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

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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