CKmates - AWS 三大 AI 解決方案：應用影像辨識、聊天機器人與語音轉換以及 Serverless 應用

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AWS 三大 AI 解決方案:
應用影像辨識、聊天機器人與語音轉換
以及 Serverless 應用
主任雲端架構師
李明政博士 (Pote Li)
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Agenda
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AWS 上的人工智慧服務介紹
AWS Hans-on Lab
AWS 人工智慧實例分享
AWS Lambda 簡介
生活中可見的 AWS 人工智慧應用

AWS Lambda –
無伺服器、事件驅動的運算服務
3
• 執行程式無需再思考伺服器。
• 事件驅動，可自選事件來源 (如: Alexa, S3…)
• 只需支付｢處理的請求數｣及執行程式所需的｢運算時間｣。

使用 AWS Lambda 的具體效益
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• 不用伺服器
• 不用管理
• 自動化
• 持續擴展
• 即用即付費
• 不再需要為閒置
設費付錢
• 全域性分配
• 限 Lambda@Edge
• 僅支援 Node.js
台灣有網路節點

使用 AWS Lambda
就該像打開水電開關那樣簡單
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上傳您的程式設定需要驅動
的服務
Lambda 執行
並只使用所需
的計算資源
真正實現了
使用多少付
多少
1 2 3 4

AWS Lambda 擁有多種驅動方式
無縫與 AWS 各項服務做結合
6
提供客戶端面項

開始使用 AWS Lambda
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將邏輯寫成程式:
• Node.js 4.3 & 6.10,
• Java 8,
• Python 2.7 & 3.6,
• C# (.NET Core 1.0 & 2.0),
• Go 1.x
彈性使用:
• 同步與非同步
• 整合其它 AWS 服務
簡易的資源模型:
• 運算資源可從 128 MB
到 3 GB
• CPU 按比例分配
彈性的管理權限:
• 安全的資源管理權限，
包含 VPCs
• 功能呼叫的存取限制

用多少付多少，就像使用水電瓦斯一樣
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支付金額 = 請求費用 (使用次數) + 運算費用 (運算時間跟選用的記憶體)
Try AWS Lambda Free

案例分享-
可口可樂北美集團使用 Serverless
架構開發自動販賣機的行動支付
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• EC2 (6 台 T2.M)
每年成本 (12864 美元) -> Lambda 每年成本 (4490 美元)
節省了 65% 成本 (使用量: 3000 萬次/月)
• 開發團隊在寫程式的時間比例從 39% 提升到 68%

AWS 人工智慧
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生活中可見的 AWS 人工智慧應用 – 亞馬遜倉庫

生活中可見的 AWS 人工智慧應用 – Amazon Go

AWS 針對不同對象與需求提供人工智慧服務
Platform
(開發者的 AI)
Service
(每個人的 AI)
Framework
(資料科學家的 AI)
Infrastructure
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Amazon
Rekognition &
Rekognition
Video
Amazon
Polly
Amazon
Lex
Amazon
Translate
Amazon
Transcribe
Amazon
Comprehend
Amazon
Machine
Learning
Amazon Spark
Amazon EMR
Amazon
Kinesis
Amazon
ECS
Amazon
Sagemaker
Amazon
Kinesis
Video Streams
MXNet TensorFlow Caffe Torch Theano CNTK Keras
AWS Deep Learning AMI (Amazon Linux / Ubuntu / Windows)
GPU CPU IoT Mobile

AWS 人工智慧服務
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視覺
Rekognition Rekognition Video
語言
Lex Translate
文字
TranscribePollyComprehend

AWS Rekognition
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AWS Rekognition 提供許多的功能服務

Rekognition: Object and Scene Detection
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Rekognition: Facial Analysis
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Rekognition: Face Comparison
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Rekognition: Facial Recognition
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可同時辨識
100 張臉孔
可從圖片中辨
識出特定臉孔

Rekognition: Celebrity Recognition
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Serverless 實作範例 – 名人辨識
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.jpg https://goo.gl/mDETQF

Rekognition: Text Recognition
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Rekognition: Image Moderation
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Rekognition: Video Analysis
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AWS Rekognition

Rekognition Video

Rekognition Video: 找出影片中人物出現的時間

AWS Polly
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Polly: Life-like Speech Service
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中文預計
2018年底
轉換文字成
口語化發音
全託管 52 種發音 25 種語言低延遲，
近乎即時

Polly: 專注在語音的品質語發音
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自動且準確的文字處理
“Today in Tainan, Taiwan, it’s 31°C”
“We live for the music” live from Madison Square Garden
“We are at St. Patrick St.”

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可為文本添加語義
(原話文字) “Richard's number is 2122241555”
(添加語義) “Richard's number is 2122241555”
高智慧的語義理解
“Peter Piper picked a peck of pickled peppers.”
<speak>
Richard's number is <say-as interpret-as="digits">2122241555</say-as>
</speak>
Speech Synthesis Markup Language (SSML)

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智慧型｢語氣｣設定
“Hi My name is Justin.
I am excited to talk about Polly's new features”
多國語言發音
<speak>
Hi!<amazon:effect name="whispered">My name is Justin.</amazon:effect>
I am excited to talk about Polly's new features.
</speak>

AWS Lex
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人類與電腦已從打字進化到口語對話模式，
未來透過語音進行搜尋已成趨勢
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預計到 2020 年，
透過語音進行搜尋的次數將達到
2000 億次 (超過一半的搜尋次數) 。
資料來源: MindMeld

AWS Lex
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使用 AWS Lex 設計出屬於您的交談機器人
Amazon Lex 提供:
1. 自動語音辨識 (ASR) 的進階
深度學習功能，可將語音轉
換為文字，以抓取關建字
2. 自然語言理解 (NLU) 來辨識
文字與關建字中的含義，讓
您建立的應用程式能具備高
度參與的使用者體驗和逼真
的交談互動功能。

AWS Lex 開發流程
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聊天機器人實作範例 (FB Messenger)
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“我希望開啟/關閉
EC2 機器 !!”
Lex Lambda EC2
DEMO HERE
https://goo.gl/Kmp1ii

生活中可見的 AWS 人工智慧應用 – Amazon Echo

一起加入這場 AI 與 Serverless 的革命吧!!
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AI 請查看客戶使用案例
https://aws.amazon.com/tw/
machine-learning/what-is-ai/
請到 AWS Console，創建您的第一個 AI 應用。
免費方案請見 https://aws.amazon.com/tw/free/
若您是產品經理或是商業分析師若您是 CIO 或是開發人員
Serverless 請查看
http://aws.amazon.com/lambda
的客戶情境。
請到 AWS Lambda 控制台，
創建您的第一個 Function 並執行它
（前 100 萬次的請求，免費！）。

Hands-on Lab:
使用 Amazon Lex 與 AWS Lambda 快速
開發你的第一個 AI 聊天機器人 (Chatbot)
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44Copyright © CKmates. All rights reserved
事前準備-完成相關 IAM 設定

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事前準備-創建 EC2

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創建 AWS Lambda

創建 AWS Lambda
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創建 AWS Lambda
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創建 AWS Lambda
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創建 AWS Lambda
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創建 AWS Lambda
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交談機器人-AWS Lex

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startInstanceIntent
請注意大小寫

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Instance
請注意大小寫

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stopInstanceIntent
請注意大小寫
Instance
請注意大小寫

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交談機器人-在 Console 進行測試

交談機器人-在 Console 進行測試
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交談機器人-AWS Lex 回應卡設定

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https://goo.gl/jU4BAc

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使用 Facebook Messenger
製作聊天機器人
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Serverless 實作範例-聊天機器人 (FB Messenger)
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“我希望開啟/關閉
EC2 機器 !!”
Lex Lambda EC2
DEMO HERE

交談機器人-操作步驟
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粉絲團建立步驟

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刪除機器
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刪除 EC2 機器
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補充教材:
使用 Serverless 實作名人辨識
(AWS Lambda + AWS Rekognition)
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Rekognition: Celebrity Recognition
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Serverless 實作範例-名人辨識
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.jpg https://goo.gl/mDETQF

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點選創建

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121
['Im Na-yeon', 'Yoo Jeong-yeon','Hirai Momo', 'Minatozaki Sana', 'Park
Ji-hyo', 'Myoi Mina', 'Kim Da-hyun', 'Son Chae-young', 'Chou Tzu-Yu']
填入

122
檔案上傳收到通知
人臉辨識後

實作參考檔案
123
https://goo.gl/PnDpCz

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AWS 原木色鉛筆
或
AWS Credit USD25
(擇一)
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