Temario del curso
Introducción a las interfaces multimodales
- ¿Qué son las interfaces multimodales?
- Beneficios y desafíos de las interacciones multimodales.
- Aplicaciones reales en diversas industrias.
IA multimodal e interacción hombre-máquina
- Comprensión del diseño de IA centrado en el ser humano.
- Tecnologías clave de IA que impulsan las interfaces multimodales.
- Consideraciones psicológicas y cognitivas en la colaboración humano-IA.
Reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural (PLN)
- Tecnologías de transcripción de voz a texto y síntesis de texto a voz.
- Uso de Whisper de OpenAI o Mozilla DeepSpeech.
- Mejora de las interacciones de voz impulsadas por IA.
Reconocimiento de gestos y seguimiento de movimiento
- Comprensión del seguimiento de manos y los gestos corporales.
- Implementación del control por gestos en el diseño de la interfaz de usuario.
- Práctica con bibliotecas de código abierto para el reconocimiento de gestos.
Seguimiento ocular e interacción basada en la mirada
- Introducción a la tecnología de seguimiento ocular.
- Casos de uso en accesibilidad e interfaces adaptativas.
- Desarrollo de sistemas de entrada basados en la mirada.
Fusión multimodal: integración de múltiples métodos de entrada
- Cómo la IA combina el habla, los gestos y la visión.
- Construcción de interacciones de IA adaptativas y personalizadas.
- Mejores prácticas para experiencias multimodales fluidas.
Prototipado e implementación de interfaces multimodales
- Diseño de interfaces impulsadas por IA y fáciles de usar.
- Prototipado de interacciones multimodales con Figma y herramientas de IA.
- Desarrollo de aplicaciones reales utilizando Python y marcos de trabajo de IA.
Pruebas y evaluación de interfaces multimodales
- Metodologías de pruebas de usabilidad para IA multimodal.
- Medición de la experiencia del usuario y la satisfacción.
- Refinamiento y optimización de las interacciones impulsadas por IA.
Tendencias futuras en la colaboración humano-IA
- Avances en la IA multimodal y el aprendizaje profundo.
- Tendencias emergentes en la interacción hombre-máquina.
- El papel de la IA en el futuro de la experiencia del usuario.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de IA y aprendizaje automático.
- Familiaridad con los principios de diseño de UI/UX.
- Experiencia previa en programación (se prefiere Python).
Público objetivo
- Diseñadores de UI/UX.
- Gerentes de producto.
- Investigadores de IA.
Reseñas (1)
Nuestro instructor, Yashank, era increíblemente conocedor. Adaptó el currículo para que se ajustara a lo que realmente necesitábamos aprender y tuvimos una excelente experiencia de aprendizaje con él. Su comprensión del dominio que estaba enseñando fue impresionante; compartió insights basados en experiencias reales y nos ayudó a resolver problemas reales que estábamos enfrentando en nuestro trabajo.
Ahmed Nazeem - Maldives Pension Administration Office
Curso - Multimodal AI for Enhanced User Experience
Traducción Automática