Konverzační aplikace

V eClubu vznikly aplikace Alquist a YodaQA. To jsou základní bloky pro návrh konverzačních aplikací. Chceme realizovat několik skutečných aplikaci. Například:  navrhněme aplikaci pro mobilní telefon, která uživateli bude radit jak si vzít půjčku nebo hypotéku. Mnoho lidí neví jak se počítají úroky, kolik nakonec zaplatí a mnoho dalších detailů. Když něco nevíte zeptejte se asistenta. Poradí jak na to. YodaQA umí rozpoznat a odpovědět dotazy, Alquist umí řídit dialog.  Vyberte si aplikaci, o které si myslíte, že ji uživatelé budou potřebovat a zkuste jí implementovat, my vám pomůžeme. Malé intro

Bezdrátový vypínač

Pracujeme na inteligentním WiFi vypínači, který přes router ovládá  LED světla.  Navrhli jsme jednoduchý dotykový ovladač, který dovede světlo vypnout, zapnout, ovládat hladinu osvětlení a má detektor přiblížení. Hladinu osvětlení automaticky udržuje na konstantní úrovni díky zabudovanému čidlu. Rozpozná když se k němu někdo přiblíží a světlo zapne, odejde-li, sám zhasne. Krásná hračka! Software vypínače zdaleka není nic jednoduchého. V tomto projektu se potřebujeme zaměřit na snížení spotřeby baterií. Gadget musí vypínat WiFi, ale tak, aby se neztratila IP adresa, atd.

Robot the Director

Řízení podniku vyžaduje správné a rychlé rozhodování. Ředitel musí například plánovat kolik koupit surovin, kolik pracovníků přijmout v příštím roce, jak nastavit cenu produktů, kteří dodavatelé jsou nespolehliví, jak se mění trh, jak prosperuje konkurence, jak optimalizovat daně, jak vysoké mají být platy, co si zaměstnanci přejí, atd. Správné rozhodnutí vyžaduje co nejpřesnější informace a dobrou intuici. Počítače intuici ještě nemají, ale jsou určitě lepší ve shromažďování a zobrazování informací. Kombinace člověka a robota bude bomba ředitel. Projekt tohoto typu v sobě skrývá mnoho dílčích a zajímavých části. Akumulace znalostí z internetu, predikce, UI, zobrazování, klasifikace a další.

Proximity senzory

Jedním z projektů, na kterém pracujeme, je automatické rozpoznávání chování lidí. Rádi bychom navrhli co nejlevnější hardware, který by poznal uživatele a upozornil ho: vezmi si deštník dnes bude pršet. Stejný hardware by mohl být v kávovaru, když se přiblížíte zeptá  se: stejnou kávu jako včera? Počítač by mohl po rozpoznání uživatele automaticky zalogovat atd. HW a algoritmy tohoto typu lze použít v mnoha zajímavých a užitečných aplikacích.

Zeptej se YodaQA

IBM vyvinulo Watson systém, který odpovídá na otázky typu faktoid. Watson pak porazil vítěze soutěže Jeopardy. Petr Baudiš se tímto systémem inspiroval a vyvinul YodaQA. V eClubu pracujeme na jeho vylepšování. YodaQA skládá řady algoritmů, které je stále třeba vylepšovat. V poslední době nahrazujeme klasické NLU algoritmy neuronovými sítěmi. Je to hodně práce a jde to pomalu, ale přináší nám lepší přesnost i rychlejší výpočty. Udělali jsme také velký pokrok ve výuce češtiny a zvyšování přesnosti při odpovídání dotazů v omezených doménách. YodaQA algoritmy jsou také první, které používáme pro konverzační aplikace typu bot. Pokud tě zajímá Natural Language Understanding (NLU) připoj se k nám a pomoz nám ve vylepšování systému.

Co musím vědět?

Často spoléháme na internet jako nejlepší zdroj nejnovějších informací. Používáme různé typy informačních portálů. V průběhu instalace se nás tyto aplikace vyptávají co nás zajímá. Je třeba si vybrat z předepsaných témat. Těžko v tématech najdeme to, co nás opravdu zajímá. Co když se zajímáte o rybaření, o lukostřelbu nebo výrobu bižuterie. V jednom z našich projektů se proto chceme pokusit vytvořit aplikaci, která na základě znalosti vašeho profilu (FB, LinkedIn, …) bude vybírat novinky, které vás opravdu zajímají. Pokud vás podobná témata zajímají, přijďte se na nás podívat.

Text a jak se v něm vyznat

Internetové stránky, reklamní letáky, návody, lékařské zprávy, zprávy o škodách od pojišťoven atd. jsou dokumenty, které jsou psány přirozeným jazykem. Přesto obsahují mnoho informací, které lze strukturovat. Například lze uložit v tabulce parametry produktu, třeba mobilního telefonu. Do tabulky uložíme rozměry místnosti, ve které zničila prasklá stoupačka podlahu. Strukturovaná data počítač na rozdíl od nestrukturovaných dat mnohem jednodušeji zpracuje. Vytvořit strukturovaná data je jedním z velmi důležitých projektů, který řešíme.

Jak pracovat se znalostí

Pro správné odpovídání dotazů nebo vyhledávání je potřeba nějak organizovat znalosti. Úkolem tohoto projektu je nalézt metody jak rozšiřovat databáze znalostí. Nových informací přibývá stále rychleji a je nutné udržovat databáze “up to date”. Dobrovolníci aktualizují Wikipedii, ze které vznikla Wikidata a na znalosti se můžeme ptát pomocí SPARQL. My chceme databáze rozšiřovat, automaticky najít algoritmy a napsat programy, které budou projíždět internet a znalosti ve Wikidata. Na tomto problému pracuje Michal, který  napsal velmi zajímavý blog.

Kdo si hraje, nezlobí …

Nebo-li, „kdo pracuje rád, pracuje lépe.“ A jak by taková práce mohla vypadat? Co kdyby například skladník místo hledání krabice v regálu lovil Paleton GO, nebo by nudná e-mailová komunikace nad objednávkou probíhala virtuálně ve spolupráci s virtuální sekretářkou od vedle? Co jednoduše změnit nudnou analýzu nákladů tak, aby ve virtuální realitě mohla být zábavou. Podobně řešit i plánování. Jasně, Gantův diagram je super, ale co kdyby bylo možné si v rozšířené virtuální realitě projít naplánované úkoly a mít tak možnost se podívat, co se bude dít dál? Či by nám v rámci dobré gamesky mohl vyskočit přetížený stroj? Wow, 250 XP za hit. Super.
V dalším projektu budeme vyvíjet nová uživatelská rozhraní, automatizační roboty, prediktivní analýzy, pracovat s Big Data, IoT a vymýšlet optimální vizualizaci s komunikaci.