Schița de curs
Introducere în Interfețe Multimodale
- Ce sunt interfețele multimodale?
- Beneficiile și provocările interacțiunilor multimodale
- Aplicații din lumea reală în diverse industrii
AI Multimodal și Interacțiunea Om-Calculator
- Înțelegerea designului AI centrat pe om
- Tehnologiile cheie ale AI care alimentează interfețele multimodale
- Considerații psihologice și cognitive în colaborarea Om-AI
Recunoașterea Vocală și Procesarea Limbajului Natural (NLP)
- Tehnologii de speech-to-text și text-to-speech
- Utilizarea Whisper de la OpenAI sau Mozilla DeepSpeech
- Îmbunătățirea interacțiunilor vocale bazate pe AI
Recunoașterea Gesturilor și Urmărirea Mișcării
- Înțelegerea urmăririi mâinilor și a gesturilor corpului
- Implementarea controlului prin gesturi în designul UI
- Lucru practic cu biblioteci open-source de recunoaștere a gesturilor
Urmărirea Ochiilor și Interacțiunea Bazată pe Privire
- Introducere în tehnologia de urmărire a ochilor
- Cazuri de utilizare în accesibilitate și interfețe adaptive
- Dezvoltarea sistemelor de intrare bazate pe privire
Fuziunea Multimodală: Integrarea Metodelor Multiple de Intrare
- Cum AI combină vorbirea, gesturile și vederea
- Construirea interacțiunilor AI adaptive și personalizate
- Cele mai bune practici pentru experiențe multimodale fără cusur
Prototipizarea și Implementarea Interfețelor Multimodale
- Proiectarea interfețelor prietenoase bazate pe AI
- Prototipizarea interacțiunilor multimodale cu Figma și instrumente AI
- Dezvoltarea aplicațiilor din lumea reală folosind Python și framework-uri AI
Testarea și Evaluarea Interfețelor Multimodale
- Metodologii de testare a utilizabilității pentru AI multimodal
- Măsurarea experienței și satisfacției utilizatorilor
- Rafinarea și optimizarea interacțiunilor bazate pe AI
Tendințe Viitoare în Colaborarea Om-AI
- Avansuri în AI multimodal și învățare profundă
- Tendințe emergente în interacțiunea om-calculator
- Rolul AI în viitorul experienței utilizatorilor
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegere de bază a conceptelor de AI și învățare automată
- Familiaritate cu principiile de design UI/UX
- Experiență de bază în programare (preferabil Python)
Publicul Țintă
- Designeri UI/UX
- Manageri de produse
- Cercetători în AI
Mărturii (1)
Trainerul nostru, Yashank, a fost incredibil de competent. A modificat curriculumul pentru a se potrivi cu ceea ce trebuia să învățăm cu adevărat, iar noi am avut o experiență de învățare minunată alături de el. Înțelegerea sa asupra domeniului pe care îl preda a fost impresionantă; a împărtășit perspective din experiența reală și ne-a ajutat să rezolvăm probleme reale cu care ne confruntam în munca noastră.
Ahmed Nazeem - Maldives Pension Administration Office
Curs - Multimodal AI for Enhanced User Experience
Tradus de catre o masina