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 von menschenzentriertem KI-Design
  • Schlüsseltechnologien, die multimodale Schnittstellen antreiben
  • Psychologische und kognitive Aspekte bei der Mensch-KI-Interaktion

Spracherkennung und Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

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

Gestenerkennung und Bewegungsanalyse

  • Verständnis von Handverfolgung und Körpergesten
  • Implementierung der Gestensteuerung im UI-Design
  • Praxis: Offene Quellbibliotheken zur Gestenerkennung

Eye-Tracking und blickbasierte Interaktion

  • Einführung in die Eye-Tracking-Technologie
  • Anwendungsfelder in der Barrierefreiheit und adaptiven Schnittstellen
  • Entwicklung von blickbasierten Eingabesystemen

Multimodale Fusion: Integration mehrerer Eingabemethoden

  • Wie KI Sprache, Gesten und visuelle Informationen 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 praxisrelevanter Anwendungen mit Python und KI-Frameworks

Testen und Evaluieren multimodaler Schnittstellen

  • Usability-Testmethodiken für multimodale KI
  • Messung der Nutzererfahrung und Zufriedenheit
  • Verfeinerung und Optimierung von KI-gesteuerten Interaktionen

Zukunftstrends in der Mensch-KI-Interaktion

  • Fortschritte in der multimodalen KI und dem Deep Learning
  • Aufkommende Trends in der Mensch-Computer-Interaktion
  • Die Rolle der KI für die Zukunft der Nutzererfahrung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von KI- und Machine-Learning-Konzepten
  • Vertrautheit mit UI/UX-Design-Prinzipien
  • Erste Programmiererfahrungen (Python bevorzugt)

Zielgruppe

  • UI/UX-Designer
  • Product Manager
  • KI-Forscher
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien