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
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