Subject description - B4M39AVH

Summary of Study | Summary of Branches | All Subject Groups | All Subjects | List of Roles | Explanatory Notes               Instructions
B4M39AVH Artificial Intelligence in HCI
Roles:  Extent of teaching:1P+2C+5D
Department:13139 Language of teaching:CS
Guarantors:Míkovec Z., Slavík P. Completion:Z,ZK
Lecturers:Benešová V., Míkovec Z., Slavík P. Credits:4
Tutors:Benešová V., Míkovec Z., Slavík P. Semester:L

Anotation:

Study targets:

Studenti se naučí principy systémů umělé inteligence (AI) aplikovaných v HCI s cílem: • porozumět základním principům systémů AI využívajících hluboké učení aplikovaných v HCI, • naučit se pracovat se stávajícími rámci AI, trénovanými modely a používanými aplikacemi AI. (Cílem není navrhovat nebo trénovat nové modely, ale využívat stávající vzhledem k jejich použití v oblasti HCI). • porozumět problému vysvětlitelnosti, interpretovatelnosti a důvěry z pohledu uživatele systému obsahujícím AI. • porozumět problematice modelování vizuální pozornosti člověka a aplikace těchto modelů v HCI • seznámit se s principy inteligentních interakčních zařízení, která využívají AI.

Content:

Kurz zahrnuje různé aspekty interakce člověk-AI (HAI) a lidské faktory ve smyčce HAI: • Modelování lidské vizuální pozornosti pomocí metod AI a a uplatnění těchto modelů v procesu UCD (User centered design) • Návrh interakce člověka s počítačem prostřednictvím inteligentního UI a inteligentních interaktívních zařízení s AI • Problém interpretovatelnosti, vysvětlitelnosti a důvěry mezi uživatelem a systémem AI

Course outlines:

1. AI v HCI: historie, motivace, příklady aplikace AI v HCI
2. Uživatelské rozhraní s využitím AI (Inteligentní UI), zařízení pro interakci s využitím AI v počítačovém vidění
3. Dialogové systémy, porozumění přirozené řeči, hlasový asistent
4. Modelování chování uživatele s využitím metod AI, vizuální pozornost uživatele, UX experiment se sledovačem očí : příprava, průběh, metriky, vyhodnocení
5. Metody modelování vizuální pozornosti uživatele a modelování salienčních map s AI, egocentrická vizuální pozornost
6. Vysvětlitelná umělá inteligence zaměřená na uživatele, koncepty interpretovatelnosti a vysvětlitelnosti a různé typy vysvětlení
7. Rozhraní poskytující vysvětlení AI pro uživatele (Explanation-Interfaces) a jejich testování (např. s použitím Microsoft HAX Toolkit)
8. Rezerva

Exercises outline:

Na cvičeních studenti vypracují 3 miniprojekty. Všechny 3 miniprojekty budou tématicky propojeny a budou na sebe navazovat. Studenti se procvičí v těchto oblastech:
1. Prototyp uživatelského rozhraní s AI:
Lo-fi návrh, uživatelské testování (např. s použitím metody "Wizard of Oz”) a zapracování návrhů na vylepšení.
2. Vizuální pozornost uživatele, vizuální výraznost (salience):
Analýza vizuální výraznosti (salience) uživatelského rozhraní s použitím stávajícího řešení na bázi AI (např. http://salicon.net/demo/) v kombinaci se sledovačem očí (eye tracker). Výsledky analýzy budou následně zapracovány do návrhu uživatelského rozhraní.
3. Rozšíření navrženého prototypu rozhraní o metody vysvětlení systému umělé inteligence pro uživatele
Uživatelský výzkum (user research) metod vysvětlitelnosti (XAI) pro vysvětlení zakomponovaných systémů AI , zapracování výsledků výskumu do návrhu prototypu a testovani vybrané metody na vysvětlitelnost s uživateli.

Literature:

Povinná literatura:
[1] Gavin Lew, Robert M. Schumacher Jr.(2020) AI and UX: Why Artificial Intelligence Needs User Experience, Publisher: Apress, ISBN148425774X, 9781484257746.
Doporučená literatura
[2] Zhou, J., & Chen, F. (Eds.). (2018). Human and Machine Learning. Springer International Publishing, ISBN-13: 978-3319904023.

Requirements:

Základy tvorby uživatelských rozhraní, základy metod pro sledování očí. Materiály, ze kterých si student může potřebné znalosti doplnit:
1. Shneiderman, Ben, Catherine Plaisant, Maxine S. Cohen, Steven Jacobs, Niklas Elmqvist, and Nicholas Diakopoulos. Designing the user interface: strategies for effective human-computer interaction. Pearson, 2016.
2. Bergstrom, Jennifer Romano, and Andrew Schall, eds. Eye tracking in user experience design. Elsevier, 2014.

Keywords:

interaction, artificial intelligence, user modeling

Subject is included into these academic programs:

Program Branch Role Recommended semester


Page updated 28.4.2024 17:51:20, semester: Z/2024-5, Z,L/2023-4, Send comments about the content to the Administrators of the Academic Programs Proposal and Realization: I. Halaška (K336), J. Novák (K336)