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Objetivo: Implementar un sistema de reconocimiento de Lenguaje Natural. .

Forma de trabajo:

• En equipo.

Desarrollo:

• Para esta práctica implementaremos un chatbot.
• Se puede implementar uno de los chatbots mas conocidos como son:
  1. Siri (Apple).
  2. Alexa (Amazon).
  3. Cortana (Microsoft).
  4. Google Assistant.
• Se usará un API para accesar a la plataforma seleccionada
• Les recomiendo "Alexa" y "Google Assistant", que son los más fáciles de implementar, su API hay para varios lenguajes (les recomiendo Python) y ya lo hemos instalado y probado en el Raspberry Pi.
• Entre "Alexa" y "Google Assistant" les recomiendo Alexa, ya que muchos dispositivos de IoT vienen configurados o se pueden configurar para trabajar con Alexa.

Material de Apoyo para "Alexa":

• Página Oficial de Alexa: https://developer.amazon.com/es-MX/alexa.
• Alexa Voice Service v20160207: https://developer.amazon.com/es-MX/docs/alexa/alexa-voice-service/api-overview.html.
• Alexa Skills Kit: https://developer.amazon.com/es-MX/alexa/alexa-skills-kit.
• Set Up Raspberry Pi: https://developer.amazon.com/es-MX/docs/alexa/alexa-voice-service/set-up-raspberry-pi.html.
• How to Build Your Own Amazon Echo with a Raspberry Pi: https://lifehacker.com/how-to-build-your-own-amazon-echo-with-a-raspberry-pi-1787726931.
• The Simplest Way to Build A Raspberry Pi-Powered Amazon Echo: https://lifehacker.com/the-simplest-way-to-build-a-raspberry-pi-powered-amazon-1794218212.

Material de Apoyo para "Google Assistant":

• Google Asistant: https://assistant.google.com/.
• Google Assistant SDK : https://developers.google.com/assistant/sdk/overview.
• Introduction to the Google Assistant Service: https://developers.google.com/assistant/sdk/guides/service/python.

Material de Apoyo para "Siri":

• SiriKit: https://developer.apple.com/sirikit/.

Reporte del alumno (resultados):

• El alumno hará un video donde demuestre que instaló y funcionó el reconocimiento de lenguaje natural.
• Será un video por equipo, donde aparecerá al menos uno de sus integrantes.
• El video tendrá una duración mínima de 5 minutos y explicará claramente lo siguiente:
  1. Cómo se instaló (sistema, computadora, versión, lenguaje, API, etc.) de manera general.
  2. Cómo se va a probar.
  3. Algún ejemplo de reconocimiento de lenguaje natural (una conversación).
• Subir el código Python al GitHub Classroom y el enlace del video donde se subió en Internet se enviará al Profesor.

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