文、Flora 在進行室內裝修時,不同材質或同材質交接處的施工界面需要收邊處理,主要包含異材質交接面銜接收邊、面貼飾材側面破口收邊、陰陽角交接面收邊以及材質過渡修飾收邊等。收邊應用不僅可以提升整體裝修品質,可使空間更加整潔、精緻,也同時起到保護飾材作用、增加使用壽命,下面我們就來介紹幾個裝修收邊處理的方式! (一)使用收邊材收口 1.收邊條 收邊條的種類繁多,不同材質會選用合適的收邊條進行邊緣的修飾,舉凡木地板的起步條也是收邊條的一種,常用的收邊條種類有以下: A.金屬收邊飾條 圖片來源:網建行興業有限公司官方網站 B.磁磚陰陽角收邊條 圖片來源:淘宝网 C.木地板伸縮收邊條 圖片來源:DingZo訂作工房 D.踢腳板 圖片來源:找師傅 圖片來源:淘宝 2.打收邊膠 最常見的收邊膠便是「矽利康」膠在未凝固前質地黏稠,可塑性強,可以修補裝修後的缺陷,以及起到防水、防灰、防蟲的作用。在施工裝修時,我們常需要因應熱漲冷縮預留伸縮縫,這時收尾的部分就會採取打膠方式;另外磁磚美縫也是一種施工打膠的收邊方式。 圖片來源:全天候 (二)設定裝修縫 1. 密接 將兩塊同材質的邊緣對齊後接合,使肉眼看不出縫隙達到裝修面的完整性,通常這種施工方式會出現在需要對花對紋的木作貼皮、石材。 圖片來源:正乙石材 2.撞收(錯縫) 異材質在銜接時為了不讓側面「破口」我們會選擇將交接面進行錯位的設定,通常是讓水平面結點撞在垂直面側邊,也就是通稱的「撞收」相撞收邊的意思,垂直面的材質一般會設定凸出完成面5-10mm,防止水平面材質因凹凸不平導致側面收邊不齊;這樣除了提升裝修的細節,同時邊緣也是較脆落的地方,能起到保護作用。 3. 伸縮勾縫 我們常聽到現場木工師傅會說要留兩分、三分的勾縫(拖縫),指的就是飾材在對接拼貼時保留一點點的縫隙,一方面防止板材因氣候熱漲冷縮翹曲,另方面板材會有尺寸的限制,設定分割線能讓完成面銜接的更自然。 以上就是這次的裝修小技巧分享囉!俗話說:裝修功力看收邊,妥善規劃好每處材質的收頭收尾,能大大提升整體裝修的完整及細緻程度。 最後,希望學員們都能在經驗累積下提升設計的能力,也推薦大家點擊下方課程連結,進入學習室內設計相關的課程,不間斷的練習,豐富收穫! ⭐點我加入官方LINE,獲得第一手最新消息⭐ FB粉絲團:https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道:https://www.youtube.com/user/LccnetTaiwan 痞客邦Blog:http://lccnetvip.pixnet.net/blog
文、Yui 日本平面設計協會(JAGDA) 日本平面設計協會(JAGDA),是日本唯一的全國性平面設計師組織,也是亞洲最大的設計團體。協會透過平面設計展覽和研討會、出版設計教科書、公共設計的研究、保護設計者的權益、國際學術交流,向國內外推廣日本平面設計等活動。 近年來由JAGDA展出的經典設計佳作,通過不同媒體以互動的方式展示作品,以多元化和創新的展覽方式為觀眾帶來一場場視覺盛宴。 在藝術史及科技的推演下,越來越多的平面設計工作者,熱衷於藉由不同媒介來呈現自己的理念,這次觀賞了很多有收入JAGDA年鑑藝術家們的海報作品,有各種不同的風格,例如:活版印刷質感風格、墨筆渲染風格、3D概念風格等...因為融合了各個設計師們的行為藝術表現,每張作品都是獨一無二的,切角跟概念都是意想不到的,這讓我想到一個可以每日發想的小練習,藉由思考來刺激各位的靈感及創意。 適用每日刺激靈感的小練習 首先拿出一張廢紙,每天出給自己一個小題目(不要超過五個字),題目可以是眼前的一顆雞蛋、一輛車等...,利用直覺在五分鐘內拿筆畫出來你所想像的事物,發想的東西可以不侷限一項。 假設題目是一顆雞蛋,大多數人直覺性會畫出雞蛋的原始樣貌,但其實有很多的表現方式,例如:煎蛋的狀態、茶碗蒸、蛋黃酥剖面等...常常藉由這種發想,你直覺性的發想就會越來越有創意,能快速想到別人沒有想到的東西。同理,這項練習也可運用於文字內容發想,比如說企劃專案、寫詞或寫作。 學術交流與工作機會 本次參訪重點為了解日本平面設計協會文化制度及最新平面設計趨勢,從參訪中我們得知JAGDA提供的不只是平面設計師間的學術交流管道,更能透過JAGDA在世界競爭力高的廠商們面前增加曝光,獲取更多合作機會。 除了日本平面設計協會有這項優勢之外,聯成電腦也在就業媒合上有相關的服務,學員結訓後符合資格都可參加徵才會,直接保證面試。還有跟知名企業msi合作過產學合作班,50%學費企業補助、產學活動、保證面試,從培訓到就業獨享3大保障。另外,還獨家開發AI就業服務,全方位AI系統助攻:AI自傳生成、AI職缺媒合、AI求職追蹤,助學員找到本命工作。 ⭐點我加入官方LINE,獲得第一手最新消息⭐ FB粉絲團:https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道:https://www.youtube.com/@Lccnet-TW 痞客邦Blog:http://lccnetvip.pixnet.net/blog
文、Andy老師 大家好,今天要介紹的是如何用PS繪製精細插圖,主要是介紹photoshop的畫筆工具、濾鏡液化、高斯模糊和調色功能,以下是這次範例的完成圖。 工欲善其事必先利其器,所以第一步就是筆刷,筆刷載點如下 筆刷載點 : 內涵CSP與PS筆刷資料夾,CSP是clip studio paint 首先,新版PS是可以直接雙擊筆刷檔案安裝,就會自動安裝到PS內。 若這方法不行,就要到PS的筆刷面板執行 / 匯入筆刷。 PS第一支要會用筆刷就是有濃淡的硬邊筆。 那為什麼是這支 濃淡-1 筆呢,因為它可以畫硬邊也可畫柔邊,但需要力道的控制,也就是用力顏色比較濃,放輕顏色比較淺。 好的,那現在就用這支筆來繪製草圖,先畫出簡單的幾何形來表現人體。 確定好人體慨括後,在畫上頭髮、五官表情和身體的衣著。 接著再描一次線稿,一樣用同一支濃淡筆,將五官畫清楚,衣服的明度深淺也一併先畫出,因為這張圖是用灰階上色的畫法。 再來就是將人物與背景分成兩個圖層,就是人物一個圖層,背景一個圖層,這裡就需要耐心地將人物去背,我是用橡皮擦將人物去背的,擦錯的部分可用無濃淡的實邊粗細筆來補,因為PS的筆刷是可以給所有工具使用,所以橡皮擦與筆刷都可以使用同一支實邊粗細筆會幫人物去背。 如此來回擦除與畫出,耐心地把人物去背。 接著新增一個色彩增值模式的圖層,色彩增值模式是能保留底下顏色不被塗掉,因此能在線稿上畫上陰影,這步驟都是用 濃淡-1 筆。 接下來都是繼續細畫,讓人物更立體,當然細畫過程中需要一支筆來塗抹筆觸,這裡用到混合筆刷,混合筆刷是可以將顏色混合的筆刷。 使用後效果如下圖。 持續一邊塗抹一邊細畫。 再來細畫過程中需多參考一些照片,來觀察人物的立體感。 最後細畫完人物只剩手未細畫,因為手的部分我想嘗試不同手的姿勢,來看看哪個比較好。 到此,只用濃淡筆與混合筆2隻,至於未完成的部分,我們下一篇文章繼續,感謝觀看。 ⭐點我加入官方LINE,獲得第一手最新消息⭐ FB粉絲團:https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道:https://www.youtube.com/@Lccnet-TW 痞客邦Blog:http://lccnetvip.pixnet.net/blog
文、Nick 探討Python在AI發展中的關鍵角色,並了解其如何改變各行業的運作方式。 圖片來源:leonardo.ai 什麼是Python?為什麼對AI如此重要? Python是一種高階程式語言,以其簡單易學的語法和廣泛的應用而聞名。對於AI開發者而言,Python提供了大量的資源和工具,使其成為AI和機器學習的首選語言之一。 易學易用: Python的語法非常直觀,讓初學者可以快速上手,這對於快速開發和測試AI模型非常有幫助。 龐大的庫支持: Python擁有強大的庫和框架,如NumPy、Pandas、TensorFlow、PyTorch等,這些庫涵蓋了從數據處理到深度學習的各個方面,提供了全面的支持。 社群與資源豐富: Python擁有龐大的開發者社群和豐富的資源,包括教程、論壇和開源項目,讓開發者能夠輕鬆獲得幫助和資源。 跨平台兼容性: Python能夠在不同的平台上運行,如Windows、Linux、macOS等,這使得開發和部署AI應用變得更為靈活。 如何使用Python進行機器學習? 機器學習是人工智慧的一個重要領域,旨在通過分析數據來預測未來的結果。Python因其簡單的語法和豐富的機器學習庫,成為了這一領域的熱門工具。 使用Python進行機器學習的步驟 數據準備: 使用Pandas進行數據的導入和清理。 使用NumPy進行數據的數值運算。 特徵工程: 處理缺失值,標準化數據。 使用Scikit-learn進行特徵選擇。 模型訓練與測試: 使用Scikit-learn中的各類演算法進行模型訓練(如線性迴歸、決策樹、隨機森林等)。 使用交叉驗證來評估模型的性能。 模型部署: 使用Flask或Django等框架將模型部署為Web服務。 使用Docker等技術進行容器化部署,方便擴展和維護。 Python在機器學習中的應用非常廣泛,例如:金融領域用於風險管理和客戶信貸評估,醫療領域用於疾病預測和影像分析,零售領域用於客戶行為分析和銷售預測。 圖片來源:leonardo.ai AI與Python的結合如何改變行業? AI和Python的結合正在重新定義各個行業的運作方式,從提升效率到創新商業模式,影響深遠。 行業變革案例 醫療行業: AI輔助診斷:使用AI分析醫療影像,提高診斷準確性,縮短診斷時間。 個性化醫療:分析患者數據,制定個性化的治療方案,提高治療效果。 金融行業: 自動化交易:使用機器學習演算法進行市場數據分析,進行自動化交易決策。 風險管理:AI可用於識別和評估風險,提高風險管理效率。 零售行業: 需求預測:使用AI分析銷售數據,預測市場需求,優化庫存管理。 個性化推薦:根據消費者行為數據提供個性化產品推薦,提高銷售轉化率。 未來展望 AI與Python的結合將在未來持續推動各行業的創新和發展,從自動駕駛汽車到智能家居,AI正在成為技術革新的核心驅動力。 圖片來源:leonardo.ai 學習Python開發AI需要什麼前置知識? 對於初學者來說,學習Python開發AI需要掌握一些基本的前置知識,以便更好地理解和應用這項技術。 前置知識清單 基礎程式設計知識: 理解變數、資料型別、控制結構(如循環和條件語句)等基本概念。 數學知識: 線性代數:向量和矩陣的基本運算。 統計學:概率分佈、假設檢驗、回歸分析等基礎知識。 機器學習基礎: 了解監督學習和非監督學習的基本概念。 熟悉常見的機器學習演算法,如線性迴歸、決策樹、K近鄰等。 Python語言基礎: 掌握Python的基本語法和標準庫使用。 熟悉Python中數據分析庫(如NumPy、Pandas)的使用。 學習資源 在線教程:Coursera、Udemy和edX等平台提供了大量優質的Python和AI課程。 開源項目:GitHub上有許多開源的AI項目,可以幫助初學者通過實踐加深理解。 書籍推薦: 《Python機器學習》:介紹了Python在機器學習中的應用。 《深度學習》:詳細介紹了深度學習的概念和應用。 AI在Python中的未來趨勢是什麼? Python作為AI開發的主流語言,未來將在技術和應用領域持續發展,帶來更多創新和機遇。 未來趨勢預測 自動化機器學習(AutoML):自動化的機器學習流程,降低AI模型開發的複雜度,使更多人能夠使用和應用AI技術。 強化學習:強化學習在自動駕駛、機器人控制等領域的應用將進一步擴展,成為未來AI的重要發展方向。 聯邦學習:聯邦學習允許不同組織共享模型而不共享數據,解決數據隱私問題,是AI安全和隱私保護的重要技術。 邊緣計算:隨著物聯網和5G技術的發展,邊緣計算將使AI應用更為高效,減少延遲,提高用戶體驗。 語音和圖像識別技術的發展:Python在語音助手、圖像識別等領域的應用將繼續增長,推動智能設備和應用的普及。 技術挑戰與機會 數據質量和量的挑戰:AI模型需要大量高質量的數據進行訓練,數據的獲取和管理將成為一大挑戰。 道德與法律問題:AI技術的廣泛應用帶來了一系列倫理和法律問題,需要在技術發展過程中謹慎考慮。 圖片來源:leonardo.ai Python在AI和數據科學中的應用有哪些? Python因其簡單的語法和強大的功能,已成為AI和數據科學領域的首選語言。以下是Python在這些領域的一些應用: AI中的應用 自然語言處理(NLP): Python在語言模型開發中被廣泛使用,其庫如NLTK和spaCy能夠處理語言分析、語音識別和語義理解等任務。 電腦視覺: OpenCV和PIL等庫幫助開發者處理圖像數據,應用於人臉識別、目標檢測和圖像分類等領域。 深度學習: 使用TensorFlow和PyTorch等框架開發神經網絡模型,應用於自動駕駛、語音助手等高階AI應用。 數據科學中的應用 數據分析與處理:利用Pandas和NumPy進行數據的清洗、整理和分析,廣泛應用於商業數據分析和研究。 數據可視化:Matplotlib和Seaborn等工具幫助將數據轉化為直觀的圖形和圖表,提供有價值的洞察。 數據挖掘與預測:Scikit-learn中的機器學習演算法能夠從數據中提取模式並進行預測,應用於市場分析和風險評估。 為什麼選擇Python? 易於集成:Python可以輕鬆與其他語言和工具集成,如R語言和SQL,為數據科學提供靈活的解決方案。 強大的社群支持:Python擁有活躍的社群,開發者可以方便地獲得支持和資源,促進問題的解決和技術的提升。 如何使用Python進行自然語言處理(NLP)? 自然語言處理(NLP)是人工智慧的一個重要領域,致力於讓機器理解和生成人類語言。Python提供了多個強大的工具和庫,幫助開發者在NLP領域取得卓越的成果。 使用Python進行NLP的基本步驟 文本預處理: 分詞:將文本拆分為單詞或詞組。 去除停用詞:刪除不必要的常見詞,如的、和等。 詞幹提取:將單詞還原到其詞根形式,方便後續分析。 文本表示: 詞袋模型(Bag of Words):將文本轉化為向量表示,用於機器學習模型。 TF-IDF:計算詞語的權重,突出重要詞語的影響。 詞嵌入:使用Word2Vec或GloVe將單詞表示為密集向量,捕捉語義信息。 模型訓練與應用: 情感分析:分析文本中的情感趨勢,如正面或負面評價。 文本分類:將文本歸類到不同的類別,如垃圾郵件識別。 語音識別與合成:將語音轉換為文本或反之,應用於語音助手。 Python工具和庫 NLTK:提供了豐富的自然語言處理資源,包括分詞、詞幹提取、文本分類等功能。 spaCy:專注於高效的文本處理和語義分析,適用於大規模NLP任務。 Gensim:用於主題建模和詞嵌入,適合處理大型文本數據。 圖片來源:leonardo.ai 實際應用案例 聊天機器人:通過NLP技術開發智能客服系統,提高客戶服務效率。 新聞摘要生成:自動生成新聞摘要,幫助讀者快速獲取重要信息。 搜索引擎優化:分析用戶搜索意圖,優化搜索引擎排名。 AI與Python如何影響就業市場? AI和Python的發展正在深刻改變就業市場,帶來了新的職業機會和挑戰。 正面影響 新興職業機會:AI工程師、數據科學家、機器學習專家等職位需求激增,這些職業不僅薪資優渥,且具有良好的發展前景。 提升工作效率:AI技術能夠自動化處理繁瑣的任務,使員工能夠專注於更具創造性的工作,提高整體工作效率。 跨領域應用:AI與Python的應用跨越多個行業,如醫療、金融、教育等,提供了多樣化的就業選擇。 挑戰與應對 工作替代問題:AI技術的進步可能導致部分重複性工作被自動化替代,對於某些職業帶來挑戰。 技能需求變化:隨著AI技術的發展,對於技術技能的需求也在變化,員工需要不斷學習新技能以適應市場變化。 未來職業發展建議 學習Python和AI相關技能:掌握Python和AI技術是進入這一領域的基本要求,通過參加課程和實踐項目來提升技能。 多元化技能組合:結合領域知識(如醫學、金融等)與技術技能,創造更多職業機會。 保持終身學習:AI技術更新迅速,保持對新技術的學習和了解是職業發展的關鍵。 AI與Python如何提高醫療服務的效率? AI和Python的應用在醫療領域帶來了革命性的變革,提升了醫療服務的效率和質量。 AI在醫療中的應用 疾病診斷與預測:使用AI技術分析醫療數據,提高疾病診斷的準確性。例如,AI可以分析影像資料,協助醫生進行癌症診斷。 個性化治療:根據患者的基因和病歷數據制定個性化的治療方案,提高治療效果和患者滿意度。 醫療資源管理:AI可以優化醫療資源的配置,如排班管理和病床分配,提高醫療機構的運營效率。 Python在醫療AI中的角色 數據分析:使用Python處理和分析龐大的醫療數據,提取有用信息支持醫療決策。 機器學習模型:開發用於診斷和預測的機器學習模型,提升醫療服務質量。 自動化流程:利用Python開發自動化工具,簡化重複性工作流程,如數據輸入和報告生成。 實際應用案例 輔助診斷系統:AI系統能夠分析患者的影像資料,提供診斷建議,協助醫生提高診斷準確性。 健康監測應用:開發健康監測應用,實時監控患者的健康狀況,提供早期預警和健康建議。 醫療數據平台:使用Python開發醫療數據平台,整合不同來源的數據,提供綜合的醫療信息。 如何選擇Python的AI開發框架? 選擇合適的AI開發框架是開發成功AI應用的關鍵,以下是一些常見的Python AI開發框架及其特點。 常見Python AI開發框架 TensorFlow: 特點:由Google開發的開源框架,支持深度學習和大規模分布式訓練。 適用場景:適合需要高性能和可擴展性的應用,如大型神經網絡和自動駕駛系統。 PyTorch: 特點:由Facebook開發,易於使用,支持動態計算圖。 適用場景:適合研究和實驗性質的項目,如自然語言處理和計算機視覺。 Keras: 特點:基於TensorFlow的高階API,簡單易用,適合快速原型開發。 適用場景:適合初學者和需要快速迭代的項目。 Scikit-learn: 特點:提供了簡單高效的數據挖掘和數據分析工具,支持多種機器學習演算法。 適用場景:適合經典機器學習應用,如分類、迴歸和聚類。 選擇框架的考量因素 項目需求:根據項目的規模和需求選擇合適的框架,如需要大規模數據處理可選TensorFlow。 學習曲線:根據開發者的經驗和技能選擇框架,如初學者可選擇易於上手的Keras。 社群支持:框架的社群活躍度和資源豐富度是選擇的重要因素,這能夠提供更多的幫助和支持。 立即行動,提升您的技能! 填寫我們的表單,您將獲得免費的AI與Python學習資源,協助您在技術領域邁出堅實的一步。 ⭐點我加入官方LINE,獲得第一手最新消息⭐ FB粉絲團:https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道:https://www.youtube.com/@Lccnet-TW 痞客邦Blog:http://lccnetvip.pixnet.net/blog
文、Simi 科技的快速進步使數位轉型成為各行各業的趨勢,市場需求、客戶期望和工作方式都在變化,也深刻影響了設計師的職業道路。雖然並非所有設計師都必須全面數位轉型,但掌握數位技能已成為提升競爭力的關鍵。本文將探討數位轉型對設計師的影響,分析為何需要轉型、哪些人需要轉型,以及設計師應如何適應這種趨勢。 數位設計師的持續轉型 當然不是所有的設計師都必須都跟著數位浪潮起伏。對於傳統設計師,例如:手工藝設計師、傳統手繪畫家或雕刻家而言,他們的工作主要依賴於手工技巧和物理材料,對於這些設計師來說數位轉型可能不是必需的,但可考慮數位工具來輔助創作或推廣作品。但殘酷的現實是,除非是純粹興趣不以此為生,否則往往在這一類型中可能只有佼佼者得以倖存,其餘仍面臨轉型甚至轉行的問題。 而數位設計師,如:UI/UX設計師、數位插畫家、動畫師等,他們的工作環境已經高度數位化,數位轉型對他們而言是必要的。自由接案者和小型工作室則需要擴大他們的服務範圍,提供更多元的數位解決方案,以吸引更多的客戶。 何謂數位轉型? 數位轉型就是透過引入先進的數位技術和工具,重新構建和優化傳統的方法和流程,以適應不斷變化的市場需求。 1.設計工具數位化 工具數位化是數位轉型的基礎。傳統上,設計師可能依賴手繪草圖和實體模型來表達創意。然而,隨著電腦技術的普及,數位設計軟體如 Adobe Photoshop、Illustrator、Sketch 和 Figma 等,已成為設計師的必備工具。這些軟體提供了豐富的功能,讓設計師能夠更精確地操控圖形、色彩和排版,同時也大大提升了修改和共享的便利性。 2.雲端協作和遠端工作 這徹底改變了設計師的合作方式。過去,團隊協作常受限於地理位置,但現在透過雲端平台,設計師可以與全球的團隊和客戶即時共享設計稿,進行同步協作。團隊成員可以同時編輯同一份設計文件,提高工作效率、縮短專案週期。 3.新的設計形式 用戶體驗(UX)和用戶介面(UI)設計的崛起,也是設計產業數位轉型的重要體現。隨著智慧型手機和各類數位產品的普及,企業對優質 UX/UI 設計的需求日益增長。設計師需要具備以用戶為中心的設計思維,深入了解用戶需求和行為,創作出直觀、易用且令人愉悅的產品。例如,一款成功的手機應用程式,不僅需要美觀的視覺設計,更需要流暢的操作體驗,這直接影響到用戶的滿意度和產品的市場表現。虛擬實境(VR)和擴增實境(AR)技術的發展,開闢了設計的新領域。設計師可以為用戶提供沉浸式的體驗,創造全新的互動方式。 4.新的設計方式 人工智慧(AI)和機器學習技術的應用,為設計產業帶來了新的契機。設計師可以利用 AI 工具,自動化地完成一些重複性工作,將更多時間投入到創意和策略思考上。大數據驅動的設計決策也是數位轉型的重要一環。透過數據分析,設計師可以更深入地了解用戶行為和偏好,以改良設計方案。 5.新的商業模式 數位轉型也帶來了商業模式的創新。設計師不再僅僅依賴傳統的接案模式,還可以透過線上平台銷售數位作品和服務,直接面對全球的客戶。插畫家可以在線上平台販售自己的數位插畫、設計模板,拓展收入來源,同時提升國際知名度。 為何設計師需要轉型? 市場需求的轉變是設計師需要轉型的主要原因之一。現代消費者對於產品和服務的期待已不僅僅停留在美觀的視覺效果上,更注重的是整體的使用體驗和個性化需求,設計師需要深入了解用戶的心理和行為,才能創作出真正滿足市場需求的作品。 而技術的快速迭代推動了設計行業的革新。人工智慧(AI)、虛擬實境(VR)、擴增實境(AR)等新興技術,正在深刻影響著設計的方式和呈現形式。這些技術為設計師提供了全新的創作工具和平台,也為作品的表現力帶來了無限的可能性。 此外,競爭環境的加劇也是促使設計師轉型的關鍵因素。隨著網路的普及,設計市場已經全球化,來自世界各地的設計師都可能成為潛在的競爭對手。自動化工具的出現,亦使得部分設計工作被取代,這迫使設計師需要提升自身的核心競爭力,專注於更具創造性和策略性的領域。 設計師的角色從傳統上專注於美學和視覺呈現的創意者,轉變為融合技術、商業和用戶體驗的跨領域人才。現代設計不僅僅追求視覺上的吸引力,更強調產品和服務在功能性、易用性和滿意度方面的體驗,設計師需要深入了解用戶的需求、行為和心理,透過用戶研究和數據分析,為用戶提供量身定制的解決方案。 設計師如何轉型? 技術的快速迭代使得設計工具和平台不斷推陳出新,環境也要求現代設計師具備跨領域的知識和技能,因此需要持續學習新的軟體和技術,以保持競爭力。然而這需要大量的時間和精力,對於日常工作繁忙的設計師而言是一項巨大的負擔。 網路的普及使得設計市場全球化,設計師們面臨來自世界各地的競爭對手。這種環境要求設計師不僅要提升自身的創意和技術水平,還需要具備良好的溝通能力和文化敏感性,以適應不同地域和文化背景的客戶需求。 隨著 AI 和自動化工具的發展,部分重複性和基礎性的設計工作可能被取代。這使得設計師更要專注於更具創造性和策略性的領域,提升自身的不可替代性。 雖然新技術對設計師帶來了直面的衝擊,但也開啟了全新的創作領域。 設計師應該持續學習與自我提升:積極學習新技術、新工具和新方法,保持對行業趨勢的敏感度,並拓展跨領域技能,培養多元化的技能組合以提升自身的競爭力。 ⭐點我加入官方LINE,獲得第一手最新消息⭐ FB粉絲團:https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道:https://www.youtube.com/@Lccnet-TW 痞客邦Blog:http://lccnetvip.pixnet.net/blog
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