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Chatbot Hackathon
Thalwil, 22.03.2018
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Begrüssung 13:45
Theorie Teil 1 14:15Andrea Gasser
Szenario 1 – QNA Maker 15:15
Szenario 1 – Präsentation 15:45
Gruppen
Gruppen
Pause 16:00
Theorie Teil 2 16:30Michael Maurer
Szenario 2 – From Flow to Bot 18:00Gruppen
Szenario 2 – Präsentation 18:30Gruppen
Abschluss 18:45
Apéro & Networking
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Organisatorisches
 Zugänge
 O365 Testaccount mit User/PW pro Teilnehmer
 Gültig bis 13.04.2018
 Fragen
 Beantwortung direkt durch «Staff»
 FlipChart für allgemeine Punkte
 Follow Up Blog mit Fotos
 Unterlagen ab 26.03.2018 zur Verfügung
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Andrea Gasser
agasser@allgeier.ch
Christoph Möhring
cmoehring@allgeier.ch
Marlen Rathgeb
marlen.rathgeb@livetiles.nyc
Michael Maurer
michael.maurer@livetiles.nyc
… and friends ☺
André Schmid
Luca Weber
Lukas Merki
Roman Hettmann
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Theorie
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Cognitive Services –Vision
 Erkennung von Bild- und Video Material
 Gesichts- und Emotionen-Erkennung
 Text in Bilder
 Handschrift-Erkennung
Sicherheitskamera
Ermittlungsarbeiten
Social Media
Fotoarchivierung
Digitales Archiv
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Limitiertes lernen
und verbessern
Übernimmt eine
spezifische Aufgabe
Beispiele
• Speech / Image
recognition (Siri,
Cortana,Alexa)
• Selbstfahrende
Autos
Denkt, lernt und
verbessert
Versteht und erkennt
die Umwelt
“Hat Bewusstsein”
“Gleichstellung” zum
Mensch
Maschine übertrifft
Mensch
Artificial Narrow
Intelligence (Weak AI)
Artificial Super
Intelligence
Artificial General
Intelligence
(Strong AI)
Definition KI (AI)
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Cognitive Services – Speech
 Erkennung und Echtzeit-Übersetzung von Sprachaufnahmen
 Konvertierung von Sprachaufnahmen in Text
 Konvertierung von Text in Sprachausgabe
Diktiergerät
Ermittlungsarbeiten
Automatisches
Vorlesen auf Websites
Echtzeitübersetzung
bei Events
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Cognitive Services - Language
 Alles rund um unstrukturierte Textdaten: Natural Language Processing
 Spracherkennung und -Übersetzung
 Semantik: Keyword Extraction, Sentiment Analysis
 LUIS – Erkennung von Absichten und Entitäten
Automatisches
Dokumenten-Tagging
Chatbot
Übersetzung
Feedback Bewertung
Rechtschreibprüfung
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Cognitive Services - Knowledge
 Komplexere Daten: Daten > Information > Wissen
 Frage-Antwort (QnA Maker)
 Projekte
 Semantik und strukturierte Daten
 Entitäten-Erkennung und Zuordnung im Kontext
Interaktive BI
FAQ Bot
Kontextanalyse -
Tagging
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Cognitive Services - Search
 Funktionen der Bing Search
 Web, Image,Video, News, etc.
 Autocomplete
Anzeige von
Webresultaten
Autocomplete in
eigenem Suchfeld
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Cognitive Services – Mehrwert durch Kombination
 Cognitive Services basieren bereits aufeinander (Section Knowledge)
 Vision – Text
 Handschrift-Scanning > Automatische Keyword extraction
 Speech – Text – Speech
 Englisch – Deutsch Simultan-Übersetzung
 Speech – Intent
 Mit LUIS sprechen statt schreiben
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Szenario 1 – QnA Maker
From FAQ to Bot
Create Service
• https://qnamaker.ai
Select Source
• URL
• File
• Manual
Save and Train
Test
Publish
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Szenario 2 – Flow
From Flow to Bot
Create Bot - http://www.livetilesbots.com
• New Bot
• Add Flow ability
• Add conversational parameters with question
• Copy JSON
Create Flow from blank - https://flow.microsoft.com
• Add activity: Request
• Paste JSON
• New step: Add an action: Filter for „Teams“ and select „Microsoft Teams – post message"
• Select Team and Channel
• Define Message based on parameters
• Save Flow
• Edit Flow and copy „HTTP POST Url“
Integrate - http://www.livetilesbots.com
• Paste „HTTP POST Url“ into Flow Endpoint
• Save, Train and Publish
Test
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Create Flow Bot
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Create Flow 1/2
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Create Flow 2/2
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Publish Flow Bot
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1. Open www.livetilesbots.com
2. Log In with your hackathon account
3. Run through the wizard experience:
give your bot a name, an avatar, a
conversational style and an ability like
«Create meetings»
OR
Click «New Bot» in the botsdesigner
portal
4. Click «ADD AN ABILITY» and select
«Flow: Add Ability» from the abilities
catalog on the right panel
5. Scroll to converational parameters,
click «New», enter as name «Message»,
add as parameter prompt «What do you
want to post?» and define the field
label as «strMsg»
6. Scroll down to JSON Payload and copy
into clipboard
Step by Step Anleitung (1/2)
7. Open flow.microsoft.com
8. Select «Create from blank»
9. Scroll down to «Search hundreds
of connectors and triggers»
10. Search for «HTTP» and select
from connectors the «Request»
activity
11. Paste the clipboard content
(JSON payload) into the JSON
schema
12. Click «New step» and select «Add
an Action»
13. Serach for «Teams» and select
from the activities «Microsoft
Teams – post message»
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14. Select Team Id as «Hackathon»
and Channel ID as «General»
15. Define message from the
parameters of the previous step,
click on «Message»
16. Save the Flow
17. Edit the Flow and copy the
«HTTP POST URL» into the
clipboard
18. Switch to the Botsdesigner portal
19. Paste the clipboard as Flow
Endpoint and save the activity
20. Click on «Share»
Step by Step Anleitung (2/2)
21. Click on «Train» and wait for the
training to be completed
22. Click on Publish and wait for the
publihsing to be completed
(A publish date and time will be
shown)
23. Copy the Webchat Url into the
clipboard and past it into a
browser
24. Log In and start posting
25. Type the keywords and target
defined in the ability: «Trigger
Flow» (Default)
26. Enter the message you want to
post
27. After hitting enter open up your
Teams site online:
www.teams.microsoft.com
28. Review the Hackathon’s Team
channel «General»
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Start your BOT journey now ☺
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Start your BOT journey now ☺
Spannend, wie
machen wir
das?
Wir haben ein
konkretes
Vorhaben.
Workshop
Initialisierung
Ab 2k CHF
Workshop
Konkretisierung
Ab 6k CHF
Projekt
Basis
Ab 25k CHF
Projekt
Premium
Ab 50k CHF
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Workshops
• Herausforderungen
• Definition Use Case(s)
• Inputs Business Case
• 2 Consultants, 1 Tag (2 AT)
• Ab 2k CHF
• Business Case
(Costs, Benefits, …)
• Definition Use Case(s)
• Grob-Konzept
(Systeme, DB’s, Interfaces, …)
• BOT Definition & Guidelines
• 2 Consultants, 3 Tage (6 AT)
• Ab 6k CHF
Initialisierung Konkretisierung
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Projekt Basic
•LiveTiles Bots Plattform Lizenz
•LiveTiles Bots Verknüpfung auf den Azure Tenant des Kunden
•Vorkonfigurierte LiveTiles Bots Abilities
•Unlimitierte Anzahl Bots
Zusammenfassung
•60-Tage Test-Lizenz für LiveTiles Bots (Kosten des Piloten werden bei einem späteren Kauf der vollen Lizenz angerechnet)
Dauer
•Die Plattform wird auf den Azure Tenant des Kunden konfiguriert
•Konfiguration von Standard Connections & Abilities basierend auf dem Use Case
•Direkter Support während den Geschäftzeiten (9.00-17.00)
Deployment und Support
•Bot Präsentation, welche den ROI der KI und Bot Investition innerhalb der Organisation aufzeigt
•“Bot in a Day” Workshop, um die Integration der KI Applikationen in den Arbeitsplatz, Use Cases, LiveTiles Bots Training, und die Betreuung
der Implementierung der Use Cases zu besprechen.
•Unterstützung bei der Veröffentlichung der Bots in die gewünschten Kanäle (bspw. Webseiten, Microsoft Teams, SharePoint, etc.)
Weitere Leistungen
Ab 25k CHF (die finalen Kosten werden anhand des individuellen Projektumfangs bestimmt)
Investition
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Projekt Premium
•LiveTiles Bots Plattform Lizenz
•LiveTiles Bots Verknüpfung auf den Azure Tenant des Kunden
•Vorkonfigurierte LiveTiles Bots Abilities
•Unlimitierte Anzahl Bots
•Entwicklung von 1-2 Custom Abilities
Zusammenfassung
•60-Tage Test-Lizenz für LiveTiles Bots (Kosten des Piloten werden bei einem späteren Kauf der vollen Lizenz angerechnet)
Dauer
•Die Plattform wird auf den Azure Tenant des Kunden konfiguriert
•Konfiguration von Standard Connections & Abilities basierend auf dem Use Case
•Definition und Entwicklung von 1-2 Custom Abilities (API)
•Direkter Support während den Geschäftzeiten (9.00-17.00)
Deployment und Support
•Bot Präsentation, welche den ROI der KI und Bot Investition innerhalb der Organisation aufzeigt
•“Bot in a Day” Workshop, um die Integration der KI Applikationen in den Arbeitsplatz, Use Cases, LiveTiles Bots Training, und die Betreuung
der Implementierung der Use Cases zu besprechen.
•Unterstützung bei der Veröffentlichung der Bots in die gewünschten Kanäle (bspw. Webseiten, Microsoft Teams, SharePoint, etc.)
Weitere Leistungen
Ab 50k CHF (die finalen Kosten werden anhand des individuellen Projektumfangs bestimmt)
Investition
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LiveTiles Bots Roadmap
Bereits vorhanden In Testphase mit Pilot-Kunden
Welche Abilities benötigen Sie?
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Informationen und Links
 Testaccount vom Hackathon
 ist gültig bis 13.04.2018
 User-ID und PW können verwendet werden
 Kann auch für Szenarien mit LUIS benutzt werden: https://www.luis.ai/
 Eigenen Testaccount lösen: https://products.office.com/de-ch/try
 LiveTiles Bots: https://designer.livetilesbots.com/login
 LiveTiles Unternehmenspräsentation: https://sway.com/Lc9K4yRt8ZjYsqIQ
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Kontakt
Allgeier (Schweiz) AG
Farbstrasse 33 / Seestrasse 97
8800 Thalwil
Telefon: +41 (0) 44 722 75 55
info@allgeier.ch
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Theorie – Machine Learning und LUIS
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Machine Learning
Wie lernt nun eine Maschine?
 Zuerst: Wie lernt ein Mensch?
 Erfahrung und Training
 Maschinen lernen auch durch Erfahrung und Training
 Sie analysieren haufenweise (Beispiel-)Daten
 Daraus generieren sie Algorithmen
 Algorithmen werden aufgrund neuem Training optimiert
 So werden die Maschinen «intelligenter»
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Machine Learning
• Trainingsdaten kategorisieren
• System erstellt/optimiert von Beispieldaten ihren Algorithmus
• Predictive
• Methoden
• Classification (Decision-Trees, Neuronale Netze, Rule-Based Learning, etc.)
• Regression
Supervised
• Keine Kategorisierung verfügbar
• System versucht anhand von internen Ähnlichkeiten den Output zu bestimmen
• Descriptive
• Methoden
• Clustering
• Visualisierung
Unsupervised
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Machine Learning
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Machine Learning
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Machine Learning
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1. Daten sammeln
2. Daten aufbereiten
3. Auswahl eines Models / Methode
4. Training
5. Evaluation
6. Tuning / Anpassungen
7. Predictions
Machine Learning – Zusammenfassung
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 Disziplin, welche sich mit dem Informationsgehalt in Daten beschäftigt
 Beruf des Data Scientist
 Mathematiker / Statistiker
 Programmierer
 Business Analyst
 Visualizer
 Data Analytics
 Predictions (Fraud Detection, Preisentwicklung, Riskanalyse, etc.)
 Data-driven Decisions (von Daten zu Erkenntnissen)
 Big Data
 Zu grosse Datensets für herkömmliche Datenbanken und Tools
 Volume, Variety,Velocity
Data Science
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LUIS in der Theorie
Was ist LUIS?
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LUIS in der Theorie
Was ist LUIS?
 Language Understanding Intelligent Service
 Interpretiert Sätze in natürlicher Sprache
 Versucht zu erkennen, was die Sätze bedeuten
 Sprachmodell zur:
 Interpretation von Absichten (Intents)
 Erkennung von Entitäten (Entities)
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LUIS in der Theorie
Was ist LUIS? Ein Beispiel
 Website einer Versicherungsgesellschaft
 Policen/Informationsanfrage
 Schadensmeldung
 Reklamation
 Bewerbung
 Etc.
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LUIS in der Theorie
Was ist LUIS? Ein Beispiel
 «Ich möchte einen Schaden am Auto melden»
Policen/Informationsanfrage
Schadensmeldung
Reklamation
Bewerbung
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LUIS in der Theorie
Was ist LUIS? Ein Beispiel
 LUIS wird für eine spezielle Domäne modelliert
 Je kleiner der Scope, desto besser das Ergebnis
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LUIS in der Theorie
Was ist LUIS? Ein Beispiel
 Anbindung an ein Bot – Was ist ein Bot?
 Kurz: Eine Applikation, welche automatisierte Aufgabe übernimmt
 Chatbot: Interaktion mit einem (menschlichen) User
 Messaging Applikationen wie Skype, Teams, etc.
 LUIS ist kein Bot – eignet sich aber zur Integration
 Aktionen nach der Interpretation müssen programmiert werden
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LUIS in der Theorie
Was ist LUIS? Ein Beispiel
 Anbindung an ein Bot
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LUIS in der Theorie
Wie ist LUIS aufgebaut?
 Intents
 Entities
 Utterances
Intents
• Policen Anfrage
• Schadensmeldung
• Reklamation
• Bewerbung
Entities
• Versicherungsobjekt
• Kundennummer
• Betrag
• Datum
• Stelle/Job
Utterances
• Ich möchte einen Schaden
am Auto melden
• Senden Sie mir Unterlagen
zur Versicherung
• Ich bin unzufrieden mit
der Versicherungsleistung
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LUIS in der Theorie
Wie wird LUIS trainiert
 Designer erstellt
Beispielssätze (Utterances)
 LUIS generalisiert diese
Utterances -> Erstellt Modell
 Modell wird anschliessend
verwendet um künftige
Eingaben zu erkennen
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LUIS in der Praxis
Aufgabe
1. Login https://www.luis.ai
2. Erstellt ein eigenes LUIS-Modell
 Intents
 Entities
3. Erstellt Utterances als Beispiel-Datensätze
4. Nutzt Features (Phrases und Patterns)
5. Testet euer Modell mit neuen Anfragen
 Wie genau erkennt er Absichten und Entitäten?
 Könnt ihr durch Feedback euer Modell verbessern?
6. Kurze Feedback-Runde
 Welche Domäne habt ihr modelliert?
 Was hat geklappt, was hat nicht geklappt?
Service Desk
Buchungsmaschine
Eventadministration
Project-Office
Spielsteuerung
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Bot-Integration
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Bot-Integration
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Bot-Integration
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Kontakt
Allgeier (Schweiz) AG
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8800 Thalwil
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  • 3. www.allgeier.ch Organisatorisches  Zugänge  O365 Testaccount mit User/PW pro Teilnehmer  Gültig bis 13.04.2018  Fragen  Beantwortung direkt durch «Staff»  FlipChart für allgemeine Punkte  Follow Up Blog mit Fotos  Unterlagen ab 26.03.2018 zur Verfügung
  • 4. www.allgeier.ch Andrea Gasser agasser@allgeier.ch Christoph Möhring cmoehring@allgeier.ch Marlen Rathgeb marlen.rathgeb@livetiles.nyc Michael Maurer michael.maurer@livetiles.nyc … and friends ☺ André Schmid Luca Weber Lukas Merki Roman Hettmann
  • 6. www.allgeier.ch Cognitive Services –Vision  Erkennung von Bild- und Video Material  Gesichts- und Emotionen-Erkennung  Text in Bilder  Handschrift-Erkennung Sicherheitskamera Ermittlungsarbeiten Social Media Fotoarchivierung Digitales Archiv
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  • 9. www.allgeier.ch Cognitive Services –Vision  Erkennung von Bild- und Video Material  Gesichts- und Emotionen-Erkennung  Text in Bilder  Handschrift-Erkennung Sicherheitskamera Ermittlungsarbeiten Social Media Fotoarchivierung Digitales Archiv
  • 10. www.allgeier.ch Cognitive Services – Speech  Erkennung und Echtzeit-Übersetzung von Sprachaufnahmen  Konvertierung von Sprachaufnahmen in Text  Konvertierung von Text in Sprachausgabe Diktiergerät Ermittlungsarbeiten Automatisches Vorlesen auf Websites Echtzeitübersetzung bei Events
  • 11. www.allgeier.ch Cognitive Services - Language  Alles rund um unstrukturierte Textdaten: Natural Language Processing  Spracherkennung und -Übersetzung  Semantik: Keyword Extraction, Sentiment Analysis  LUIS – Erkennung von Absichten und Entitäten Automatisches Dokumenten-Tagging Chatbot Übersetzung Feedback Bewertung Rechtschreibprüfung
  • 12. www.allgeier.ch Cognitive Services - Knowledge  Komplexere Daten: Daten > Information > Wissen  Frage-Antwort (QnA Maker)  Projekte  Semantik und strukturierte Daten  Entitäten-Erkennung und Zuordnung im Kontext Interaktive BI FAQ Bot Kontextanalyse - Tagging
  • 13. www.allgeier.ch Cognitive Services - Search  Funktionen der Bing Search  Web, Image,Video, News, etc.  Autocomplete Anzeige von Webresultaten Autocomplete in eigenem Suchfeld
  • 14. www.allgeier.ch Cognitive Services – Mehrwert durch Kombination  Cognitive Services basieren bereits aufeinander (Section Knowledge)  Vision – Text  Handschrift-Scanning > Automatische Keyword extraction  Speech – Text – Speech  Englisch – Deutsch Simultan-Übersetzung  Speech – Intent  Mit LUIS sprechen statt schreiben
  • 15. www.allgeier.ch Szenario 1 – QnA Maker From FAQ to Bot Create Service • https://qnamaker.ai Select Source • URL • File • Manual Save and Train Test Publish
  • 16. www.allgeier.ch Szenario 2 – Flow From Flow to Bot Create Bot - http://www.livetilesbots.com • New Bot • Add Flow ability • Add conversational parameters with question • Copy JSON Create Flow from blank - https://flow.microsoft.com • Add activity: Request • Paste JSON • New step: Add an action: Filter for „Teams“ and select „Microsoft Teams – post message" • Select Team and Channel • Define Message based on parameters • Save Flow • Edit Flow and copy „HTTP POST Url“ Integrate - http://www.livetilesbots.com • Paste „HTTP POST Url“ into Flow Endpoint • Save, Train and Publish Test
  • 21. www.allgeier.ch 1. Open www.livetilesbots.com 2. Log In with your hackathon account 3. Run through the wizard experience: give your bot a name, an avatar, a conversational style and an ability like «Create meetings» OR Click «New Bot» in the botsdesigner portal 4. Click «ADD AN ABILITY» and select «Flow: Add Ability» from the abilities catalog on the right panel 5. Scroll to converational parameters, click «New», enter as name «Message», add as parameter prompt «What do you want to post?» and define the field label as «strMsg» 6. Scroll down to JSON Payload and copy into clipboard Step by Step Anleitung (1/2) 7. Open flow.microsoft.com 8. Select «Create from blank» 9. Scroll down to «Search hundreds of connectors and triggers» 10. Search for «HTTP» and select from connectors the «Request» activity 11. Paste the clipboard content (JSON payload) into the JSON schema 12. Click «New step» and select «Add an Action» 13. Serach for «Teams» and select from the activities «Microsoft Teams – post message»
  • 22. www.allgeier.ch 14. Select Team Id as «Hackathon» and Channel ID as «General» 15. Define message from the parameters of the previous step, click on «Message» 16. Save the Flow 17. Edit the Flow and copy the «HTTP POST URL» into the clipboard 18. Switch to the Botsdesigner portal 19. Paste the clipboard as Flow Endpoint and save the activity 20. Click on «Share» Step by Step Anleitung (2/2) 21. Click on «Train» and wait for the training to be completed 22. Click on Publish and wait for the publihsing to be completed (A publish date and time will be shown) 23. Copy the Webchat Url into the clipboard and past it into a browser 24. Log In and start posting 25. Type the keywords and target defined in the ability: «Trigger Flow» (Default) 26. Enter the message you want to post 27. After hitting enter open up your Teams site online: www.teams.microsoft.com 28. Review the Hackathon’s Team channel «General»
  • 24. www.allgeier.ch Start your BOT journey now ☺ Spannend, wie machen wir das? Wir haben ein konkretes Vorhaben. Workshop Initialisierung Ab 2k CHF Workshop Konkretisierung Ab 6k CHF Projekt Basis Ab 25k CHF Projekt Premium Ab 50k CHF
  • 25. www.allgeier.ch Workshops • Herausforderungen • Definition Use Case(s) • Inputs Business Case • 2 Consultants, 1 Tag (2 AT) • Ab 2k CHF • Business Case (Costs, Benefits, …) • Definition Use Case(s) • Grob-Konzept (Systeme, DB’s, Interfaces, …) • BOT Definition & Guidelines • 2 Consultants, 3 Tage (6 AT) • Ab 6k CHF Initialisierung Konkretisierung
  • 26. www.allgeier.ch Projekt Basic •LiveTiles Bots Plattform Lizenz •LiveTiles Bots Verknüpfung auf den Azure Tenant des Kunden •Vorkonfigurierte LiveTiles Bots Abilities •Unlimitierte Anzahl Bots Zusammenfassung •60-Tage Test-Lizenz für LiveTiles Bots (Kosten des Piloten werden bei einem späteren Kauf der vollen Lizenz angerechnet) Dauer •Die Plattform wird auf den Azure Tenant des Kunden konfiguriert •Konfiguration von Standard Connections & Abilities basierend auf dem Use Case •Direkter Support während den Geschäftzeiten (9.00-17.00) Deployment und Support •Bot Präsentation, welche den ROI der KI und Bot Investition innerhalb der Organisation aufzeigt •“Bot in a Day” Workshop, um die Integration der KI Applikationen in den Arbeitsplatz, Use Cases, LiveTiles Bots Training, und die Betreuung der Implementierung der Use Cases zu besprechen. •Unterstützung bei der Veröffentlichung der Bots in die gewünschten Kanäle (bspw. Webseiten, Microsoft Teams, SharePoint, etc.) Weitere Leistungen Ab 25k CHF (die finalen Kosten werden anhand des individuellen Projektumfangs bestimmt) Investition
  • 27. www.allgeier.ch Projekt Premium •LiveTiles Bots Plattform Lizenz •LiveTiles Bots Verknüpfung auf den Azure Tenant des Kunden •Vorkonfigurierte LiveTiles Bots Abilities •Unlimitierte Anzahl Bots •Entwicklung von 1-2 Custom Abilities Zusammenfassung •60-Tage Test-Lizenz für LiveTiles Bots (Kosten des Piloten werden bei einem späteren Kauf der vollen Lizenz angerechnet) Dauer •Die Plattform wird auf den Azure Tenant des Kunden konfiguriert •Konfiguration von Standard Connections & Abilities basierend auf dem Use Case •Definition und Entwicklung von 1-2 Custom Abilities (API) •Direkter Support während den Geschäftzeiten (9.00-17.00) Deployment und Support •Bot Präsentation, welche den ROI der KI und Bot Investition innerhalb der Organisation aufzeigt •“Bot in a Day” Workshop, um die Integration der KI Applikationen in den Arbeitsplatz, Use Cases, LiveTiles Bots Training, und die Betreuung der Implementierung der Use Cases zu besprechen. •Unterstützung bei der Veröffentlichung der Bots in die gewünschten Kanäle (bspw. Webseiten, Microsoft Teams, SharePoint, etc.) Weitere Leistungen Ab 50k CHF (die finalen Kosten werden anhand des individuellen Projektumfangs bestimmt) Investition
  • 28. www.allgeier.ch LiveTiles Bots Roadmap Bereits vorhanden In Testphase mit Pilot-Kunden Welche Abilities benötigen Sie?
  • 29. www.allgeier.ch Informationen und Links  Testaccount vom Hackathon  ist gültig bis 13.04.2018  User-ID und PW können verwendet werden  Kann auch für Szenarien mit LUIS benutzt werden: https://www.luis.ai/  Eigenen Testaccount lösen: https://products.office.com/de-ch/try  LiveTiles Bots: https://designer.livetilesbots.com/login  LiveTiles Unternehmenspräsentation: https://sway.com/Lc9K4yRt8ZjYsqIQ
  • 30. www.allgeier.ch Kontakt Allgeier (Schweiz) AG Farbstrasse 33 / Seestrasse 97 8800 Thalwil Telefon: +41 (0) 44 722 75 55 info@allgeier.ch www.allgeier.ch
  • 32. www.allgeier.ch Machine Learning Wie lernt nun eine Maschine?  Zuerst: Wie lernt ein Mensch?  Erfahrung und Training  Maschinen lernen auch durch Erfahrung und Training  Sie analysieren haufenweise (Beispiel-)Daten  Daraus generieren sie Algorithmen  Algorithmen werden aufgrund neuem Training optimiert  So werden die Maschinen «intelligenter»
  • 33. www.allgeier.ch Machine Learning • Trainingsdaten kategorisieren • System erstellt/optimiert von Beispieldaten ihren Algorithmus • Predictive • Methoden • Classification (Decision-Trees, Neuronale Netze, Rule-Based Learning, etc.) • Regression Supervised • Keine Kategorisierung verfügbar • System versucht anhand von internen Ähnlichkeiten den Output zu bestimmen • Descriptive • Methoden • Clustering • Visualisierung Unsupervised
  • 37. www.allgeier.ch 1. Daten sammeln 2. Daten aufbereiten 3. Auswahl eines Models / Methode 4. Training 5. Evaluation 6. Tuning / Anpassungen 7. Predictions Machine Learning – Zusammenfassung
  • 38. www.allgeier.ch  Disziplin, welche sich mit dem Informationsgehalt in Daten beschäftigt  Beruf des Data Scientist  Mathematiker / Statistiker  Programmierer  Business Analyst  Visualizer  Data Analytics  Predictions (Fraud Detection, Preisentwicklung, Riskanalyse, etc.)  Data-driven Decisions (von Daten zu Erkenntnissen)  Big Data  Zu grosse Datensets für herkömmliche Datenbanken und Tools  Volume, Variety,Velocity Data Science
  • 39. www.allgeier.ch LUIS in der Theorie Was ist LUIS?
  • 40. www.allgeier.ch LUIS in der Theorie Was ist LUIS?  Language Understanding Intelligent Service  Interpretiert Sätze in natürlicher Sprache  Versucht zu erkennen, was die Sätze bedeuten  Sprachmodell zur:  Interpretation von Absichten (Intents)  Erkennung von Entitäten (Entities)
  • 41. www.allgeier.ch LUIS in der Theorie Was ist LUIS? Ein Beispiel  Website einer Versicherungsgesellschaft  Policen/Informationsanfrage  Schadensmeldung  Reklamation  Bewerbung  Etc.
  • 42. www.allgeier.ch LUIS in der Theorie Was ist LUIS? Ein Beispiel  «Ich möchte einen Schaden am Auto melden» Policen/Informationsanfrage Schadensmeldung Reklamation Bewerbung
  • 43. www.allgeier.ch LUIS in der Theorie Was ist LUIS? Ein Beispiel  LUIS wird für eine spezielle Domäne modelliert  Je kleiner der Scope, desto besser das Ergebnis
  • 44. www.allgeier.ch LUIS in der Theorie Was ist LUIS? Ein Beispiel  Anbindung an ein Bot – Was ist ein Bot?  Kurz: Eine Applikation, welche automatisierte Aufgabe übernimmt  Chatbot: Interaktion mit einem (menschlichen) User  Messaging Applikationen wie Skype, Teams, etc.  LUIS ist kein Bot – eignet sich aber zur Integration  Aktionen nach der Interpretation müssen programmiert werden
  • 45. www.allgeier.ch LUIS in der Theorie Was ist LUIS? Ein Beispiel  Anbindung an ein Bot
  • 46. www.allgeier.ch LUIS in der Theorie Wie ist LUIS aufgebaut?  Intents  Entities  Utterances Intents • Policen Anfrage • Schadensmeldung • Reklamation • Bewerbung Entities • Versicherungsobjekt • Kundennummer • Betrag • Datum • Stelle/Job Utterances • Ich möchte einen Schaden am Auto melden • Senden Sie mir Unterlagen zur Versicherung • Ich bin unzufrieden mit der Versicherungsleistung
  • 47. www.allgeier.ch LUIS in der Theorie Wie wird LUIS trainiert  Designer erstellt Beispielssätze (Utterances)  LUIS generalisiert diese Utterances -> Erstellt Modell  Modell wird anschliessend verwendet um künftige Eingaben zu erkennen
  • 48. www.allgeier.ch LUIS in der Praxis Aufgabe 1. Login https://www.luis.ai 2. Erstellt ein eigenes LUIS-Modell  Intents  Entities 3. Erstellt Utterances als Beispiel-Datensätze 4. Nutzt Features (Phrases und Patterns) 5. Testet euer Modell mit neuen Anfragen  Wie genau erkennt er Absichten und Entitäten?  Könnt ihr durch Feedback euer Modell verbessern? 6. Kurze Feedback-Runde  Welche Domäne habt ihr modelliert?  Was hat geklappt, was hat nicht geklappt? Service Desk Buchungsmaschine Eventadministration Project-Office Spielsteuerung
  • 52. www.allgeier.ch Kontakt Allgeier (Schweiz) AG Farbstrasse 33 / Seestrasse 97 8800 Thalwil Telefon: +41 (0) 44 722 75 55 info@allgeier.ch www.allgeier.ch