Experiencia de Usuario Avanzada con TensorFlow.js

Resumen

Explora técnicas avanzadas de experiencia del usuario utilizando TensorFlow.js, mejorando las aplicaciones web con capacidades de aprendizaje automático para una interactividad y funcionalidad mejoradas.

Programa de estudio

• Introducción a TensorFlow.js para UX
Descripción general de TensorFlow.js
Beneficios de integrar el aprendizaje automático en UX
Configuración del entorno de desarrollo
• Conceptos básicos de TensorFlow.js
Comprender tensores y operaciones
Modelos en TensorFlow.js: preentrenados y personalizados
Manejo y preprocesamiento de datos
• Mejorando la experiencia del usuario con TensorFlow.js
Uso de modelos de ML para la interacción con el usuario
Predicciones en tiempo real en aplicaciones web
• Diseño de interfaces intuitivas impulsadas por ML
Mejores prácticas para el diseño de UX con ML
Estudios de caso: integraciones de ML exitosas en UX
• Construcción de aplicaciones interactivas
Proyecto práctico: desarrollo de un clasificador de imágenes personalizado
Implementación de modelos de reconocimiento de sonido para UX
• Optimización del rendimiento
Comprender la eficiencia y velocidad del modelo
Reducir tiempos de carga y tamaño del modelo
• Despliegue e integración
Desplegar modelos de TensorFlow.js en producción
Integración con marcos de frontend (por ejemplo, React, Vue)
• Pruebas y evaluación
Técnicas para probar la experiencia del usuario con características de ML
Recopilación y análisis de comentarios de los usuarios
• Consideraciones éticas y accesibilidad en ML UX
Diseño de características de ML inclusivas y accesibles
Abordar sesgos y ética en aplicaciones de IA centradas en el usuario
• Tendencias futuras y tecnologías emergentes
Exploración de casos de uso futuros de IA en UX
Mantenerse actualizado con TensorFlow.js e innovaciones en UX
• Proyecto final
Conceptualización y construcción de una aplicación avanzada de UX
Revisiones por pares y mejoras iterativas

Asignaturas

Charlas de Conferencia