Human-AI Collaboration with Multimodal Interfaces培訓
多模态接口的人机协作正在通过整合各种通信模态(例如语音、手势、眼动追踪和视觉元素)来改变人们与智能系统互动的方式。
本课程是面向初级到中级UI/UX设计师、产品经理和希望通过多模态人工智能驱动的接口提升用户体验的人工智能研究人员的在线或现场的老师授课的实时培训。
通过本次培训,参与者将能够:
- 了解多模态人工智能的基本原理及其对人机交互的影响。
- 使用人工智能驱动的输入方法设计和原型多模态接口。
- 实现语音识别、手势控制和眼动追踪技术。
- 评估多模态系统的有效性和可用性。
课程格式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和实践。
- 在现场实验室环境中进行动手实施。
课程定制选项
- 要请求本课程的定制培训,请联系我们安排。
課程簡介
多模态接口介绍
- 什么是多模态接口?
- 多模态交互的好处和挑战
- 各行各业的现实世界应用
Multimodal AI和人机交互
- 了解以人为中心的人工智能设计
- 推动多模态接口的关键人工智能技术
- 人类与人工智能协作中的心理和认知考虑
Speech Recognition和Natural Language Processing (NLP)
- 语音转文本和文本转语音技术
- 使用OpenAI的Whisper或Mozilla DeepSpeech
- 改善AI驱动的语音交互
手势识别和动作跟踪
- 了解手部跟踪和身体手势
- 在UI设计中实现手势控制
- 开源手势识别库的动手实践
眼动追踪和基于凝视的交互
- 眼动追踪技术简介
- 在可访问性和自适应接口中的用例
- 开发基于视线的输入系统
多模态融合:整合多种输入方法
- 人工智能如何结合语音、手势和视觉
- 构建自适应和个性化的人工智能交互
- 实现无缝多模态体验的最佳实践
原型制作和实现多模态接口
- 设计用户友好的人工智能驱动的接口
- 使用Figma和人工智能工具对多模态交互进行原型设计
- 使用Python和人工智能框架开发现实世界应用程序
测试和评估多模态接口
- 多模态人工智能的可用性测试方法
- 测量用户体验和满意度
- 完善和优化AI驱动的交互
人机交互中的未来趋势Collaboration
- 多模态人工智能和深度学习的进展
- 人机交互的 Emerging 趋势
- 人工智能在用户体验未来中的作用
总结和结论
最低要求
- 對AI和機器學習概念有基本了解
- 熟悉UI/UX設計原則
- 有一些編程經驗(Python 較佳)
受眾
- UI/UX設計師
- 產品經理
- AI研究人員
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- 了解多模態學習和數據融合的基本原理。
- 使用DeepSeek、OpenAI、Hugging Face和PyTorch實現多模態模型。
- 針對文本、圖像和音頻集成優化和微調模型。
- 在實際應用中部署多模態AI模型。
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- 實現文本、圖像和音頻應用程序的DeepSeek多模態AI。
- 開發整合多種數據類型以獲取更豐富見解的AI解決方案。
- 優化和調整DeepSeek模型,以進行跨模態學習。
- 將多模態AI技術應用於行業實際用例。
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- 了解多模态人工智能在工业自动化中的作用。
- 将传感器数据、图像识别和实时监控集成到智能工厂中。
- 通过人工智能驱动的数据分析实现预测性维护。
- 针对缺陷检测和质量保证应用计算机视觉。
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培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解多模態人工智能在語言處理中的基本原理。
- 使用人工智能模型處理和翻譯語音、文本和圖像。
- 使用人工智能驅動的API和框架實現實時翻譯。
- 將人工智能驅動的翻譯集成到商業應用程序中。
- 分析人工智能驅動的語言處理中的倫理考慮。
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- 瞭解多模態 AI 及其應用的原理。
- 實施數據融合技術以組合不同類型的數據。
- 構建和訓練可以處理視覺、文本和聽覺資訊的模型。
- 評估多模態 AI 系統的性能。
- 解決與多模態數據相關的道德和隱私問題。
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用 AI 工具增強音樂和視頻製作。
- 使用 AI 生成獨特的視覺藝術和設計。
- 創建互動式多媒體體驗。
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14 時間:這項由講師主導的現場培訓在澳門(在線或現場)旨在讓中級金融專業人員、數據分析師、風險管理人員和AI工程師利用多模態AI進行風險分析和欺詐檢測。
參加培訓後,參加者將能夠:
- 了解多模態AI在金融風險管理中的應用。
- 分析結構化和非結構化的金融數據以進行欺詐檢測。
- 實施AI模型以識別異常和可疑活動。
- 利用NLP和計算機視覺技術進行金融文件分析。
- 在現實世界的金融系統中部署AI驅動的欺詐檢測模型。
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培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解多模態人工智能在現代醫療保健中的作用。
- 整合用於人工智能驅動診斷的結構化和非結構化醫療數據。
- 應用人工智能技術分析醫療影像和電子健康紀錄。
- 開發疾病診斷和治療建議的預測模型。
- 實施語音和自然語言處理 (NLP) 以進行醫療筆記和病人互動。
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 在機器人系統中實現多模態感測。
- 開發用於感測器融合和決策的 AI 演算法。
- 創建可以在動態環境中執行複雜任務的機器人。
- 解決即時數據處理和執行方面的挑戰。
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培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解多模態 AI 如何增強虛擬助手。
- 在 AI 驅動的助手中整合語音、文本和圖像處理。
- 構建具有語音和視覺能力的互動式對話代理。
- 利用語音識別、NLP 和計算機視覺的 API。
- 為客戶支持和用户互動實施 AI 驅動的自動化。
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 設計可提高用戶參與度的多模式介面。
- 將語音和視覺識別整合到 Web 和行動應用程式中。
- 利用多模態數據創建自適應和回應式UI。
- 了解用戶數據收集和處理的道德考慮。
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培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解多模態AI及其應用的基本原理。
- 為文本、圖像、音頻和視頻生成設計和優化提示。
- 利用GPT-4、Gemini和DeepSeek-Vision等多模態AI平台的API。
- 開發整合多種內容格式的AI驅動工作流程。