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深度学习人机交互相关资源推荐来啦_[#第一枪]

发布时间:2021-06-07 15:45:48 阅读: 来源:砂浆泵厂家

AI 科技评论按,目前,深度学习和人机交互的学习资源很多,但很少有人把这些资源进行总结和整合。近日,bwang514 在 github 上做了一个「深度学习人机交互相关资源大列表」。上面有一些很棒的关于智能用户界面和人机交互的课程资源。这些课程如下:

Carnegie Mellon University

课程名称:Human-AI Interaction

老师:Jeff Bigham and Joseph Seering

课程介绍:

课程介绍如何利用人工智能的力量,让人们的生活变得更加美好。课程将涵盖一些一般性的主题,如:人工智能和道德、信心和错误、信任和可解释性等。学生们将完成每两周一次的小型项目,在这些项目中,他们将设计和构建 AI 系统,这些系统将跨越很多领域。雷锋网

学生应该具有熟练的编程技巧,课程作业主要是用 python 和 javascript。之前的人工智能和机器学习经验是有用的,但并不是必需的。学生每周都有阅读任务,在课堂上至少要参加一个阅读小组,并在每节课开始时进行简短的测验。

Aalto University

课程名称:Intelligent User Interfaces Studio

老师:Kashyap Todi and Sunjun Kim

课程介绍:

课程将介绍设计和构建智能用户界面的先进方法和技术。讲座和讲习班式课程的结合将向学生介绍创建此类系统的不同技术。主题包括:原型输入设备、UI 设计的自动生成和快速原型工具等等。

学生应具备人机交互和用户界面(UI)设计的基本知识,此外,他们还应该有编程经验。

Penn State University

课程名称:Crowdsourcing & Crowd-AI Systems

老师:Kenneth Huang

课程介绍:

课程将主要涉及到人群相关的人工智能项目,如人类计算、人口数据分析、界面设计、众包分类等等。

请携带笔记本电脑上课,并且在课前完成每周所需的阅读(2 至 3 篇论文)。每节课开始时会进行测验,

University of Colorado Boulder

课程名称:Human-centered Machine Learning

老师:Chenhao Tan

课程简介:

课程主要涉及到的是人工智能和机器人技术,包括可解释性机器学习、在线机器学习和人机互动等。

学生应该知道如何编程和如何完成最终项目,并且最好具备数学背景。雷锋网

当然,作者还做了论文资源总结,主要分为下面几类:

ACM 计算机系统与人为因素论文

ACM 用户界面与软件技术研讨会论文

ACM 智能用户界面论文

ACM 计算机支持合作工作与社会计算机论

ACM 交互、移动、可穿戴设备等相关的论文

ACM 可穿戴计算机国际研讨会论文

IEEE 可视化和计算机图形学相关的论文

想要了解更多,可以查看:https://github.com/bwang514/awesome-hci-dl

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