Hoppa till huvudinnehållet
Till KTH:s startsida

FDT3151 Konverserande system 7,5 hp

Konverserande system låter användare interagera med maskiner genom talat eller skrivet språk. Exempel på sådana system är smarta högtalare, röstassistenter, chatbottar och sociala robotar. Detta innefattar användandet av teknologier så som naturlig språkförståelse, talteknologi och multi-modala gränssnitt. Kursen ger en ingående förståelse av konverserande system, från ett teoretiskt och ett praktiskt perspektiv, genom föreläsningar, övningar och ett projekt. Olika typer av arkitekturer och modeller kommer att behandlas, inklusive stora språkmodeller.

Information per kursomgång

Termin

Information för HT 2025 Start 2025-10-27 programstuderande

Studielokalisering

KTH Campus

Varaktighet
2025-10-27 - 2026-01-12
Perioder

HT 2025: P2 (7.5 hp)

Studietakt

50%

Anmälningskod

10554

Undervisningsform

Normal Dagtid

Undervisningsspråk

Engelska

Kurs-PM
Kurs-PM är inte publicerat
Antal platser

Ingen platsbegränsning

Målgrupp
Ingen information tillagd
Planerade schemamoduler
[object Object]
Schema
Schema är inte publicerat
Del av program
Ingen information tillagd

Kontakt

Examinator
Ingen information tillagd
Kursansvarig
Ingen information tillagd
Lärare
Ingen information tillagd

Kursplan som PDF

Notera: all information från kursplanen visas i tillgängligt format på denna sida.

Kursplan FDT3151 (HT 2020–)
Rubriker med innehåll från kursplan FDT3151 (HT 2020–) är markerade med en asterisk ( )

Innehåll och lärandemål

Kursupplägg

5 föreläsningar, 3 labbar, 2 projektseminarium

Kursinnehåll

Kursen består av fem föreläsningar, tre labbar och ett project som utförs individuellt eller i grupper. Projektetidén presenteras vid en projekt-pitch och vid ett slutseminarium. Under labb-sessionerna kommer vi att använda olika plattformar för att utveckla konverserande system (inklusive grafiska verktyg, social robotik och djupinlärning).

Föreläsningarna kommer att ta upp följande ämnen:

  • Introduktion till konverserande system. Historiskt perspektiv. Översikt av tal- och språkteknologiska komponenter.
  • Teorier kring språklig interaktion. Semantik och pragmatik. Psykolingvistiska perspektiv.
  • Naturlig språkförståese. Grammatik-baserade och datadrivna modeller. Koppling mellan språk och visuell perception.
  • Dialoghantering. Chat- och uppgiftsorienterad dialog. Regelbaserade och neurala modeller. Förstärkningsinlärning.
  • Multi-modal interaktion, Sociala signaler och Social robotik.

Lärandemål

Efter avslutad kurs ska studenten kunna:

  • Redogöra för vilka olika modeller för konverserande system som finns, deras styrkor och svagheter, samt applicera lämplig modell beroende på applikation
  • Implementera ett konverserande system med hjälp av regelbaserade ramverk och djupinlärning
  • Identifiera forskningsfrågor inom konverserande system, hitta relevant litteratur, utforma en forskningsplan, samt genomföra forskningsprojektet

Kurslitteratur och förberedelser

Särskild behörighet

Doktorander från EECS

Rekommenderade förkunskaper

Grundläggande kunskaper i maskininlärning rekommenderas (t.ex. DD2421, DD2434, EN2202)
Viss programmeringserfarenhet är nödvändig.

Kurslitteratur

Du hittar information om kurslitteratur antingen i kursomgångens kurs-PM eller i kursomgångens kursrum i Canvas.

Examination och slutförande

Betygsskala

P, F

Examination

  • EXA1 - Skriftlig examination, 7,5 hp, betygsskala: P, F

Examinator beslutar, baserat på rekommendation från KTH:s handläggare av stöd till studenter med funktionsnedsättning, om eventuell anpassad examination för studenter med dokumenterad, varaktig funktionsnedsättning.

Examinator får medge annan examinationsform vid omexamination av enstaka studenter.

När kurs inte längre ges har student möjlighet att examineras under ytterligare två läsår.

Övriga krav för slutbetyg

Närvaro vid alla föreläsningar, övningar och projektseminarier. Godkänd projektrapport.

Examinator

Etiskt förhållningssätt

  • Vid grupparbete har alla i gruppen ansvar för gruppens arbete.
  • Vid examination ska varje student ärligt redovisa hjälp som erhållits och källor som använts.
  • Vid muntlig examination ska varje student kunna redogöra för hela uppgiften och hela lösningen.

Ytterligare information

Kursrum i Canvas

Registrerade studenter hittar information för genomförande av kursen i kursrummet i Canvas. En länk till kursrummet finns under fliken Studier i Personliga menyn vid kursstart.

Ges av

Utbildningsnivå

Forskarnivå

Forskarkurs

Forskarkurser på EECS/Tal, musik och hörsel