Inspiration

  • Querer experimentar con nuevas tecnologías.

  • Aprovechar la popularidad de los bots y llevarlos un paso más adelante a través de la interpretación del lenguaje natural.

  • Proporcionar una interfaz agradable y sencilla para el usuario.

  • Crear algo con potencial de mercado.

What it does

Se trata de un asistente personal, que actúa como "bot" en Facebook Messenger, cuya principal característica es el reconocimiento de calzado deportivo de Adidas, con el fin de ayudar al cliente a encontrar el modelo y poder comprarlo.

Además ofrece información relacionada con los productos reconocidos, como puede ser el nombre, precio, características, descripción y la tienda oficial más cercana donde poder comprarlos.

Por último, se trata de un bot desarrollado teniendo en cuenta el flujo de una conversación natural, interpretando lenguaje natural y respondiendo a este correctamente en variadas situaciones.

How we built it

Frontend:

  • Se trata de la interfaz de Messenger, ofrecida por Facebook.
  • Este frontend ofrece una completa API con la que poder realizar toda interacción necesaria.

Backend:

  • Servidor Virtual alojado en remoto, con certificado de seguridad para servir en https.
  • Recast.ai para el reconocimiento del lenguaje natural.
  • Tensorflow y Python para el reconocimiento de imágenes.
  • Node.js para interacción con APIs.
  • MongoDB para el almacenamiento de datos.

Challenges we ran into

  • Integración y coordinación entre las diferentes plataformas/herramientas.
  • Aprendizaje de nuevas tecnologías.

Accomplishments that we're proud of

  • Mejorar nuestros conocimientos de Aprendizaje automático.
  • Utilizar nuevas plataformas y tecnologías desconocidas orientadas al ámbito comercial.

What we learned

  • Profundizar conocimientos.
  • Técnicas de interpretación de lenguaje natural y de visión por computador.

What's next for Adidas Assistant

  • Ofrecer recomendaciones basadas en los reconocimientos.
  • Permitir pagos dentro de la plataforma.
  • Reconocimiento de más prendas / modelos.
  • Optimizar reconocimiento por voz.
  • Permitir valoraciones dentro de la plataforma.

En definitiva, crear un asistente completo.

Built With

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