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課程簡介
多模態介面簡介
- 什麼是Multimodal Interfaces(多模態介面)?
- 多模態互動的好處與挑戰
- 各產業的實際應用案例
多模態AI與人機互動
- 理解以人為中心的AI設計
- 支撐多模態介面的關鍵AI技術
- 人機協作中的心理與認知考量
語音辨識與自然語言處理(NLP)
- 語音轉文字與文字轉語音技術
- 使用OpenAI的Whisper或Mozilla DeepSpeech
- 提升AI驅動的語音互動體驗
手勢辨識與動作追蹤
- 了解手部追蹤與身體手勢
- 在手勢設計中實現手勢控制
- 實作開源手勢辨識函式庫
眼球追蹤與注視互動
- 眼球追蹤技術簡介
- 在無障礙環境與適應性介面中的應用案例
- 開發基於注視的輸入系統
多模態融合:整合多種輸入方式
- AI如何結合語音、手勢和視覺資訊
- 建構適應性與個人化的AI互動體驗
- 打造順暢多模態體驗的最佳實踐
原型製作與實作多模態介面
- 設計友善的AI驅動介面
- 使用Figma與AI工具進行多模態互動的原型設計
- 利用Python和AI框架開發實際應用
測試與評估多模態介面
- 多模態AI的可用性測試方法論
- 測量使用者體驗與滿意度
- 優化並調整AI驅動的互動流程
人機協作的未來趨勢
- 多模態AI與深度學習的最新進展
- 人機互動的新興趨勢
- AI在未來使用者體驗中的角色
總結與後續步驟
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
- 具備一些程式編寫經驗(偏好Python)
受眾
- UI/UX設計師
- 產品經理
- AI研究者
14 小時
客戶評論 (1)
我們的培訓師Yashank非常博學。他根據我們真正需要學習的內容調整了課程,我們與他一起度過了很棒的學習體驗。他對自己教授的領域理解深刻,分享了來自實際經驗的見解,並幫助我們解決了工作中遇到的實際問題。
Ahmed Nazeem - Maldives Pension Administration Office
課程 - Multimodal AI for Enhanced User Experience
機器翻譯