29th Meetup 실습 설명 및 실습 자료 링크

Watson Korean API 활용한 앱개발

IBM Korea Developer Advocates

Watson Developer Cloud• Provides developers easy access to cognitive building blocks

Speech• Speech to Text• Text to Speech

Vision• Visual Recognition

Data Insights• Discovery• Discovery News

Language• Conversation• Document Conversion• Language Translator• Natural Language Cla

ssifier• Natural Language Und

erstanding• Personality Insights• Tone Analyzer

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튜토리얼


6

IBM Developerworks

https://developer.ibm.com/kr/

7

사용자

인터페이스

애플리케이션 (Node.js)

워크스페이스

ConversationService 백엔드시스템

Cloudant NoSQL DB

튜토리얼 – 회의실 예약 챗봇

예약챗봇튜토리얼바로가기

8

튜토리얼 – TJBot

TJ봇만들기튜토리얼바로가기

9

https://developer.ibm.com/kr/journey

10

CodeJourney:뱅킹 챗봇 시나리오

11

CodeJourney:스포츠 버디 TJ 봇

샘플 코드


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Watson Developer Cloud (Github)

https://github.com/watson-developer-cloud

샘플코드(약 85개)

Javascript Java Swift

Python Unity C#

Ruby 기타

프로토 타입 개발


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Node-RED1

2

3

4 56 7 1. 노드 카테고리 : 여러 노드는 각

특성에 맞게 카테고리로 분류되어 있습니다.

2. 노드 : Flow를 구성하는데 사용할 수 있는 Element입니다.

3. 팔레트 : 노드를 Drag&Drop하여 구성하고 Flow를 작성하는 공간입니다.

4. Info 탭 : 팔레트에 위치한 노드를 클릭하면 해당 노드를 사용하는 방법이 나타납니다.

5. Debug 탭 : output 카테고리의 debug 노드를 사용하여 Flow를 테스트할 때에 로그를 확인할 수 있습니다.

6. Deploy 버튼 : Flow를 변경했다면 Deploy 버튼을 눌러 변경사항을 배포할 수 있습니다.

7. 메뉴바 : Flow를 import/export 하거나 설정을 변경할 때 사용합니다.

Waton Nodes

Waton Node-RED Starter

실습


Lab 1. Visual Recognition


• 정의– 딥러닝알고리즘을사용하여오브젝트, 얼굴및기타컨텐츠의이미지를분석한다.

• 기능– 일반분류– 사용자정의분류– 얼굴감지

• 사용사례– 제조 : 생산제품의상태를검사– 커머스 : 유사상품검색및제안

Watson Visual Recognition

Watson Health 도입사례호주피부암(악성흑색종)판별–매년13,000명의호주인들이흑색종진단을받음

https://youtu.be/6YqWUUcCR2Q

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Watson Health 도입사례호주피부암(악성흑색종)판별–매년13,000명의호주인들이흑색종진단을받음

ColorBorder irregularity

Asymmetry level Globule and network Similar images Melanoma score

6가지키데이터포인트활용피부암의확률을결정

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Watson Visual Recognition

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Visual Recognition – Pricing Plans

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• Class당최소 50개의이미지를사용• 최대 5000개의이미지를사용• 150개-200개의이미지사용을권장• Class당이미지의갯수를비슷하게유지• 분석하려는이미지와비슷한이미지를사용• Ex) 동물원에서의호랑이 vs 야생에서의호랑이

Visual Recognition – Image Training Guideline

Lab 2. Natural Language Understanding


• 인풋– Text, HTML, Public URL

• 기능– 카테고리 : 최대 5 레벨까지카테고리분류– 컨셉 : 인풋텍스트에직접언급되거나언급되지않은상위레벨의컨셉– 감정 : 특정타겟또는전체문장의감정분석– 엔티티 : 인풋텍스트에언급된장소, 사람, 이벤트등과같은엔티티– 키워드 : 관련이있는키워드목록– 메타데이터 : HTML이나 URL인경우, 저자, 발행일등의메타정보– 관계 : 두엔티티사이의관계타입

• 예) 아인슈타인은 1921년노벨물리학상을받았다.-> 상을주다관계 : 아인슈타인/노벨물리학상, 시점 : 1921년, 상을받았다.)

– 의미적역할 : 문장을주어-동사-목적어형태로분류하여의미를분석– 긍부정 : 문장또는전체텍스트에드러난감정

Natural Language Understanding(자연어 이해 서비스)

데모 (쉐보레 희망주유소)

첫 AI 변호사 ‘로스’, 뉴욕로펌 취직하다

100년역사를자랑하는미국 뉴욕의 대형 로펌 베이커앤드호스테틀러가최근미국의스타트

업로스인텔리전스가개발한AI 변호사 로스(ROSS)를 사용하는 계약을 체결했다고 미국의정보기술(IT) 매체기즈모도등외신이 15일전했다.

로스인텔리전스의앤드루애루더최고경영자(CEO) 는 “미국인의 80%가변호사가필요함에도형편이어려워고용하지못한다. 변호사들은전체시간의 30%를자료조사에소비하는데로스를이용하면변호사들이짧은시간에더많은일을할수있게돼더많은사람이혜택을볼것”이라고말했다.

로스는 파산 관련 판례를 수집하고 분석하는 업무를 수행할예정이다. 로스는지난해투자자모집시연에서 “직원이무능하고실적도부진한데해고할수있는가”라는물음에 “직원의행동이근로계약서의핵심조건에위배된다면해고할수있다”고답했다.

로스는 IBM의 AI 컴퓨터 왓슨을 기반으로제작됐다. 왓슨은 2011년미국의인기퀴

즈쇼 ‘제퍼디’에서우승하며우수성을입증했다. 로스의작동원리는구글등의검색엔진과유사하다. 사용자가질문하면온라인의많은자료중필요한것을보여준다.

정원엽·이기준기자 [email protected] , 2016.05.17

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Watson 적용사례법률서비스

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Watson Knowledge StudioIBM Watson Knowledge Studio는특정산업분야또는도메인을위해머신러닝모델을생성하는데쓰이는클라우드기반툴킷입니다.

Lab 1 튜토리얼https://ibm.box.com/v/meetup29lab1

Lab 2 튜토리얼https://ibm.box.com/v/meetup29lab2

Lab 3. Conversation과 Personality Insight 활용한 챗봇 빌드


인기폭발 조지아텍 조교, '질 왓슨' 알고보니?

미국조지아텍에다니는 '질왓슨(Jill Watson)'은올해 1월부터인공지능

(AI) 관련온라인교과과정의조교를 맡았다. 그녀는이대학컴퓨터사이언스

전공교수인 ‘애쇽고엘(Ashok Goel)’ 밑에서조교를하고있다.

질왓슨은학생들이묻는과제마감, 강의주제, 성적관련질문등에잘응대해주면서조교역할을

잘했다는평가를받았다고한다. 학생들은그녀가박사과정을준비하고있는

20대백인여성이라고생각했다.

월스트리트저널은지난 1월부터조지아텍조교로일하고있는질왓슨이사실은사람이아

니라인공지능컴퓨터였다고공개했다. 질왓슨은고엘교수가 IBM의왓슨컴퓨터를활용해오랫동안연구한결과물이다.

고엘교수는질왓슨이채팅봇과는다르다고말한다. 채팅봇은다양한질문에정확하지않은답변을

쏟아내지만질왓슨은대답의정확도가 97% 이상에달할때답변을 한다고전했다

.

장길수로봇신문국장, 2016.05.11

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Watson 적용사례교육서비스

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Customer Service & Support Advice and Recommendations

Watson Conversation

IBM Waton Personality Insight• 정의

– 심리학과데이터분석알고리즘을기반으로한성격적특성추론서비스

• 인풋– 소셜미디어, 이메일, 문자메세지등에서얻은텍스트, JSON– 최소 600개의단어필요, 1200개이상의단어권장

• 기능– Big Five, Needs, Values 모델을이용한성격분석– 제품/서비스/활동등을선호할가능성및선호도분석

• 목적– 고객을보다깊은레벨에서이해하여고객만족도를향상, 관계강화– 마케팅캠페인 / 커뮤니케이션활동을개선

성격 모델Big Five• 친화성: 이타성, 협동성, 겸손함, 비타협성, 동정, 신뢰• 성실성 : 성취추구, 신중함, 순종성, 질서정연함, 자기훈련, 효율성• 외향성 : 활동레벨, 자신감, 쾌활함, 외향적, 자극탐색, 사교성• 신경성(감정의기복) : 급함, 걱정이많음, 우울감, 극단성, 스트레스민감도, 자의식• 개방성 : 모험성, 예술적흥미, 정서성, 상상력, 지력, 권력에저항

Needs• 도전, 친밀감, 호기심, 흥미, 조화, 이상, 자유, 사랑, 실용성, 자기표현, 안정, 구조

Values• 보수성, 변화에대한개방성, 쾌락주의, 자기고양, 자기초월

소비 및 성향 분석구매 취향 : 자동차, 옷등제품구매에대한구매취향

건강 및 활동 취향 : 외식가능성, 헬스클럽등록가능성, 야외활동선호도

환경 염려 취향 : 환경염려가능성

기업가 취향 : 사업시작가능성

영화 취향 : 로맨스, 어드밴처, 공포, 뮤지컬, 사극, 공상과학, 전쟁, 드라마, 액션, 다큐멘터리등의취향

음악 취향 : 랩, 컨트리, R&B, 힙합, 라틴, 록, 클래식등의음악취향, 악기연주/공연참가에대한성향

독서 취향 : 자주독서할가능성, 연애잡지/논픽션서적/금융투자서적/자서전에대한취향

자원 취향 : 사회적문제에자원할가능성

데모 (Celebrity Match)

https://your-celebrity-match.mybluemix.net/

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Node-RED

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1. 노드 카테고리 : 여러 노드는 각특성에 맞게 카테고리로 분류되어 있습니다.

2. 노드 : Flow를 구성하는데 사용할 수 있는 Element입니다.

3. 팔레트 : 노드를 Drag&Drop하여 구성하고 Flow를 작성하는 공간입니다.

4. Info 탭 : 팔레트에 위치한 노드를 클릭하면 해당 노드를 사용하는 방법이 나타납니다.

5. Debug 탭 : output 카테고리의 debug 노드를 사용하여 Flow를 테스트할 때에 로그를 확인할 수 있습니다.

6. Deploy 버튼 : Flow를 변경했다면 Deploy 버튼을 눌러 변경사항을 배포할 수 있습니다.

7. 메뉴바 : Flow를 import/export 하거나 설정을 변경할 때 사용합니다.

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카카오톡 Webhook 사용하기

• GET /keyboard : 대화창을 열 때 호출• POST /message : 메세지를 보내면 호출

애플리케이션

/message http request body예시{

user_key: "user_key"type: "photo"content: “http://dn-m.talk.kakao.c

om/talkm/oWEVeNkNYz/xMQ9v5isWgwEW3bxFk3X0k/i_7z74vr6t3h801.jpeg”

}

Lab 3. 튜토리얼

https://ibm.box.com/v/meetup29lab3

Lab 3. 튜토리얼완료후파일

https://ibm.box.com/v/meetup29solution

튜토리얼테스트-> 카카오톡에서 @성격테스트

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