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Starts 9 June 2025 10:58

Ends 9 June 2025

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Cerrando la Brecha entre la IA y la IU

Explore métodos para comprender las predicciones de los modelos de IA y sus características de entrada, con un enfoque en las RNN en PLN. Aprenda ideas novedosas para incorporar visualizaciones que mejoren la experiencia del usuario y la retención.
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Resumen

Explore métodos para comprender las predicciones de los modelos de IA y sus características de entrada, con un enfoque en las RNN en PLN. Aprenda ideas novedosas para incorporar visualizaciones que mejoren la experiencia del usuario y la retención.

Programa de estudio

  • Introducción a la IA y la UI
  • Resumen de la Inteligencia Artificial (IA)
    Conceptos básicos de la Interfaz de Usuario (UI)
    Importancia de integrar la IA con la UI
  • Comprender las Predicciones del Modelo de IA
  • Fundamentos de las predicciones del modelo de IA
    Papel de la interpretabilidad en la IA
    Desafíos en la interpretación de los resultados del modelo
  • Enfoque en las Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
  • Introducción a las RNN
    Aplicaciones de las RNN en el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
    Fortalezas y limitaciones de las RNN
  • Características de Entrada en Modelos de IA
  • Identificación y selección de características de entrada
    Importancia de las características y su impacto en las predicciones
    Técnicas para el análisis de características en las RNN
  • Técnicas de Visualización para Mejorar la UI
  • Fundamentos de la visualización de datos
    Diseño de visualizaciones efectivas para modelos de IA
    Herramientas y bibliotecas para visualización (por ejemplo, TensorBoard, Plotly)
  • Cerrando la Brecha: Fusionando Perspectivas de IA con el Diseño de UI
  • Estrategias para integrar perspectivas del modelo en la UI
    Estudios de caso sobre integración efectiva IA-UI
    Enfoques de diseño centrados en el usuario para aplicaciones de IA
  • Taller: Creación de Visualizaciones para Predicciones de IA
  • Práctica práctica con herramientas de visualización
    Creación de historias visuales a partir de salidas del modelo de IA
    Retroalimentación y optimización de diseños de visualización
  • Evaluación de la Experiencia de Usuario y Retención
  • Métodos para evaluar la interacción del usuario con UIs impulsadas por IA
    Métricas y análisis para la experiencia del usuario
    Técnicas para mejorar la retención del usuario a través de una UI mejorada
  • Ideas Noveles y Direcciones Futuras
  • Tendencias emergentes en el diseño de IA y UI
    Innovaciones en la visualización de modelos de IA
    Direcciones futuras de investigación en la integración IA-UI
  • Conclusión y Cierre del Curso
  • Aspectos clave del curso
    Aplicaciones prácticas y próximos pasos
    Preguntas y respuestas y retroalimentación de los participantes
  • Presentación del Proyecto Final
  • Presentación de proyectos de los participantes
    Discusiones de grupo y críticas
    Exploración de oportunidades de aprendizaje continuo en el diseño de IA y UI

Asignaturas

Charlas de Conferencia