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Tech-Circle Pepperで機械学習体験ハンズオン勉強会inアトリエ秋葉原

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Tech-Circle Pepperで機械学習体験ハンズオン勉強会inアトリエ秋葉原

  1. 1. Pepper meets Machine Learning Tech-Circle#7 2015/07/23 @Atelier-Akihabara Koji Shiraishi @shiraco
  2. 2. TIS株式会社 戦略技術センター 白石康司 @shiraco 機械学習/自然言語処理/ 対話技術/Pepper Python/R/Ruby 自己紹介
  3. 3. TIS/戦略技術センター IoT Cloud 自然言語処理/対話技術/環境認識/ロボット CPS/センサーデバイス/ドローン クラウドオーケストレーション/SDN AI facebook(Tech-‐‑‒Sketch) http://techcircle.connpass.com/ https://www.facebook.com/techsketch 技術勉強会(Tech-‐‑‒Circle) SIerの研究開発部門
  4. 4. 本日の内容 • Pepperのプロフィール • なぜPepperだったのか • Pepperをどうするか • Pepperアプリの開発方法 • ハンズオン
  5. 5. 今日のゴール • PepperからWeb APIを活用できるようになる • その結果、Pepperをクラウドにつないで、賢い対話アプリを 作れるようになる
  6. 6. 本編の前に
  7. 7. Softbank Robotics Corp. 2014 All rights reserved. 3 テーブル毎に ⾃自⼰己紹介 してみませんか? ※1⼈人30秒     ・お名前     ・所属     ・本⽇日の勉強会に参加しようと思った理理由
  8. 8. About Pepper
  9. 9. 人間と対話して提案できるロボット Pepper ホテルのお客様への最適な旅行 プランを探してくれるPepperコ ンシェルジュ youtube https://youtu.be/LmbT4W9odtQ https://youtu.be/85ujkBJtKQk
  10. 10. Pepper概要(ハードウェア) http://www.softbank.jp/robot/products/spec/
  11. 11. Why Pepper?
  12. 12. AIへの取り組み 特定ドメインで⼈人をサポートし、パートナーとして働くシステムを考察 質問応答によるサポート 薬剤師の代理理もしくは補助 として症状を聞き出しなが ら薬の選択をサポートする 薬コンシェル 状況認識識による⽰示唆 会議診断⼠士「さゆり」 嗜好理理解による推薦 観光コンシェルジュ 会議中の参加者の表情認識識 から会議の状態の良良し悪し を判定しアドバイスを⾏行行う 対話によりユーザの嗜好を 引き出しそれぞれにあった 観光コースを⾃自動⽣生成し、 推薦を⾏行行う
  13. 13. 対話の価値 • ユーザーが検索できないことを対話で導ける • 体全体を使ってジェスチャーでユーザへ伝えられる • 様々なセンサーを利用してテキスト以上の情報を取得できる
  14. 14. 対話の必要性 ・ユーザーの、⾔言葉葉にはしにくい気分や感情といった雰囲気を汲み取れる   ・対話を深めることにより、ユーザーの真に求めている欲求を把握できる 対話によって⽣生まれる価値 京都でわくわくできる場所 を探したいのに 居酒屋探してるわけじゃない のになー 従来の検索索の問題点
  15. 15. 対話インターフェイスとしてのPepper • 人型なので心理的に話しかけやすい • 自律的に移動することができる • 今後、広く普及する可能性が高い
  16. 16. http://ascii.jp/elem/000/001/020/1020941/
  17. 17. How to dialog doing?
  18. 18. Pepperを使った対話の事例 対話により相⼿手の嗜好を推定し、そ れに合った観光ルートを提案する   単純な⾳音声対話だけでなく、画像な ど複合的な要素で判断を⾏行行う。 対話による観光ルートの推薦
  19. 19. 人物の認識 • Pepperのカメラにより話者の属性(年齢・性別)を捉え る • 対話による表情の変化などを把握 • 過去にあったことがある人物か判定
  20. 20. 対話 • 話者に問いかけるべき内容を判断する • 話者に自然言語で問いかける • 話者が話しかけた内容を理解する
  21. 21. Pepperを機械学習で賢くする
  22. 22. 機械学習とは ⼈人間と同様、経験(データ)によって学習して賢くなるアルゴリズム 22 学習⽤用データ 機械学習アルゴリズム 特徴抽出 モデル化 未知データ 特徴抽出 推定 モデル × ○ ○ × ○ ○ ? ? ◯ モデル参照学習⽤用データ 未知データ 学習フェーズ 推定フェーズ さらに継続的学習でアルゴリズムが成⻑⾧長する 教師あり学習の場合
  23. 23. ʻ‘ʼ’機械学習ʼ’ʼ’  で何ができるのか? スパム検知 商品   レコメンデーション 医療療診断 クレジットカード   不不正検知 数字認識識 ⾳音声認識識 形状検出 顔検出 私達の⾝身近な機械学習
  24. 24. 主な機械学習タスク(クラス分類、クラスタリング) ● ⼊入⼒力力データの中から何らかの共通の特徴をもつデータをまとめる   ● 例例:顧客をクラスタリングし特徴的な共通点を⾒見見つけ適したマーケティングを実施、など クラス分類 クラスタリング ● ⼊入⼒力力データをあらかじめ定められたクラスに分類する   ● 例例:⾳音声認識識、⽂文字認識識、疾病判定、スパムメール判定、など 学習⽤用⼊入⼒力力データ モデル 推定結果 学習フェーズ 推定フェーズ 未知の⼊入⼒力力データ ? ⼊入⼒力力データ 推定結果 学習・推定フェーズ
  25. 25. Google Speech API • 音声をテキストに変換するAPI(Speech To Text) • 回数制限 : 50回/1日 https://console.developers.google.com/
  26. 26. ReKognition API • 顔画像から属性を取得 • 年齢 • 性別 • 人種 etc. • 回数制限 : 1,000call / 一ヶ月 https://rekognition.com
  27. 27. 音声認識API (Google Speech API) 画像認識API (ReKognition API) Ʃ ƫ Pepper with Cloud APIs
  28. 28. Pepper Development
  29. 29. Choreographeの基本 (復習)
  30. 30. Softbank Robotics Corp. 2014 All rights reserved. 8 Pepperを操るSDK “Choregraphe”
  31. 31. Softbank Robotics Corp. 2014 All rights reserved. Choregrapheとは 9 Boxを ドラッグ&ドロップ Boxをつなげる ペッパーが動く ペッパーだよ ●ドラッグ&ドロップのみで簡単なロボアプリ開発が可能なSDK
  32. 32. Softbank Robotics Corp. 2014 All rights reserved. ビュー ●初期設定で表⽰示されるビューは下記5つ 10 ボックス   ライブラリ フロー   ダイアグラム   パネル ポーズ   ライブラリプロジェクト   の内容 初期ビュー ロボット   アプリ   ケーション
  33. 33. Softbank Robotics Corp. 2014 All rights reserved. ビューの修正 ●本⽇日使⽤用する”ロボットビュー”を表⽰示する 11 メニュー  >  表⽰示   “ロボットビュー”  を選択する 1 “ロボットビュー”をクリックする 2
  34. 34. Pythonボックスカスタマイズ
  35. 35. Pythonボックス • 入力に対応したメソッドを 定義 • onInput_onStart(self, p) • 入力変数の型を える • 呼び出されたメソッド内で 出力シグナルを定義 • self.onStopped(p) • 出力変数の型を える
  36. 36. ボックスとボックスライブラリの考え方
  37. 37. ボックスとボックスライブラリ • ボックス • Pepperアプリの処理の最小単位 • ボックスライブラリ • ボックスをまとめて再配布でき る単位にしたライブラリ よしもとロボット研究所モーション効率化ライブラリ http://pepper-atelier-akihabara.jp/archives/259
  38. 38. Tech−Circleボックス
  39. 39. techcircle_box ハンズオンでつかうボックス をまとめたライブラリ • google speech to text box • rekognition box https://github.com/shiraco/techcircle_box
  40. 40. Hands-on
  41. 41. Hands-on http://bit.ly/tc0723 ハンズオンへのリンク ∼はじめに∼ Pepperに接続してみる ∼基本編A 対話基礎∼ Dialogを使ってPepperと対話してみる ∼基本編B 音声認識∼ Google Speech APIを使ってPepperにあなたの名前を知ってもらう ∼基本編C 画像認識∼ ReKognition APIを使ってPepperにあなたの見た目の印象を聞いてみる
  42. 42. Softbank Robotics Corp. 2014 All rights reserved. ロボットに接続しよう 12 接続ボタンをクリックする 1 接続したいPepperを選択し、   “選択”をクリックする 2 (選択したいロボットがない場合は、)   IPアドレスを⼊入⼒力力し、”選択”をクリック 3
  43. 43. Softbank Robotics Corp. 2014 All rights reserved. ロボット名とIPアドレスを確認する 13 胸のボタンを⼀一度度押すと、Pepperが話します こんにちは、僕は”Pepper 51”です。   僕のIPアドレスは、”10.1.122.165”です。 ロボット名 IPアドレス
  44. 44. Hands-on A 対話の基本を抑える
  45. 45. ∼基本編A 対話基礎∼ Dialogを使ってPepperと対話してみる(所要時間目安: 15分) ① (復習) Speech Reco. + SayでPepperと対話してみる ② Dialogを使ってPepperからの質問に答えてみよう http://qiita.com/shiraco/private/182a95873cd6f5274d9b ここで学ぶこと! ・Pepperの機能としての対話の仕組みの理解
  46. 46. ① (復習) Speech Reco. + SayでPepperと対話してみる
  47. 47. ② Dialogを使ってPepperからの質問に答えてみよう
  48. 48. Let's Hands-on
  49. 49. (参考)Pepperは人間が喋った任意の言葉を認識できるか? (参考)音声認識 - Pepperは人間が喋った任意の言葉を認識できるか? - Qiita http://qiita.com/songchongok/items/c4acde4320ef39128c87
  50. 50. Pepperを賢くできる [Pepper 基本プラン | 料金 | ロボット | ソフトバンク] (http://www.softbank.jp/robot/price/basic/) Q: [Pepper]クラウド音声認識エンジンは、利用できる上限回数を超えるとどうなりますか? A: 一日の上限回数に達すると、高精度な認識機能に利用制限がかかります。 http://faq.mb.softbank.jp/detail.aspx? cid=82718&id=e42493153726c6c43526c7a375365616936686c7553624650396c394a46355a6f70516e324e79576f36 78493d デメリット • お金がかかる(14,800円×36ヵ月/1台) • Pepper以外で使えない • 上限回数がある(Googleなどの音声認識APIでも上限はある)
  51. 51. Hands-on B 耳を研ぎ澄ませる
  52. 52. ∼基本編B 音声認識∼ Google Speech APIを使ってPepperにあなたの名前を知ってもらう(所要時間目安: 15分) ① Google Speech APIをターミナルから実行してみる ② Google Speech APIを使ってPepperにあなたの名前を確実に覚えてもらう ③ (おまけ) よしもとロボット研究所モーションボックスライブラリでPepperに動きを付 けてみよう http://qiita.com/shiraco/private/460b9a6ce7c9426d6be3 ここで学ぶこと! ・PepperからWeb APIの呼び出し方の基本 ・クラウドでの音声認識方法
  53. 53. ② Google Speech APIを使ってPepperにあなたの名前を確実に覚えてもらう
  54. 54. Let's Hands-on
  55. 55. Record Sound for Google STT ボックス
  56. 56. HTTP Google STT ボックス
  57. 57. Get Name ボックス
  58. 58. Hands-on C 心の目をひらく
  59. 59. ∼基本編C 画像認識∼ ReKognition APIを使ってPepperにあなたの見た目の印象を聞いてみる(所要時間目安: 20分) ① ReKognition APIをブラウザから体験してみる ② ReKognition APIをターミナルから実行してみる ③ Pepperにあなたの性別と年齢を聞いてみる http://qiita.com/shiraco/private/9836048e30612bb96582 ここで学ぶこと! ・クラウドでの画像認識の方法
  60. 60. ③ Pepperにあなたの性別と年齢を聞いてみる
  61. 61. Let's Hands-on
  62. 62. Take Face Picture ボックス
  63. 63. HTTP ReKognition ボックス
  64. 64. Get Face Info ボックス
  65. 65. Hands-on
  66. 66. Developer Program スタート https://www.aldebaran.com/ja/developerprogram
  67. 67. Pepper アプリストア
  68. 68. “Enjoy Pepper!”
  69. 69. 参考資料 • ソフトバンク http://www.softbank.jp/robot/products/ • Aldebaran Robotics https://www.aldebaran.com • ワークショップの資料を公開しました | Pepper アトリエ秋葉原 with SoftBank http://pepper-atelier-akihabara.jp/archives/439 • モーション作成を効率化するボックスライブラリを公開 | Pepper アトリエ秋葉 原 with SoftBank http://pepper-atelier-akihabara.jp/archives/259 • Qiita:Atelier-Akihabara http://qiita.com/Atelier-Akihabara • 音声認識 - Pepperは人間が喋った任意の言葉を認識できるか? - Qiita http:// qiita.com/songchongok/items/c4acde4320ef39128c87

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