌ای برای ارائه تجربه‌های کاربری استثنایی با سرعت و مقیاس بیشتر روبرو هستند. هوش مصنوعی به سرعت در حال تبدیل شدن به یک توانمندساز کلیدی برای کیفیت طراحی است و به سازمان‌ها کمک می‌کند تا بررسی‌های تکراری را خودکار کرده، بازکارهای هزینه‌بر را کاهش دهند و یکپارچگی را در اکوسیستم‌های دیجیتال پیچیده حفظ کنند.

هوش مصنوعی به جای جایگزینی طراحان، قابلیت‌های آن‌ها را با مدیریت بررسی‌های روتین کیفیت افزایش می‌دهد و به تیم‌ها اجازه می‌دهد تا بر خلاقیت، نوآوری و حل مشکلات معنادار کاربران تمرکز کنند.

چه در حال ساخت اپلیکیشن‌های سازمانی باشید، چه محصولات مصرفی یا سیستم‌های طراحی، این دوره شما را با دانش و استراتژی‌های کاربردی برای پیاده‌سازی Design QA مبتنی بر AI مجهز کرده و برای نسل بعدی توسعه هوشمند محصولات آماده می‌کند.

سرفصل ها و درس ها

مقدمه دوره QA Introduction-QA Course

  • مقدمه Introduction

  • تضمین کیفیت طراحی مبتنی بر AI چیست؟ What Is AI-Driven Design Quality Assurance?

  • هوش مصنوعی در طراحی محصول AI In Product Design

  • بررسی‌های AI در مقابل انسان: کدام یک مشکلات بیشتری را می‌یابد؟ AI vs Human Design Reviews: Which Finds More Problems?

  • ابزارهای زیرساختی AI: مدل‌های Gen AI Tools That Underpin AI: Gen AI Models

مفاهیم پایه برای طراحان و فعالان AI Basic Concepts for Designers and AI Practioner

  • هوش مصنوعی کاربرمحور User Centred AI

  • مثال کاربردی طراحی محصول و AI Example Use- Product Design and AI

  • هوش مصنوعی و تضمین کیفیت نرم‌افزار AI and Software Quality Assurance

بهبود طراحی در مقیاس گسترده با استفاده از AI Lets Use AI To Improve Design At Scale

  • هوش مصنوعی برای سیستم‌های طراحی AI For Design Systems

  • هوش مصنوعی برای یکپارچگی طراحی AI For Design Consistency

  • برخی از ابزارهای تخصصی Some Tools of the Trade

  • تست دسترس‌پذیری تقویت شده با AI برای محصولات دیجیتال AI-Powered Accessibility Testing for Digital Products

  • عامل‌های بررسی طراحی AI Agents for Reviewing AI Design

  • جریان کاری Design QA: از Figma تا تولید AI Design QA Workflow: From Figma to Production

  • Notebook LLM یک نیروگاه قدرتمند Notebook LLM- A Powerhouse

  • بررسی ابزارهای بیشتر More of These

خطاهای کلیدی در استفاده از AI Key Pitfalls of AI Use

  • توهمات هوش مصنوعی (Hallucinations) Hallucinations

  • هوش مصنوعی و کاهش سوگیری‌ها AI and Bias Mitigation

مفاهیم پایه AI برای یادگیری Basic AI Concepts To Learn

  • درباره Gen AI و LLMs Of Gen AI and LLms

  • ابتدا GPTها چه هستند؟ First, What Are GPTs

  • نحوه استفاده از GPTها How to Use GPTs

  • مهندسی پرامپت چیست؟ What is Prompt Engineering?

  • بیشتر درباره پرامپت‌نویسی More on Prompting

  • برخی ابزارهای طراحی Some Design Tools

یادگیری‌های متفرقه Misc Learning

  • اخلاق در هوش مصنوعی AI Ethics

  • ورود چندین فایل PDF Multiple PDF Ingestion

  • یک مدل هوش مصنوعی متن‌باز An Open Source AI Model

  • علم داده چیست؟ What is Data Science

آموزش فیزیک نور و مواد

آموزش فیزیک نور و مواد

دانلود Physics of Light and Materials

آموزش استراتژی های پایداری (2016)

آموزش استراتژی های پایداری (2016)

دانلود Sustainability Strategies (2016)

آموزش تولید تصویر با Copilot AI Image Generator

آموزش تولید تصویر با Copilot AI Image Generator

دانلود Image Generation with Copilot AI Image Generator

نمایش نظرات

آموزش تضمین کیفیت طراحی (QA) مبتنی بر هوش مصنوعی
جزییات دوره
2 hours
28
(آخرین آپدیت)
67
4.9 از 5
ندارد
دارد
دارد
Minerva Singh

https://donyad.com/d/2c28df

جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Minerva Singh Minerva Singh

دانشمند تحصیل کرده آکسبریج

سلام. من فارغ التحصیل دکترا از دانشگاه کمبریج هستم که در آنجا در اکولوژی گرمسیری تخصص دارم. من همچنین یک دانشمند داده هستم. به عنوان بخشی از تحقیقاتم، باید تجزیه و تحلیل گسترده داده‌ها، از جمله تجزیه و تحلیل داده‌های مکانی را انجام دهم. یا برای این منظور ترجیح می‌دهم از ترکیبی از ابزارهای رایگان نرم‌افزار R، QGIS و Python استفاده کنم. بیشتر کار تجزیه و تحلیل داده‌های مکانی خود را با استفاده از R انجام می‌دهم. و QGIS. اینها جدا از رایگان بودن، ابزارهای بسیار قدرتمندی برای تجسم، پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها هستند. من همچنین دارای مدرک کارشناسی ارشد جغرافیا و محیط زیست از دانشگاه آکسفورد هستم. من مهارت های آماری و تجزیه و تحلیل داده های خود را از طریق تعدادی MOOC از جمله The Analytics Edge (دوره آماری مبتنی بر R و یادگیری ماشین ارائه شده توسط EdX)، یادگیری آماری (دوره یادگیری ماشین مبتنی بر R ارائه شده توسط Standford آنلاین) تقویت کرده ام. علاوه بر تجزیه و تحلیل داده های مکانی، در تجزیه و تحلیل آماری، یادگیری ماشین و داده کاوی نیز مهارت دارم. من همچنین از برنامه نویسی عمومی، تجسم داده ها و توسعه وب لذت می برم. من علاوه بر اینکه یک دانشمند و اعداد شکن هستم، یک مسافر مشتاق هستم