Cerrando la Brecha entre la IA y la IU

Resumen

Únete a nosotros para una exploración perspicaz en la intersección de la inteligencia artificial y las interfaces de usuario. Profundiza en las complejidades de comprender las predicciones de los modelos de IA, especialmente cómo las características de entrada influyen en estos resultados.

Con un enfoque específico en las Redes Neuronales Recurrentes (RNN) en el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), obtendrás una comprensión más profunda de los métodos de última generación diseñados para aclarar estos procesos intrincados.

Este evento presenta conceptos pioneros para integrar visualizaciones que mejoren significativamente la experiencia del usuario y aseguren una mayor retención de usuarios. Al emplear técnicas de visualización de vanguardia, puedes transformar resultados complejos de IA en interacciones más accesibles y atractivas para los usuarios.

Hospedado en YouTube, este evento es parte de nuestra serie de Cursos de Inteligencia Artificial y Charlas en Conferencias, ofreciendo ideas invaluables para cualquiera que desee cerrar la brecha entre las tecnicalidades de la IA y las interfaces amigables para los usuarios.

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

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Asignaturas

Charlas de Conferencia