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Schulungsübersicht
Einführung in multimodale Schnittstellen
- Was sind multimodale Schnittstellen?
- Vorteile und Herausforderungen der multimodalen Interaktion
- Anwendungen in der realen Welt in verschiedenen Branchen
Multimodal AI und Mensch-Computer-Interaktion
- Verständnis für menschenzentriertes AI-Design
- KI-Schlüsseltechnologien, die multimodale Schnittstellen ermöglichen
- Psychologische und kognitive Überlegungen bei der Mensch-KI-Zusammenarbeit
Speech Recognition und Natural Language Processing (NLP)
- Sprache-zu-Text- und Text-zu-Sprache-Technologien
- Verwendung von Whisper OpenAI oder Mozilla DeepSpeech
- Verbesserung von AI-gesteuerten Sprachinteraktionen
Gestenerkennung und Motion Tracking
- Verstehen von Hand-Tracking und Körpergesten
- Implementierung von Gestensteuerung im UI-Design
- Praktische Übungen mit Open-Source-Bibliotheken zur Gestenerkennung
Eye Tracking und blickbasierte Interaktion
- Einführung in die Eye-Tracking-Technologie
- Anwendungsfälle für Barrierefreiheit und adaptive Schnittstellen
- Entwicklung von blickbasierten Eingabesystemen
Multimodale Fusion: Integration mehrerer Eingabemethoden
- Wie AI Sprache, Gesten und Sehen kombiniert
- Aufbau adaptiver und personalisierter KI-Interaktionen
- Best Practices für nahtlose multimodale Erlebnisse
Prototyping und Implementierung von multimodalen Schnittstellen
- Gestaltung benutzerfreundlicher KI-gestützter Schnittstellen
- Prototyping multimodaler Interaktionen mit Figma und KI-Tools
- Entwicklung von realen Anwendungen mit Python und KI-Frameworks
Testen und Evaluieren multimodaler Schnittstellen
- Methoden zum Testen der Benutzerfreundlichkeit für multimodale KI
- Messung von Benutzererfahrung und -zufriedenheit
- Verfeinern und Optimieren von KI-gesteuerten Interaktionen
Zukünftige Trends in der Mensch-KI Collaboration
- Fortschritte in multimodaler KI und Deep Learning
- Aufkommende Trends in der Mensch-Computer-Interaktion
- Die Rolle der KI in der Zukunft der Benutzererfahrung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von KI und maschinellen Lernkonzepten
- Vertrautheit mit UI/UX-Designprinzipien
- Einige Erfahrungen mit der Programmierung (Python bevorzugt)
Zielgruppe
- UI/UX-Designer
- Produktmanager
- KI-Forscher
14 Stunden