Descriptif
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De nombreux systèmes interactifs, allant des compagnons virtuels au commerce en ligne, reposent sur des agents socialement interactifs. Ces agents doivent atteindre un bon niveau de compétences en communication pour mener une conversation avec des humains et être perçus comme acceptables et dignes de confiance. Ce cours présentera des modèles de comportements non verbaux, des modèles de dialogue multimodal, la détection d'opinions et la qualité vocale. Il expliquera comment modéliser les émotions de l'agent et leur évolution dans le temps, et présentera des méthodes pour renforcer le naturalisme grâce à un regard expressif, des gestes, etc.
Objectifs pédagogiques
apprentissage de connaissances sur les différents composants pour créer une interaction humain-agents
Diplôme(s) concerné(s)
Parcours de rattachement
Objectifs de développement durable
ODD 3 Bonne santé et bien-être, ODD 9 Industrie, Innovation et Infrastructure.Pour les étudiants du diplôme MScT-Artificial Intelligence and Advanced Visual Computing
ML, Pytorch
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade réduitPour les étudiants du diplôme MScT-Artificial Intelligence and Advanced Visual Computing
Vos modalités d'acquisition :
Ce cours est évalué sur les 4 TPs qui sont notés. Un rapport écrit décrivant le travail fourni pour chaque TP est demandé.
La note finale est la moyenne des quatre notes.
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Programme détaillé
- description de l'interaction sociale, comportement multimodal, émotion
- présentation de :
- modèles pour la reconnaissance vocale, signaux sociaux dans la parole
- modèles de génération de comportements multimodaux pour les agents socialement interactif
- modèles de dialogue multimodal
- modèles des émotions