Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Horas de Tutorías: 3 Clase Expositiva: 24 Clase Interactiva: 24 Total: 51
Lenguas de uso Castellano, Gallego
Tipo: Materia Ordinaria Grado RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Electrónica y Computación
Áreas: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Centro Escuela Politécnica Superior de Ingeniería
Convocatoria: Segundo semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable
El alumno que ha superado el curso con éxito será capaz de:
• Conocer las técnicas básicas para el procesamiento y generación de lenguaje natural.
• Conocer las metodologías y técnicas básicas para el diseño, implementación y validación de un sistema conversacional interactivo.
• Conocer las tecnologías disponibles para la implementación de agentes conversacionales.
• Aplicar técnicas de diseño para el procesamiento y generación de lenguaje natural.
• Aplicar las tecnologías disponibles para la implementación de agentes conversacionales.
• Aplicar las metodologías disponibles para la evaluación de agentes conversacionales.
• Ser capaz de diseñar, implementar y validar sistemas de procesamiento y generación de lenguaje natural, en el contexto de los sistemas de diálogo en robótica.
• Ser capaz de diseñar un agente conversacional básico e integrarlo en un sistema robótico.
• Ser capaz de utilizar las principales tecnologías disponibles para la implementación de agentes conversacionales.
Los contenidos de esta asignatura están encaminados a proporcionar una introducción a los sistemas conversacionales interactivos, desde una perspectiva práctica:
1. Introducción a sistemas interactivos adaptativos.
2. Interacción basada en lenguaje:
a. Procesamiento y generación de lenguaje natural.
b. Procesamiento y generación de lenguaje gestual o simbólico.
3. Agentes conversacionales.
4. Principales tecnologías para la implementación de agentes conversacionales.
5. Principales metodologías y frameworks de evaluación de agentes conversacionales.
6. Interacción multimodal y multidispositivo.
Bibliografía básica
Conversational AI: Dialogue Systems, Conversational Agents, and Chatbots (Synthesis Lectures on Human Language Technologies). Michael Mctear. Morgan & Claypool publishers.2020
The conversational Interface: Talking to Smart Devices. Michael McTear, Zoraida Callejas, David Griol. Springer. 2016
Bibliografía complementaria
Hands-on Chatbots and Conversational UI Development: Build chatbots and voice user interfaces with Chatfuel, Dialogflow, Microsoft Bot Framework, Twilio, and Alexa Skills. Srini Janarthanam. Packt. 2017
Chatbots & Dialogue Systems, chapter 24. Speech and Language Processing. Daniel Jurafsky & James H. Martin. Copyright © 2021. All rights reserved. Draft of December 29, 2021 [https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/24.pdftanford.edu)]
Conocimiento:
Con90. Conocer las técnicas básicas para el procesamiento y generación de lenguaje natural.
Con91. Conocer las metodologías y técnicas básicas para el diseño, implementación y validación de un sistema
conversacional interactivo.
Con92. Conocer las tecnologías disponibles para la implementación de agentes conversacionales.
Destreza:
H/D94. Aplicar técnicas de diseño para el procesamiento y generación de lenguaje natural.
H/D95. Aplicar las tecnologías disponibles para la implementación de agentes conversacionales.
H/D96. Aplicar las metodologías disponibles para la evaluación de agentes conversacionales.
Competencia:
Comp15. Utilizar e implementar métodos de aprendizaje computacional en el análisis de datos sensoriales y para
la toma de decisiones en sistemas robóticos.
Comp21. Capacidad de diseñar robots y sistemas inteligentes orientados a la interacción con personas, y
adaptados a entornos domésticos y urbanos.
Lección magistral
Asistencia a conferencias u otros eventos
Seminario
Resolución de problemas
Presentaciones
Estudio de casos; Debates; Foros de discusión
Prácticas en Aula de Informática; Prácticas de laboratorio o talleres
Prácticas de campo, visitas técnicas a empresas o administraciones
Aprendizaje colaborativo
• Examen Final (Valor entre 10%-25% de la nota global)
• Seguimiento continuado (5%-35%)
• Evaluación de trabajos prácticos (10%-75%)
Tiempo de trabajo Clases de teoría/Clase magistral – 24 horas presenciales + 48 horas no presenciales
Clases prácticas de laboratorio/Prácticas de laboratorio – 12 horas presenciales + 20 horas no presenciales
Realización de trabajos tutelados/Trabajo autónomo – 0 horas presenciales + Z horas no presenciales
No hay
No hay
Sonia Maria Valladares Rodriguez
Coordinador/a- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Correo electrónico
- sonia.valladares [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Profesor Ayudante Doctor LOU