Meetup zum Thema Machine Learning / Sprachtechnologien

Am 20.03.2018 haben wir wieder über unsere Meetupseite „innovationnow“ Gäste zum Thema „Machine Learning / Sprachtechnologien“ zu uns ins Haus eingeladen. Den zwei überaus spannenden Vorträgen zu diversen Technologien hinter Alexa, Siri und Co. folgten ca. 40 Gäste. Zusätzlich gab es, wie bei jedem unserer Meetups, ein reichhaltiges Catering durch das Stellwerk18.

Die Vorträge des Abends:

Conversational Interfaces (Anton Spöck):

Im ersten Vortrag stellte uns Toni aus unserem Team die Unterschiede zwischen Chatbots und Frame Based Dialogsystemen wie Dialogflow (Google Home) und Lex (Alexa) vor. Dabei zeigte er sowohl aktuelle Chatbots und Roboter wie Sophia the Robot, als auch ELIZA, den ersten Chatbot von 1966. Abgerundet wurde der Vortrag durch eine Einführung in das Google Framework Dialogflow und einen echten Use-Case, den wir mit Dialogflow umgesetzt und in den Facebook Messenger als „Chatbot“ integriert haben. Zu finden unter: https://www.facebook.com/innMensaRo

Sophia the Robot
Sophia the Robot

Folien von Anton Spöck:

Getting More Information out of Speech (Prof. Dr. Korbinian Riedhammer):

Der zweite Vortrag startet mit vielen Beispielen, wie Spracherkennung schon seit vielen Jahrzehnten anklang in Science-Fiction Filmen gefunden hat. Nach den unterhaltsamen Filmbeispielen aus vergangener Zeit und deren Vergleich zur heutigen Machbarkeit, ging es mit der wissenschaftlichen Evolution von Spracherkennung weiter. Die Gäste waren verblüfft, dass es beispielsweise schon 1920 eine Art Spracherkennung namens Rex gab. Bis heute hat sich die Spracherkennung so weit entwickelt, dass sie beispielsweise nur noch eine Fehlerrate von 5% (Mensch 3-7%) hat und in unter Echtzeit verarbeitet werden kann. Sowohl in der Cloud, als auch On-Premise findet man mittlerweile viele Dienste für fast alle Sprachen zu einem wirklich sehr günstigen Preis. Nachdem die Gäste erfahren haben, was alles mit Sprache möglich ist, wurde es theoretischer. In diesem Part wurde die Technologie hinter moderner Spracherkennung (Deep Learning) vereinfacht erklärt. Dabei ist auch wieder verblüffend, dass die Technik nicht neu ist. Man konnte sie schlichtweg bis vor wenigen Jahren aufgrund von zu wenig Rechenleistung nicht verwenden. Nach dem Einstieg in neuronale Netze, gab es abschließend noch ein paar Hinweise, wo man beim Einsatz von Sprache aufpassen muss.

Acoustic Model Deep Neuronal Network
Acoustic Model Deep Neuronal Network

Ausblick

Wir beschäftigen uns bei innFactory weiterhin mit der Integration von Sprache und Dialogsystemen in Apps. Sollten Sie mehr Informationen benötigen kontaktieren sie uns einfach per Mail.

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