Watson Natural Language Classifier (NLC) を Pepper に組み込み、質問内容に対応した回答を喋らせる実装方法を解説。Speech to Text連携の続編としてQ&AロボPepperを作成します。

Pepper単体の音声認識精度の悪さを、Watson Speech to Textと連携させることで補強する実装方法を解説。話しかけた言葉をしっかり拾える賢いPepperを作るためのプロジェクトファイル付き。

コマンドラインで行うのが基本のWatson NLC学習データ投入を、PythonでGUIアプリ化して非エンジニアでも投入できるようにする実装方法を解説。事前準備とソースコード付き。

Watson Natural Language Classifier（NLC）に質問を投げると、一番確信度の高い回答を表示するGUIアプリをPythonで実装する手順。事前準備からソースコードまで紹介。

Watson Speech to Text APIをPythonから呼び出して、音声ファイルを文字起こしする方法を、IBM Bluemix（IBM Cloud）の登録手順からコード例まで初心者向けに解説します。

Watson Language TranslatorをPythonから呼び出して、入力した日本語を英訳するPepper用コントローラを作る方法。Python GUIで実装したサンプルコードのダウンロード付きで解説。

Pepperを簡単に動かすためのPepperコントローラーをPython 2.7 SDKで作成する手順を解説。Pepper用Python開発環境の準備からソース説明、実行確認まで紹介します。

Windows環境でPepper用Python 2.7 SDKをセットアップする手順を初心者向けに解説。Python 2.7導入・SDKインストール・環境変数PATH追加・qibuildインストールまでを網羅。

コレグラフではなくPython 2.7 SDKを使ってMACでPepperを動かすためのセットアップ手順を解説。ソースコードベースでPepperアプリを開発したい方向けの環境構築ガイドです。

PepperとIBM Bluemix Watsonの「Language Translator」を組み合わせて、話しかけた言葉を翻訳して喋るPepperサンプルアプリの作り方を、プロジェクトファイル付きで解説します。