本教程是关于人工智能中平面设计新兴技术训练视频教程，时长：1小时40分，大小：800 MB，使用软件：DALL-E、MidJourney与Figma，作者：Skool of AI，共35个章节，语言：英语。RRCG分享
本课程探索 DALL-E、MidJourney、人工智能伦理及高级 Figma 技术！
你将会学到的：
掌握 DALL-E 和 MidJourney 等人工智能工具，进行创新设计。
熟练掌握 Figma 的高级功能。
了解人工智能辅助平面设计中的道德含义。
创建人工智能增强徽标、登陆页面和演示文稿。
学习将人工智能集成到设计流程中以提高效率。
探索 Figma 中的预测性设计和 AI 建议。
解决并减少人工智能设计应用中的偏差。
掌握 Figma 中的动画和高级技术。
驾驭人工智能生成作品中的知识产权问题。
在人工智能增强型设计环境中培养协作技能。
要求：
具备基本的平面设计知识；能够使用带有互联网的计算机；熟悉 Figma 和 AI 工具，但并非必须。所有技能水平均可参加。
说明：
在快速发展的平面设计领域，人工智能（AI）的融入已经改变了游戏规则。我们的课程 "基于人工智能的平面设计： 掌握 Figma 和新兴技术"，就是为驾驭这一新领域而精心设计的。本课程分为八个综合部分，深入探讨了人工智能对平面设计的影响，重点介绍了 DALL-E 和 MidJourney 等先进软件以及 Figma 的强大功能。
第 1 节奠定了基础，深入探讨了人工智能在平面设计中的历史和当前趋势。它预测了人工智能的未来作用，为实际应用奠定了基础。在第 2 节中，学生将亲身体验人工智能设计工具，包括详细分析 DALL-E 和 MidJourney，并掌握 Figma 的高级功能。本节强调将人工智能无缝集成到设计工作流程中。
第 3 和第 4 部分侧重于具体的设计任务：使用 AI 和 Figma 创建 AI 增强的登陆页面和制作令人难忘的徽标。这些章节将理论理解与实践技能相结合，确保学生能在设计中有效地应用人工智能建议。
在第 5 节中，重点转向设计 PowerPoint 图像，利用人工智能工具增强演示文稿设计。随后，第 6 节介绍 Figma 与人工智能结合的高级设计技术，包括动画和预测设计。
第 7 节至关重要，涉及人工智能设计的道德层面和最佳实践。这包括了解人工智能的偏差和应对人工智能生成的设计所带来的知识产权挑战。
课程的高潮是最后一个项目（第 8 节），学生将其人工智能和 Figma 技能结合起来，创建一个综合品牌页面，然后进行同行评议和反思。
这门课程不仅仅是学习工具，更是接受一种新的设计理念，让人工智能和人类创造力融合在一起，重新定义平面设计领域。无论你是经验丰富的设计师还是初出茅庐的新手，本课程都能让你掌握在人工智能增强的平面设计世界中茁壮成长的知识和技能。
此课程面向哪些人：
本课程是平面设计师、数字艺术家和渴望将人工智能融入设计流程的创意人士的理想选择。对于那些已经对平面设计有了基本了解，并希望扩展自己在现代人工智能驱动的设计工具方面的技能的人来说，这门课程尤其有价值。市场营销、品牌塑造和网页设计领域的专业人士也会发现，该课程有助于利用人工智能来增强他们的视觉内容。此外，该课程还适合设计专业的教育工作者和学生，他们希望了解平面设计领域的最新技术进展。课程的结构既适合有基本设计知识的初学者，也适合希望将 DALL-E 和 Figma 等人工智能工具纳入工作流程的资深设计师。它非常适合任何热衷于通过人工智能技术的视角探索平面设计不断发展的领域的人。
【中文字幕】DALL-E 3人工智能创意图像制作核心技术视频教程：
https://www.rrcg.cn/thread-16786313-1-1.html
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RR科普小时间：
DALL-E是由OpenAI开发的一种基于人工智能的生成模型，它是GPT-3之后的又一项重要成就。DALL-E 的特点是能够生成具有想象力的图像，这些图像与文本描述相对应，而且它还能够将文本描述转化成艺术品和创意图像。以下是关于DALL-E的详细介绍：
模型原理：DALL-E基于神经网络架构，使用了变分自动编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）的混合技术。这个模型采用了类似GPT-3的变换器（Transformer）架构，但在图像生成方面进行了改进。
文本到图像转换：DALL-E的主要功能之一是将文本描述转化为图像。你可以提供一个文本输入，如“一只象，身体由橡皮鸭子组成”，然后DALL-E将生成与描述相匹配的图像。
图像生成：DALL-E还能够生成图像，这些图像可能是虚构的、奇怪的、抽象的，或者是一些奇特的概念。它能够将文本描述转化为具体的视觉元素，创造出没有现实对应的图像。
多种应用：DALL-E的潜在应用非常广泛，包括创意图像生成、艺术创作、教育、媒体制作、设计和广告等领域。它可以帮助设计师、艺术家和创作者快速产生概念性的视觉内容。
潜在挑战：尽管DALL-E非常强大，但它也引发了一些伦理和技术挑战，包括虚假信息的生成、版权问题、隐私担忧，以及如何处理伦理风险等问题。
开源与商业应用：OpenAI发布了DALL-E的研究论文和模型权重，使其可以供研究人员使用，但也开发了商业化的API服务，允许企业和开发者在各种应用中利用DALL-E的能力。
总之，DALL-E代表了深度学习和自然语言处理领域的一项重要进展，它为将文本描述和图像生成结合起来提供了有趣的可能性，可以用于多种创意和实用应用中。
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