AI Dövründə Məhsul Dizaynı: Düşüncədən Deploymentə

Kursun tərkibi10 modul

• 01
  Hər həftə yeni tool çıxır. Sən nə edirsən?

  2026-da dizayn tool ekosistemi həftəlik dəyişir, Figma AI, Stitch, Claude Design, Cursor, v0, Bolt. Amma AI-native dizayner olmaq tool bilmək deyil, iş prosesini yenidən qurmaq deməkdir. Bu dərsdə gündəlik AI-dizayn workflow-unu, tool stack seçimini və mental modelləri öyrənirik. Praktik: eyni layihəni 3 fərqli AI tool ilə yarat və müqayisə et.

• 02
  AI istifadəçini tanımır. Sənin işin: tanımaq.

  AI data toplayır, amma empati qurmur. Bu dərsdə AI-assisted user research-in real imkanlarını və limitlərini öyrənirik: synthetic user testing, LLM ilə interview transkripsiya və analizi, research data sintezi. Həm də AI tədqiqatının təhlükəli tərəfləri, bias, hallucination və nəticələrin yoxlanması. Praktik: real müsahibə apar, AI ilə analiz et, nəticələri manual analizlə müqayisə et.

• 03
  Səthi sual = səthi nəticə. Prompt-dan əvvəl düşüncə.

  Prompt engineering ayrı skill deyil, düşüncə prosesinin davamıdır. Bu dərsdə Design Thinking framework-ünü AI kontekstində tətbiq edirik: problem framing, HMW sualları, constraint mapping. Problem düzgün təyin olunmayıbsa, ən yaxşı prompt da səni xilas etməyəcək. Real case study-lər: AI-assisted dizaynın uğursuz olduğu hallar, çünki düşüncə yox idi. Hər mərhələ üçün prompting texnikaları.

• 04
  10 dəqiqə. 20 variasiya. 1 qərar. AI ilə dizayn production.

  Wireframe-dən böyük mənzərəyə: Figma AI ilə layout və komponent yaratmaq, Stitch ilə tam səhifə generate etmək, AI-generated assetlər (Midjourney, DALL-E), vizual dizayn üçün prompting, çıxış keyfiyyətini idarə etmək. Multimodal workflow: screenshot-u Claude-a ver, feedback al, iterate et. Praktik tapşırıq: tam bir ekranı AI tool-ları ilə dizayn et, sonra kritik gözlə təhlil et və təkmilləşdir.

• 05
  AI 100 ekran yaradır. Hansı doğrudur?Əsas modul

  Kursun əsas differentiator-u. AI output-unu audit etmək üçün strukturlaşdırılmış framework: Hick qanunu, Fitts qanunu, Gestalt prinsipləri, WCAG accessibility standartları. Gut feeling yox, rubrik əsaslı qiymətləndirmə. Multimodal AI ilə dizayn critique: screenshot-u Claude-a yapışdır, strukturlaşdırılmış feedback al. AI-generated dizaynlarda accessibility yoxlaması. Praktik tapşırıq: AI-generated dizaynları audit et, qərarlarını sənədləşdir, təkrar istifadə edilə bilən rubrik yarat.

• 06
  AI hər dəfə fərqli nəticə verir. Sənin işin: ardıcıllıq.

  Design system komponent kitabxanası deyil, qərar arxitekturasıdır. AI tool-ları design system-lərlə necə işləyir: token-based dizayn, AI-generated komponentlərin sistem bütövlüyünü qorumaq, ardıcıllığı təmin etmək. Figma Variables + AI generation, brend ardıcıllığını necə qoruyursan? AI variasiya yaradır, sən ardıcıllıq yaradırsan. Praktik: mövcud design system-ə AI-generated komponent inteqrasiya et.

• 07
  Gözəl görünür. Amma işləyir? Data ilə sübut et.

  Dizayn qərarını data ilə sübut etmək. AI-assisted usability testing tool-ları (Maze AI, Hotjar AI), heatmap analizi, A/B test nəticələrini LLM ilə analiz etmək. "Gözəl görünür" kifayət deyil, "performans göstərir" lazımdır. AI-ın bağlaya bilmədiyi dövrə: yarat → test et → tap → düzəlt → yenidən yarat. Praktik tapşırıq: test planı yarat, nəticələri AI ilə analiz et, dizayn qərarını data ilə əsaslandır.

• 08
  Ekrandan istifadəçiyə: dizayner özü ship edir

  2026-da dizayner artıq developer-ə tam asılı deyil. v0, Bolt, Lovable ilə Figma dizaynını işlək prototipə çevirmək. Cursor ilə iterate etmək. AI-generated kodun keyfiyyət standartları. Nə vaxt özün ship etməlisən, nə vaxt handoff etməlisən? Vercel, Netlify, Cloudflare ilə sadə deploy. Praktik tapşırıq: öz dizaynını işlək səhifəyə çevir və deploy et.

• 09
  CEO soruşur: "Niyə bu?" AI cavab verə bilməz.

  AI 30 saniyədə ekran yaradır. Amma niyə bu seçimi etdiyini izah edə bilməz. Sən edirsən. Data ilə qərar müdafiəsi, prezentasiya, stakeholder idarəetməsi.

• 10
  Capstone: Araşdırmadan deploymenta, öz case study-ni ship et

  Hər şeyi birləşdir: tədqiqat, düşüncə, AI-assisted dizayn, sistem düşüncəsi, testing və deploy. Portfolio-ready case study yarat, real problem, real tədqiqat, real dizayn, real deploy. 1:1 konsultasiyalar burada istifadə olunur: biri layihə ortasında review, biri final critique. Kursdan əlində real, göstərə biləcəyin bir iş ilə çıxırsan. Bu case study sənin portfolionun ən güclü parçası olacaq.