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。

Bluemix（IBM Cloud）上のNode-REDを使って、膨大なTwitter情報からキーワード一致の投稿だけをリアルタイムで抽出する方法を解説。フロー作成とTwitterノード設定を初心者向けに紹介。

天気APIを呼び出して指定の都道府県・市の天気を答えるPepperサンプルアプリの作り方を解説。プロジェクトファイル付きで、Pepper単体フローからAPI連携にステップアップしたい方向け。

IBM BluemixとPepperを連携させる開発手法を紹介。アトリエ秋葉原で公開された資料・サンプルコードを参考に、AIアプリ開発の幅を広げるBluemix×Pepper接続方法を解説します。