Kontakt aufnehmen

Schulungsübersicht

Einführung in multimodale Schnittstellen

  • Was sind multimodale Schnittstellen?
  • Vorteile und Herausforderungen multimodaler Interaktionen
  • Praxisnahe Anwendungen in verschiedenen Branchen

Multimodale KI und Mensch-Computer-Interaktion

  • Verständnis für menschenzentriertes KI-Design
  • Wichtige KI-Technologien, die multimodale Schnittstellen antreiben
  • Psychologische und kognitive Aspekte der Mensch-KI-Zusammenarbeit

Spracherkennung und Natural Language Processing (NLP)

  • Technologien zur Umwandlung von Sprache in Text und umgekehrt
  • Verwendung von OpenAI's Whisper oder Mozilla DeepSpeech
  • Verbesserung KI-gestützter Sprachinteraktionen

Gestenerkennung und Bewegungs-Tracking

  • Verständnis von Handverfolgung und Körpergesten
  • Implementierung von Gestensteuerung im UI-Design
  • Praktische Arbeit mit Open-Source-Gestenerkennungsbibliotheken

Eye-Tracking und blickbasierte Interaktion

  • Einführung in die Eye-Tracking-Technologie
  • Anwendungsfälle bei Barrierefreiheit und adaptiven Schnittstellen
  • Entwicklung blickbasierter Eingabesysteme

Multimodale Fusion: Integration mehrerer Eingabemethoden

  • Wie KI Sprache, Gesten und visuelle Daten kombiniert
  • Aufbau adaptiver und personalisierter KI-Interaktionen
  • Best Practices für nahtlose multimodale Erlebnisse

Prototyping und Implementierung multimodaler Schnittstellen

  • Gestaltung benutzerfreundlicher, KI-gestützter Schnittstellen
  • Prototyping multimodaler Interaktionen mit Figma und KI-Tools
  • Entwicklung praxisnaher Anwendungen mit Python und KI-Frameworks

Tests und Evaluierung multimodaler Schnittstellen

  • Usability-Testmethodologien für multimodale KI
  • Messung der Nutzererfahrung und -zufriedenheit
  • Verfeinerung und Optimierung KI-gestützter Interaktionen

Zukunftstrends in der Mensch-KI-Zusammenarbeit

  • Fortschritte in multimodaler KI und Deep Learning
  • Aufkommende Trends in der Mensch-Computer-Interaktion
  • Die Rolle der KI in der Zukunft der User Experience

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis der Konzepte von KI und maschinellem Lernen
  • Vertrautheit mit UI/UX-Designprinzipien
  • Einige Erfahrung in der Programmierung (Python bevorzugt)

Zielgruppe

  • UI/UX-Designer
  • Produktmanager
  • KI-Forscher
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien