inf5456 - Applied AI - Multimodal-Multisensor Interfaces I: Foundations, User Modeling, and Common Modality Combination (Vollständige Modulbeschreibung)

inf5456 - Applied AI - Multimodal-Multisensor Interfaces I: Foundations, User Modeling, and Common Modality Combination (Vollständige Modulbeschreibung)

Originalfassung Englisch PDF Download
Modulbezeichnung Applied AI - Multimodal-Multisensor Interfaces I: Foundations, User Modeling, and Common Modality Combination
Modulkürzel inf5456
Kreditpunkte 3.0 KP
Workload 90 h
Einrichtungsverzeichnis Department für Informatik
Verwendbarkeit des Moduls
  • Master Informatik (Master) > Angewandte Informatik
Zuständige Personen
  • Sonntag, Daniel (Modulverantwortung)
  • Lehrenden, Die im Modul (Prüfungsberechtigt)
Teilnahmevoraussetzungen

Grundkonzepte der künstlichen Intelligenz, Mensch-Computer-Schnittstellen

Kompetenzziele

Erlernen von Methoden der multimodalen Interaktion, Erlernen von Human-Computer Interaction Konzepten

Fachkompetenzen
Die Studierenden:

  • arbeiten sich in das Thema Multimodalität ein (Kompetenz: grundlegende Konzepte der Multimodalität,
  • entwickeln einer Intuition für multimodale Ansätze, multimodale Fusionstechniken)


Methodenkompetenzen
Die Studierenden:

  • erarbeiten erarbeiten zu einem speziellem Thema im Bereich Multimodalität eine Hausarbeit (Kompetenz: grundlegende Konzepte der Multimodalität,
  • entwickeln einer Intuition für multimodale Ansätze, multimodale Fusionstechniken)


Sozialkompetenzen
Die Studierenden:

  • wählen ein Thema und stehen im Austausch zueinander und zu der betreuenden Person (Kompetenz: Kommunikationsfähigkeit, Begeisterungsfähigkeit, Eigeninitiative)


Selbstkompetenzen
Die Studierenden:

  • erarbeiten selbstverantwortlich in einem betreuten Rahmen (Kompetenzen: Eigenverantwortlichkeit, Analytisches Denken, Organisation, Zeitmanagement)
Modulinhalte

Wir befassen uns mit den relevanten theoretischen und neurowissenschaftlichen Grundlagen für die Entwicklung von Hochleistungssystemen. Wir erörtern Ansätze zur Benutzermodellierung, zur Gestaltung von Benutzeroberflächen, die die Wahl des Benutzers unterstützen, zur synergetischen Kombination von Modalitäten mit Sensoren und zur Verschmelzung von multimodaler Eingabe und Ausgabe. Außerdem werfen wir einen detaillierten Blick auf die gängigsten multimodalen und multisensorischen Kombinationen, z. B. Berührungs- und Stifteingabe, haptische und nicht-sprachliche Audioausgabe sowie Sprachverarbeitung in Kombination mit sichtbaren Lippenbewegungen, Blicken, Gesten oder Stifteingabe. Ein durchgängiges Thema ist die Unterstützung der Mobilität und der individuellen Unterschiede zwischen den Nutzern - einschließlich der weltweit schnell wachsenden Zahl älterer Menschen.

Literaturempfehlungen

The Handbook of Multimodal-Multisensor Interfaces: Signal Processing, Architectures, and Detection of Emotion and Cognition - Volume 1 (https://dl.acm.org/doi/book/10.1145/3015783)

Links
Unterrichtssprache Englisch
Dauer in Semestern 1 Semester
Angebotsrhythmus Modul jedes Semester
Aufnahmekapazität Modul 12
Lehr-/Lernform S
Vorkenntnisse Grundkonzepte der künstlichen Intelligenz, Mensch-Computer-Schnittstellen
Prüfung Prüfungszeiten Prüfungsform
Gesamtmodul

am Ende der Vorlesungszeit

Projektarbeit / Präsentation

Lehrveranstaltungsform Seminar
SWS 2
Angebotsrhythmus SoSe und WiSe