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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
- Comprender las Predicciones del Modelo de IA
- Enfoque en las Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
- Características de Entrada en Modelos de IA
- Técnicas de Visualización para Mejorar la UI
- Cerrando la Brecha: Fusionando Perspectivas de IA con el Diseño de UI
- Taller: Creación de Visualizaciones para Predicciones de IA
- Evaluación de la Experiencia de Usuario y Retención
- Ideas Noveles y Direcciones Futuras
- Conclusión y Cierre del Curso
- Presentación del Proyecto Final
Resumen de la Inteligencia Artificial (IA)
Conceptos básicos de la Interfaz de Usuario (UI)
Importancia de integrar la IA con la UI
Fundamentos de las predicciones del modelo de IA
Papel de la interpretabilidad en la IA
Desafíos en la interpretación de los resultados del modelo
Introducción a las RNN
Aplicaciones de las RNN en el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
Fortalezas y limitaciones de las RNN
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
Fundamentos de la visualización de datos
Diseño de visualizaciones efectivas para modelos de IA
Herramientas y bibliotecas para visualización (por ejemplo, TensorBoard, Plotly)
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
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
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
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
Aspectos clave del curso
Aplicaciones prácticas y próximos pasos
Preguntas y respuestas y retroalimentación de los participantes
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