GoogleHomeスピーカーに外部からプッシュして自発的に話してもらいます - Qiita
GoogleHomeスピーカから自発的話してもらうためにいろいろ細工をします。具体的にはraspberryPiからGoogleHomeスピーカーに話してほしいことを送ってしゃべってもらいます。 これができると、ある条件の時に好きなことをGoogleHomeからしゃべってもらえます。（例えば明日雨の場合に教えてくれたり、IFTTTを利用すると、ツイッターとかでリプライが来たら教えてくれます。） 2017/12/8 追記 ・GitHub上の「google-home-notifier」のプログラムが更新されておりましたので、その更新に合わせて設定方法を見直しました。 ※「google-home-notifier.js」に直接IPを記載しておりましたが、「example.js」から設定しています。 ・「google-home-notifier」を詳しく知りたい場合は以下のページが参考になると思いま
キリンはなぜ今、チャットボット型接客ツールを導入したのか？その狙いとは
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
Watson NLCとR&Rを使って自動でナレッジ蓄積し質問応答するSlack botを作成してみた【Watson日本語版ハッカソン最優秀賞】 - Qiita
Watson NLCとR&Rを使って自動でナレッジ蓄積し質問応答するSlack botを作成してみた【Watson日本語版ハッカソン最優秀賞】BluemixSlackWatsonnode-red はじめに IBMとソフトバンクの共催でWatson日本語版ハッカソンが2015年12月5日-6日で開催されました。 ・Watson日本語版ハッカソン 私も本ハッカソンに参戦し、開発したアプリが無事決勝戦に進出しました！ →(12/17更新)：優勝しました！ あまり多くの情報はまだ公開できませんが、 Watson NLCとR&R活用に関して具体的な例としてご参考ください。 ※ Watson NLCとWatson R&Rについては下記記事がよくまとまっていたので合わせてご参照ください ・BluemixのNatural Language Classifierで文章を分類してみる(日本語) ・Bluemi
Watsonはこう育てる、JALがチャットボットにAI活用
「ハワイ島で有名な食べ物は？」「ハワイ島の料理はロコモコ、マラサダ、ポケ丼、パンケーキ、アサイーボウルなどが人気だよ。マカナはココナッツクリームが入った、ふわっふわのマラサダがお気に入り」――。 日本航空（JAL）が提供する、顧客からのハワイに関する質問に答えるチャットボット「マカナちゃん」のやり取りだ。JALはマカナちゃんを日本IBMの人工知能（AI）である「IBM Watson」を使って開発し、第1弾を2016年12月から2カ月間提供していた。現在は第2弾として2017年7月から2018年3月までサービスを提供している。第2弾では第1弾の取り組みの経験を生かし、改良した。 マカナちゃんを提供するのはJALのWeb販売部。JALの中で一番最初に人工知能（AI）に取り組んだ部署で、整備部門といった業務改善にAI活用を検討する他部署からの問い合わせも多いという。Web販売部の取り組みから、A
Google感情解析API(CLOUD NATURAL LANGUAGE API)の検証 | Casley Deep Innovations株式会社 技術ブログ
私はシステム開発プロジェクトのリーダーをしております。 今回は以前から興味があった、Googleの感情解析APIに関してブログに記述してみようと思います。 業務にどのように使えるかを考えていきたいと思います。 目次 Google自然言語API(Google Cloud Natural Language API )とは Google Cloud Natural Language API使う前の準備 Google Cloud Natural Language API を実際に使ってみた APIの反応について検証 考察・感想 1.Google感情解析API(CLOUD NATURAL LANGUAGE API)とは Google Cloud Natural Language API は使いやすい REST API による強力な機械学習モデルを提供することで、 テキストの構造と意味を明らかにします
【中国ロボット市場最前線 vol.10】中国における人工知能業界の最新事情 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
中国の人工知能産業は、人工知能テクノロジーの発展の波に乗って着実に拡大しています。 ロボットは中核部品、運動制御、メカトロニクスなど、長年に渡る比較的ハード寄りの積み重ねが必要ですが、人工知能は計算アルゴリズム、データマイニング、深層学習など、比較的ソフト寄りの面もあり、速いスピードでの乗り越えが可能となります。 中国はこの数年間で、人工知能のトップランナーであるアメリカとも少しずつ差を縮めてきました。これには、テクノロジーの「パクリ」と揶揄する声も聞こえますが、中国人工知能業界の努力というものを軽視してはいけないのではないかと思います。 本稿は、中国人工知能業界の事情を少しでも理解していただくために、一部のプレーヤー及び最近の出来事について紹介したいと思います。ご参考になれば幸いだと思います。 2017年度 人工知能業界のユニコーン ベンチャーキャピタルデータベースを扱うCBインサイト社
マイクロソフト、AIとロボットで接客するためのクラウドサービス
日本マイクロソフトとヘッドウォータースは2017年2月17日、実店舗においてロボット型デバイスと人工知能（AI）を組み合わせた接客を可能にする「クラウド型“顧客おもてなしサービス”」を発表、同日提供を開始した。小売、飲食、サービス業などに向けて、ヘッドウォータースを通して販売する。価格（税別）は、初期費用不要で月額3万円から。販売目標は2020年までに200社。 Microsoft AzureのAI機能「Cognitive Services」と、ヘッドウォータースが提供する、ロボット型デバイスを活用するためのクラウドサービス「SynApps」を統合させたパッケージサービスである。実店舗において顧客との接点となるロボット型デバイスと、ロボットや各種センサーが収集したビッグデータを管理・分析する機能を提供する。 具体的には、AI技術とロボット型デバイスを活用して顧客を顔認識し、自然言語による会
第三者のデータやデータセットを利用して適法にAIを生成するための基礎知識｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
人工知能（AI）界隈の話題がますます盛り上がってきていまして、ネットや各マスメディアで人工知能（AI）のことを目にしない日はないほどです。 柿沼は個人的にAIにとても興味があるため、色々情報収集や勉強をしており、このブログでもAIネタの投稿がだいぶ溜まってきました。 【参考】 人工知能がコンテンツ業界に与えるインパクトを考えると冷や汗が出てくる 人工知能(AI)を利用したビジネスモデルを考えてみた 人工知能(AI)が作ったコンテンツの著作権は誰のものになるのか？ 自動運転で事故した場合、運転手に法的責任はあるのか？ 弁護士による人工知能(AI）、機械学習、深層学習（ディープラーニング）の基礎講座 で、最近はさらにAIのことをよりよく知るために ・ データアナリストの方にお願いして機械学習・深層学習について個別連続レクチャーを受けたり ・ 有名国内AIベンチャーの最高知財責任者の方とお会いし
Amazonの音声認識「Alexa」は世界のIoTを席巻し「スマートフォンの次」のプラットフォームの覇者となりつつある
Amazonが販売するスピーカー型の音声アシスタント端末「Amazon Echo」は、Amazonのハードウェア史上最大のヒット作になりました。しかし、本当の大ヒットはEchoではなくその中身である音声認識機能「Alexa」によってこれからもたらされるのであって、Alexaを武器に「スマートフォンの次」のプラットフォームをAmazonが手中に収めつつあるという指摘があります。 Alexa: Amazon’s Operating System – Stratechery by Ben Thompson https://stratechery.com/2017/amazons-operating-system/ Voice Is the Next Big Platform, and Alexa Will Own It https://backchannel.com/voice-is-the-n
95億円で買収・人間のような自然な文章を自動で生成可能な「Wordsmith」プラットフォームとは
エクセルなどの表計算ソフトを使えば見やすい表やグラフを簡単に作ることができますが、そのデータを分析してわかりやすく伝えるというのは全く別の仕事になります。これまでは豊富な知識や経験のある専門家が求められたそのような作業を、必要なデータを与えるだけで自動的に文章にしてくれるというプラットフォームが、Automated Insights(AI)社が開発した「Wordsmith」です。そんな技術を開発したAI社は8000万ドル(約95億円)という額で投資会社に買収され、さらなる成長を伺っています。 Automated Insights - Natural Language Generation and Business Intelligence Reporting http://automatedinsights.com/ データから文章を自動で生成するメリットを解説した以下のムービーを見れば、
Retty流『2200万ユーザを支える機械学習基盤』の作り方 - Qiita
みなさん、こんにちは。Retty CTO の樽石です。 この記事は Retty Advent Calendar 25日目です。メリークリスマス。 昨日は @ttakeoka の『MFIにむけてRettyの取り組み』でした。 今年も残りわずかになりました。いかがお過ごしですか？ Retty はこの １ 年でエンジニアがほぼ倍増しました。それによって、情報発信者が増え、Advent Calendar に参加出来るようになりました。みんな楽しそうにしていて、うれしいです。 Retty Inc. Advent Calendar 2016 - Qiita さて、今年最後の Retty Advent Calendar 記事を書くということで、はじめは １年のまとめ的内容にしようかと思いましたが、それでは平凡で面白くありません。そこで、ネタになりそうなマニアックな技術的記事で締めくくりたいと思います。
できそうなことはだいたいできる画像生成AI、pix2pixの汎用性に驚く
できそうなことはだいたいできる画像生成AI、pix2pixの汎用性に驚く pix2pix is an ultimate latest AI toy 2017.01.04 Updated by Ryo Shimizu on January 4, 2017, 14:08 pm JST 昨年末に発表された、ペア画像の敵対生成学習を行うpix2pixがあまりにも面白く、年末はずっとpix2pixをいじっていました。 pix2pixとはなにかというと、カリフォルニア大学バークレー校で開発されたAI教育用アルゴリズムで、画像を生成する生成AIと、生成された画像が偽画像かどうか判定する判定AIの２つを戦わせて学習させるというものです。 それまでも敵対生成学習(GAN)という手法はよく知られていて、昨年は敵対生成学習ブームと言ってもいいくらい盛んでした。 そのなかでも抜群の汎用性を誇るのが、この敵対生成学
ディープラーニングについて学ぶならこの2冊を読むしかない｜加藤貞顕
年末年始はこの２冊を読んでいた。 『はじめての深層学習プログラミング』清水亮 『ゼロからつくるDeep Learning』斎藤康毅 結論から言うと、いま、人工知能やディープラーニングに興味があるひとは、２冊とも必読ではないかと思った。 アプローチが完全に対称的なので、両方読んだら、理論と雰囲気について、見通しがつくようになったのがとてもよかった。 『ゼロからつくるDeep Learning』は、ていねいに書かれたオーソドックスな入門書だ。人工知能開発によく使われる言語・Pythonの基本や数値計算ライブラリの使い方からはじまり、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、畳み込みときて、最後に画像認識を解説する。随所に適切な例題やサンプルコードを交えて、理論と実践をバランスよく説明している。 対して、『はじめての深層学習プログラミング』は、まったく真逆のアプローチだ。なんと、理論の解説など
maaash.jp
Go 1.18 has been out for a while now. Are you using Generics? At first, I was delighted, started gradually switching from map and filter-like for statements to github.com/samber/lo and I created an internal slice package to add some more variants. However, somewhere in my heart, I felt frustration building up. I felt like I was missing out on something like I didn’t understand its true value becau
BluemixのRetrieve&Rankによる質問応答システムを試してみた - Qiita
はじめに DocumentConversionからのドキュメント生成や、トレーニングデータの簡易生成、Retrieve&Rank(RR)の日本語対応などを経て、ようやくRRの本題に入れるようになった。 興味のある人は先に上記記事も合わせて読んでもらいたい。 Retrieve&Rankの概要 Retrieve&Rankは簡単に言ってしまうと「Apache Solr＋Rank機能」と言えるだろう。Solrを使ってドキュメントから質問と関連しそうな回答を抜き出し、Rank機能(Ranker、ランカー)によって回答の優先度を変化させて、質問に対して適切である回答を上位に持ってくる、という仕組みである。 RRの動き方の概要図を描いてみた。 ユーザーからの質問を受けると、予め登録してあるドキュメント(Doc)に対してSolrを使用して文書検索を行う。検索した結果は必ずしも質問の回答として適切な順序に並
みずほ銀行のコールセンターに導入した「ワトソン」の正答率は？ ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
みずほ銀行が横浜市神奈川区のコールセンターに人工知能（ＡＩ）技術を活用した「ワトソン」と音声認識技術を組み合わせたシステムを導入したのは２０１５年２月。すでに導入から約１年半が経過した。 オペレーターが顧客からの電話を受ける。会話内容に応じ回答候補となる必要情報が目の前のパソコンの画面に数秒ごとに自動的に切り替わり、映し出される。米ＩＢＭの人工知能「ワトソン」がオペレーターと顧客との会話を分析して、適切な解を探し出す。 顧客とオペレーターの電話の会話を音声認識システムが文字データに変換し、それをワトソンに送信。ワトソンは顧客の質問を解析、最適な回答を導き出し、オペレーターのパソコン画面に提示する。会話の内容に応じて、マニュアルや店舗・ＡＴＭ、ホームページ上の商品、サービスなど五つの区分で各項目上位１０位の回答候補を表示する。 １５年２月―５月に１０席で試験的に取り組みを始めた。インターネッ
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