Nächster Start:
April 2024

Praxisseminar Design Thinking meets AI @NYU

Empowering you to create innovative solutions

Eckdaten

Abschluss: Modulbestätigung (FHNW)
Teilnahmebestätigung (NYU)
ECTS-Punkte: 3
Dauer: 5 Tage
Unterrichtssprache: EN
Ort: New York City
Preis: CHF 4'900

Die Weiterbildung ist sehr beliebt. Wir empfehlen eine frühzeitige Anmeldung.

Artificial Intelligence (AI) / Generative AI sind derzeit in aller Munde. AI wird eingesetzt, um Prozesse zu automatisieren, die Effizienz zu steigern und die Nutzererfahrung zu verbessern. Design Thinking hingegen ist ein Human-Centered-Ansatz, der sich darauf konzentriert, durch Interviews mit den Nutzern Empathie zu entwickeln und durch einen offenen, nicht wertenden Ansatz Lösungen zu finden. Auf diese Weise lassen sich die Bedürfnisse, Motivation und Bedenken der Menschen besser verstehen. Die frühzeitige Einbindung der Nutzer und die Einholung ihrer Anregungen und Rückmeldungen ermöglicht einen effizienteren und flexibleren Designprozess.

Inhalt

Das Seminar Design Thinking meets AI @NYU findet in New York statt und wird in Kooperation mit der New York University angeboten. Das Seminar umfasst vier Unterrichtstage an der New York University sowie einen Tag mit Besuchen bei Start-ups und US-Firmen, die einen Praxis-Einblick geben.

a group of people in a creative workshop with a New York City Background

Programm

Das gewohnte Denken nach der Suche von Ideen und Problemlösungen wird aufgebrochen und die Kreativität mit einem iterativen Prozess in den Fokus gesetzt. Der Human-Centered-Ansatz wird erlernt und unterschiedliche Erfahrungen, Meinungen und Perspektiven hinsichtlich einer Problemlösung werden analysiert mit dem Ziel, eine hohe Usability und User Experience zu gewährleisten.

Im Seminar gehen wir noch ein Schritt weiter und wir setzen uns auch mit Artificial Intelligence und Generative AI auseinander. Konkret setzen wir uns unter anderem mit folgenden Fragen auseinander: Wie können diese Technologien im Design-Prozess integriert werden und welche Möglichkeiten bieten Large Language Models (LLM) in Bezug auf User Experience? Was sind die gängigen Architekturen und welche rechtlichen Aspekte müssen für die Machbarkeit berücksichtigt werden?