学设计?说英语?跟“难”say no!

对于学习设计的人来说,掌握英语是一项非常有价值的技能。它不仅为设计师的职业发展提供更多机会,还可以帮助设计师获取更多设计资源和灵感,提升综合素质和创作能力。如何在学习设计的同时有效学习英语,成为许多学生面临的难题。

莱佛士设计学院的师资队伍由多名资深的外籍教师组成,他们都是行业资深的专家;全英文的授课模式,通过英语分级测试,让学生参加相应级别的英语强化课程学习。学习设计和英语两不误,原来成为双语复合型的设计师没有这么难!

学院特色

1、师资团队 

多年的教学经验,更是设计行业精英;亦师亦友,因材施教。

2、上课模式

英语小班授课,专业课程与英语课程同步,最大化学习效率,为国际间商务交往及出国深造奠定语言基础。

3、升学路线 

在莱佛士设计学院三年获得学士学位,继续申请攻读其他国家的硕士学位。

4、毕业前景 

打造战略性行业联盟,使各个行业与学生之间无缝衔接,为学生创造众多的就业机会。

专业设置

服装设计

莱佛士设计学院服装设计作品

本课程包括寻找灵感、绘制设计稿、制作成衣、营销包装以及市场投放。学生将学习最新的电脑设计技术和传统的手工技能,深入了解服装行业的两大类型:成衣设计和高级定制。

与传统的服装设计专业不同,本课程还开设了与时装营销相关的科目,学生不仅掌握服装设计技能,而且具备市场需求、技术发展和潮流趋势的能力。

就业方向:时装设计师 、时装企业家、时尚顾问、服装样板师……

时装营销

本课程将教会学生如何营销“时尚”,学习如何开发、分析和运用品牌战略,学习购买和销售技巧,制定和执行有效的广告促销策略等专业内容。

我们的教师既具备高端奢侈品牌的管理经验,也拥有时装零售业的运营经验。在他们的指导之下,学生将获得触及品牌时装、透视零售推销战略及国际营销规则等广阔视角,由此全面提升国际思维能力、专业创造力以及出众的商业智慧。

就业方向:时尚买手、品牌经理、时尚活动经理、时装店铺经理……

平面设计

本课程将教授学生学习一系列实用的技能和知识,如数码制图、多媒体和平面设计史,摄影和专业软件,以及视觉传播语言等相关技术,并理解设计学在历史和社会中的作用。

我们的老师拥有丰富的行业经验,他们将通过一对一的指导,使学生集中精力发掘出属于自己的独特创意。通过主要的实践项目,学生将运用多学科技能来展现有创意且有实践性的方案。

就业方向:插画家、平面设计师、包装设计师、企业形象设计师……

室内设计

课程旨在全面提升学生的创造力、艺术才能、商业头脑、计算机制图及预算能力,同时掌握建筑法和其他与室内设计相关的人体工程学和技术工程学的法规条款,灯光、声学等相关内容。

课程重点放在空间设计,创意与问题解决,交流技巧与建筑材料知识,建筑构造知识,电脑辅助绘图设计及室内设计历史讲解。

就业方向:室内设计师、建筑空间设计师、家具设计师、灯光设计师……

多媒体设计

本课程全面涵盖了多媒体设计的基础知识和技巧,包括网页创建,转换二维图为三维效果,以及创意的融合编程能力到多种互动的媒体形式中。

在学习网页设计、基本游戏制作、动态图像设计、印刷品和视频制作及动画合成等技能的同时,你还将掌握以下高级技能:平面设计、界面设计和信息设计。

就业方向:多媒体设计师、动漫/动画设计师、影视后期制作人员……

申请材料

    1、入学申请表
    2、身份证/护照及照片
    3、最高学历证明+成绩单
    4、作品集(如有,请提供)

设计是一个不断追求创新和突破的领域,而英语则为我们打开了一扇通往世界的大门。莱佛士设计学院7月招生进行中,感兴趣的小伙伴请联系我们报名。

· 以上图片为莱佛士学生作品,转载请联系我们授权。

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动求解、正向动力控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动求解、正向动力控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动、动力建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动动力建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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