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
Erfahrungsberichte (1)
Unser Trainer Yashank war unglaublich wissbegierig. Er hat das Curriculum an unsere tatsächlichen Lernbedürfnisse angepasst, und wir hatten eine großartige Lernerfahrung mit ihm. Sein Verständnis des von ihm geleherten Fachgebiets war beeindruckend; er teilte Einsichten aus seiner praktischen Erfahrung und half uns, echte Probleme zu lösen, die wir in unserer Arbeit hatten.
Ahmed Nazeem - Maldives Pension Administration Office
Kurs - Multimodal AI for Enhanced User Experience
Maschinelle Übersetzung