Schulungsübersicht
Einführung in multimodale Schnittstellen
- Was sind multimodale Schnittstellen?
- Vorzüge und Herausforderungen der Multimodalen Interaktion
- Praktische Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen
Multimodale KI und Mensch-Computer-Interaktion
- Das Verständnis für menschenzentriertes Design mit KI
- Die wichtigsten KI-Technologien, die multimodale Schnittstellen antreiben
- Psychologische und kognitive Aspekte der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI
Spracherkennung und natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
- Technologien zur Übersetzung von Sprache in Text und umgekehrt
- Einsatz des OpenAI Whisper oder Mozilla DeepSpeech
- Verbesserung der stimmgesteuerten Interaktionen durch KI
Gestenerkennung und Bewegungserfassung
- Grundlagen zur Hand- sowie Körperbewegungen-Erfassung
- Integration von Gestensteuerung in das UI-Design
- Praktische Übungen mit Open-Source-Bibliotheken zur Gestenerkennung
Augenverfolgung und interaktive Steuerung mittels Blickkontrolle
- Grundlagen der Augenverfolgungstechnologie
- Einsatzmöglichkeiten im Bereich Barrierefreiheit und adaptiver Schnittstellen
- Entwicklung von Systemen zur Steuerung per Augenblick
Multimodale Fusion: Zusammenführung verschiedener Eingabemethoden
- Wie KI Sprache, Gestik und visuelle Informationen kombiniert
- Entwicklung adaptiver sowie auf den Nutzer abgestimmter KI-Interaktionen
- Bewährte Verfahren für reibungslose multimodale Erfahrungen
Prototyping und Implementierung multimodaler Schnittstellen
- Gestaltung benutzerfreundlicher, künstlich intelligenter Schnittstellen
- Erstellung von Prototypen mittels Figma und KI-gestützten Werkzeugen
- Entwicklung realer Anwendungen mit Python sowie entsprechenden KI-Frameworks
Testung und Bewertung multimodaler Schnittstellen
- Methoden zur Usability-Prüfung von künstlich intelligenten Multimodalschnittstellen
- Messung der Nutzererfahrung und -zufriedenheit
- Weitere Optimierung künstlich gesteuerter Interaktionen
Zukünftige Entwicklungen in der Mensch-Maschine-Zusammenarbeit
- Fortschritte bei Multimodaler KI und Deep Learning
- Neue Trends im Bereich der Mensch-Computer-Interaktion
- Die zukünftige Rolle der KI in der Gestaltung von User-Erfahrungen
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Konzepten der KI und des maschinellen Lernens
- Kenntnisse über Prinzipien des UI/UX-Designs
- Erfahrung in der Programmierung – vorzugsweise mit Python
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