跳到主要內容

Designers in Tech- Open Source Design Workshop

關於工作坊

今年在COSCUP(Conference for Open Source Coders, Users Promoters)將協同國際團隊 Superbloom(以人為本出發幫助設計更具包容性和開放性的國際非營利組織)舉辦Designers in Tech- Open Source Design Workshop工作坊,此工作坊是專門為希望對社會做出正面貢獻的設計師所設計的,我們將邀起您以設計師的姿態,在科技人為主的世界裡舞擺出專屬於你的開源貢獻。

設計,如果共享後會有怎樣的可能性?開源設計為另一種合作模式,結合「共同協作」,讓人們可以自由地存取、使用、修改和分享設計資源來達到共同設計的目的。這次的工作坊試圖透過一個公開、透明、無國界的網路平台Github,讓設計師有機會參與平日以工程師為主的平台,並在上面做出生平第一次的開源設計貢獻,重新定義開源貢獻與設計的可能。

我們相信藉由設計師的參與可以優化現有以工程師、開發者為重的開源生態。通過設計師將專案納入更多的可及性和包容性。活動主旨在帶領設計師學習Github平台操作,進而可自行為開源專案進行貢獻。我們致力於賦能設計師開源專案貢獻力,摒除藩籬,打破開源僅為程式開發是唯一有價值貢獻的迷思。

我們將以「設計思考」思維出發並結合Superbloom的「使用者研究」個案來帶領工作坊,進一步在GitHub上挑選出3個專案做出貢獻:去中心化的移動網絡瀏覽器(Ceno Browser)、事實查核(Co-Facts)、通訊軟體(Session)。全程手把手引導教學如何以設計師的身份在GitHub上做出貢獻,提供全面的支援。在工作坊結束後,參與者能更加了解開源設計及在開源專案自行進行協作。

誰應該參加這個工作坊?

我們的工作坊對於UI/UX、平面設計師都相當歡迎

誰將帶領這個工作坊?

Eriol Fox:Eriol擁有10年以上的設計工作經驗,從營利性企業開始,後來轉向非政府組織和開源軟件組織。他們曾參與涉及可持續食品系統、和平建設和危機應對技術的複雜問題。Eriol目前在Simply Secure工作,從事設計、研究、開源和技術項目。 Eriol是紐卡斯爾大學Open Lab的兼職資助博士研究員,他研究設計師如何參與以人道主義和人權為重點的開源軟件項目。

Abhishek 是一位具備約10年經驗的多領域產品設計師,專長於 UI/UX 設計、品牌設計、產品管理及指導設計師。他目前在 Superbloom Design 擔任資深設計師,從事社會影響領域的工作,設計開源軟體。他致力於通過設計推動道德且關懷用戶的設計思維實踐,以期實現大規模的影響。在空閒時間,他通過繪畫來培養自己的藝術創作實踐。

報名連結:

https://forms.gle/JvzCzHZAu18H1DLt6

主辦單位

COSCUP

Superbloom:自英國的 NGO,主要致力於軟體和設計、產品的多元化及推廣

什麼是開源?

可以參考文件及演講:什麼叫「開放」? - 趙柏強 (Po-chiang Chao, BobChao)

Intro

This year, The Conference for Open Source Coders, Users & Promoters (COSCUP) is hosting Designers in Tech- Open Source Design Workshop with Superbloom.( Their mission is to make design in tech more inclusive and open by prioritizing human-centered design )The workshop is developed for designers who want to make an impact and are curious about contributing in the open source world. The workshop will be ideal for designers driven by the belief that their personal involvement can significantly enhance open source projects. By championing accessibility and embracing inclusivity, we aim to highlight the crucial role of design in open source initiatives. Our goal is to empower designers to enter the open source community, break down barriers and dispel the myth that open source is solely for developers and that coding is the only valuable skill.

Who should join this workshop

In this workshop, we will introduce basic concepts of design to people who contribute code to OSS. This will include design exercises and contributions. Level of experience can range from beginner to expert. You are welcome even if you have never made a design related contribution to OSS before. There are no requirements or skills needed to attend this workshop - any level of interest in OSS can participate.

What will the workshop be like?

The focus of the activities in the workshop will center around 3-4 existing OSS projects: Ceno, a mobile browser that is free from censorship, Session is a messenger that focuses on privacy, Co-Facts a chatbot which is fighting misinformation. During the workshop, we will examine existing issues in these projects on GitHub. Alongside user research provided by our cohosts at Superbloom, we will focus on usability and product design challenges that designers are best at.

Who is leading the workshop?

Eriol Fox: Eriol has been working as a designer for 10+ years starting with for profits and then moving on to NGO's and open-source software organizations. They have worked on complex problems involving sustainable food systems, peace-building and crisis response technology. Eriol currently works at Simply Secure on design, research, open-source and technology projects.

Eriol is a part-time funded PhD researcher at Newcastle University's Open Lab where he researches how designers participate in humanitarian and human rights focused open-source software projects.

Abhishek is a multi-disciplinary product designer with ~10 years of experience in UI/UX, branding, product management and mentoring designers currently working as Senior designer at Superbloom Design. He has been working in the social impact space designing Open source softwares. He aims to make a large scale impact through design by promoting ethical, user-caring design thinking practices. In his free time he cultivates his practice of art through painting.

Sign Up Now

https://forms.gle/JvzCzHZAu18H1DLt6

(圖片來自去年的工作坊-The Design We Open Workshop - 網路中斷黑客松)

留言

這個網誌中的熱門文章

利用 Jitsi 建立個人化的視訊會議平台

  近期因為疫情的關係,越來越多企業開始實施分流或在家工作,視訊會議的需求也日益增加。 在商用解決方案選擇上,有不少企業會選擇知名品牌的產品,例如  Cisco Webex 、 Google Meet 、 Microsoft Teams 、 Zoom  都是很不錯的方案。 KKBOX 集團在去年便試行及做好充分 work from home 的準備,今年五月也因應疫情升溫,全員 work from home 至今兩個月有餘。 當然,取之 Open Source,也要對社群有些貢獻。在這一屆 COSCUP,我們要來介紹 Open Source 圈中也很知名,效果也很不錯的一套視訊會議平台: Jitsi 。 除了基本的視訊會議功能外,在最後我們也會示範如何透過 Jitsi 畫面輸出到 YouTube/Twitch 或其他支援 RTMP 的平台進行直播。 由於篇幅有限,且 Jitsi 可以調整的細節非常多。今天我們純粹很快速的示範,如何簡單的建置出一個 Jitsi 環境,並提供單場會議內容錄影或直播。 Jitsi 的文件可以在 這裡 找到。 今天透過 AWS Lightsail 的 $10/month instance(1 core CPU + 2GB RAM + 60GB SSD),作業系統則是 Ubuntu 20.04 來示範。當然,使用其他 VPS 亦可,大同小異,這邊直接跳過 VPS 相關的建置過程。 *firewall 相關資料參考 這裡 及 這裡 。 針對系統做必要的更新 基本的 apt repository 更新: $ sudo apt update 因為後面要示範的會議錄影及直播需要使用 ALSA loopback device,如果是 EC2 or Lightsail 則需要額外安裝 generic kernel( 註 ): $ sudo apt install linux-image-generic linux-headers-generic linux-image-extra- virtual 接著做系統套件們的更新: $ sudo apt dist-upgrade $ sudo apt autoremove 如果是 AWS EC2 or Lightsail 則需要另外再將預設的 AWS optimized kernel...

鑽石級贊助商 - KKBOX 帶你打造具備 NLP 功能的 Telegram Bot (上)

打造具備 NLP 功能的 Telegram Bot(上) 最近因為一些契機學了 Python 3,用它做了一個 Telegram Bot ( GitHub 連結 ),裡面用到 NLP Service,用上下兩篇文章記錄一下實作過程還有眉角。上篇首先教大家如何做一個最基本的回聲 Chatbot,接下來我們可以透過 NLP 服務,讓 Chatbot 根據使用者不同的訊息做回答,這樣就變成更加人性化的聊天機器人囉! 使用的工具及服務: Python 3 (for develop) pipenv (for dependency management) OLAMI (for NLP) ngrok (for testing) Step 1. Creating new bot Telegram 很有趣的地方在於,與其他通訊軟體(Line、Messenger)相比,開發者管理 Bot 的方式也是透過官方提供的一位 Bot 在處理的,它叫做 BotFather (眾 Bot 之父 XD)。如果已經有 Telegram 帳號,只要加 BotFather 為好友,就可以開始管理你的 Bot。 加入 BotFather 好友後,它會親切地問候,並告訴你他能為你提供什麼服務。 I can help you create and manage Telegram bots. If you're new to the Bot API, please see the manual ([https://core.telegram.org/bots](https://core.telegram.org/bots)). You can control me by sending these commands: /newbot - create a new bot /mybots - edit your bots [beta] /mygames - edit your games ([https://core.telegram.org/bots/games](https://core.telegram.org/bots/games)) [beta] Edit Bots /setname - change a bot's name /setdescr...

機器學習的五大實務問題:對企業的影響與相應的化解方式

Appier 首席機器學習科學家 林守德博士 正如 Jason Jennings 及 Laurence Haughton 在《以快吃慢–如何藉速度在商戰中克敵制勝》一書中指出──未來,不是大公司吃掉小公司,而是速度快的公司吃掉速度慢的公司。 從現在開始,唯有善用適當的資訊快速做出決策的企業,才能成為戰場上的贏家。 機器學習技術驅動了這場變革。無論企業是嘗試向顧客提出建議、改進生產製造流程或應對市場的變動,都能運用機器學習技術處理大量的資料,進而提高自身的競爭優勢。 然而,機器學習雖能創造大好機會,卻也同時帶來了相應的挑戰。機器學習系統需要大量的資料,以及執行複雜的運算能力。顧客期望改變、出乎意料的市場波動等等外部因素,都意味著機器學習模型的運作並不是百分之百的自動,往往仰賴許多外部的資源來作監控及維護。 此外,機器學習也有不少尚待解決的實務問題。以下將深入探討機器學習的五大實務問題,以及這些問題對企業應用會產生的影響。 1. 資料品質 機器學習系統仰賴資料進行訓練,而訓練資料在廣義上可分為「特徵」及「標籤」兩種類別。 「特徵」是輸入機器學習模型的資料,像是來自感測器、顧客問卷、網站 cookie 或歷史資訊等等。 然而這些特徵的品質可能良莠不齊。舉例而言,顧客在填寫問卷時可能會隨便填寫,或對題目略而不答;感測器可能因失靈而回傳錯誤資料;即使使用者的網頁行為明確,網站 cookie 回報的資訊也可能不完整。 此外,資料也可能包含雜訊,當無謂的資訊夾雜其中時,機器學習模型將會受到誤導而做出不正確的預測。 相較於「特徵」,「標籤」的正確性與穩定度更為重要。標籤是機器學習模型最後輸出的結果。所以需要在訓練的時間利用正確的結果教導機器學習模型。標籤的稀疏性也是個問題,這是當系統已掌握大量輸入的資料卻對輸出的結果沒有把握時出現的現象。在這樣的情況下,將難以針對該模型偵測其特徵與標籤之間的關聯性優化,甚至需要耗費額外的人力干預,將標籤與輸入資料關聯起來。 機器學習需仰賴輸入與輸出資料的關聯,才能具備足夠的泛化能力以預測未來行動並提供相關建議。因此,如果輸入資料過於雜亂、殘缺或有所偏差時,將可能難以理解某輸出/標籤的產出原因。近年來機器學習也開發出許多先進的方法如半指導式學習,轉移學習來處理這樣的問題。 2. 複雜性與品質的取捨 建立強大的機器學習模型需要大量的計算資源來處理特徵和...