[pt] O Design Computacional Generativo é uma forma de Design que consegue gerar uma quantidade virtualmente infinita de possíveis soluções e filtrá-las através de análises computacionais. Cada análise, experimenta e gradua uma demanda, que pode ser relacionada a diversos entes e como estes afetam e são afetados por um design. Dessa maneira, essas análises podem ser entendidas como uma forma de incluir de maneira integrada diversos fatores na síntese da forma do Design. Mesmo com todo esse potencial, as abordagens baseadas no Design Computacional Generativo ainda enfrentam dificuldades na análise e na inclusão de algumas demandas, principalmente naquelas de natureza subjetiva. Isso vem mudando devido a recente introdução de técnicas de Aprendizado Profundo no Design. Essas ferramentas conseguem captar conhecimentos implícitos através da sua aptidão para encontrar padrões em grandes quantidades de dados e replicá-los. Assim, elas podem replicar a avaliação de um designer humano. Essa pesquisa foca especificamente nas análises de critérios processados pelas capacidades humanas não simbólicas. Essas capacidades são aquelas que os humanos partilham com os animais vertebrados e permitem a compreensão de significados e o acionamento de ações sem a necessidade de linguagem. Essas capacidades possuem ao mesmo tempo um caráter objetivo, porque possuem uma base biológica comum a todos os humanos; e subjetivo, porque são influenciadas pelo estado psíquico, pelas motivações e pela experiência de um sujeito. Nesse contexto, o problema identificado é que sem um embasamento teórico essas técnicas acabam se limitando a um exercício fantasioso e ingênuo de automação de Design. Portanto, esta pesquisa parte da hipótese de que um embasamento teórico de conhecimentos da Teoria Pós- humana, da neurociência Conexionista e das Teorias de Fundamentos do Design possibilita que estímulos humanos não simbólicos possam ser incluídos de maneira efetiva na síntese da forma de processos de Design Computacional Generativo através de técnicas de Aprendizado Profundo. O objetivo do trabalho é compreender como a inserção dessas novas técnicas associadas a uma fundamentação teórica específica, vão propiciar a inclusão de fatores não- simbólicas na síntese da forma em processos de Design Computacional Generativo. Para atingir esse objetivo, a pesquisa propõe a elaboração de um conjunto de diretrizes, de uma estrutura metodológica conceitual e de um experimento prático que verifique o funcionamento da avaliação através de máquinas de Aprendizado Profundo. Esses três itens partem do estado da arte da interseção entre o Design Computacional Generativo e as técnicas de Aprendizado Profundo e se baseiam nos conhecimentos Pós-humanos, da neurociência Conexionista e das teorias de Fundamentos do Design. A pesquisa entrelaça dois temas atuais e significativos para o Campo do Design. De um lado, ela busca conhecimentos que preparem os designers para as transformações que a incorporação das técnicas recentes de inteligência artificial vem causando; e de outro, ela se insere nos esforços para que o Design seja um instrumento de transformação da sociedade através de uma reaproximação com as capacidades não simbólicas. / [en] Generative Computational Design is a form of Design that manages to generate a virtually infinite amount of possible solutions and filter them through computational analysis. Each analysis experiences and grades a demand, which can be related to different entities and how they affect and are affected by a design. In this way, these analyzes can be understood as a way of including in an integrated way several factors in the synthesis of the form of Design. Even with all this potential, approaches based on Generative Computational Design still face difficulties in analyzing and including some demands, especially those of a subjective nature. This has been changing due to the recent introduction of Deep Learning techniques in Design. These tools are able to capture implicit knowledge through their ability to find patterns in large amounts of data and replicate them. Thus, they can replicate the assessment of a human designer. This research specifically focuses on the analysis of criteria processed by non-symbolic human capacities. These capabilities are those that humans share with vertebrate animals and allow them the understanding of meanings and the triggering of actions without the need for language. These capacities have at the same time an objective character, because they have a biological basis common to all humans; and subjective, because they are influenced by a subject s psychic state, motivations and experience. In this context, the problem identified is that without a theoretical basis these techniques end up being limited to a fanciful and naive exercise in Design automation and simplistic approaches to style transfer. Thus, this research starts from the hypothesis that a theoretical foundation of knowledge from the Post- Human Theory, from the connectionist neuroscience and from the Fundamental Theories of Design can enable non-symbolic human factors to be effectively included in the synthesis of the form of processes of Generative Computational Design through Deep Learning techniques. The objective of this work is to understand how the insertion of these new techniques associated with a specific theoretical foundation will enable the inclusion of non-symbolic factors in the synthesis of form in Generative Computational Design processes. To achieve this objective, the research proposes the elaboration of a conceptual methodological framework based on the state of the art of the intersection between Generative Computational Design and Deep Learning techniques associated with Post-human knowledge, connectionist neuroscience and Design Foundations theories; as well as the verification of the operation of the technique through the execution of a practical experimental procedure. The research intertwines two current and significant themes for the Field of Design. On the one hand, it seeks knowledge that prepares designers for the transformations that the incorporation of recent artificial intelligence techniques has caused; and on the other hand, it is part of efforts to make Design an instrument for transforming society through a rapprochement with non-symbolic capacities.