Google Dialogflow | Webhook介紹 | 最實用的 AI 課程盡在MasterTalks

좋은 두 번째 부분에서는 모든 사람을 소개합니다 Webhook 서비스의 일부입니다

그 webhook 서비스 우리는 여기에 GCP Compute Engine 내부 이는 Compute Engine의 VM 인스턴스에 있습니다 우리는 여기에 창조물이 있음을 알 수 있습니다 클라이언트라는 가상 시스템 그것이이 가상 머신 안에 있습니다 벌써 달려있다 Golang http 서버 우리의 webhook 서비스 이 가상 컴퓨터의 외부 IP 35

22912875입니까? 그게 우리가 될거야 이것은 대화 흐름에서 설정됩니다 이 대화 흐름 이행의 웹 훅 내부 URL이 앞에 설정됩니다 이 IP의 위치 이 가상 시스템 내부에서 실행 중이기 때문입니다

Webhook 서비스 그는 8080 포트를 듣고있다 그래서 우리는 나중에 8080 포트를 선택할 것입니다 그런 다음이 URL 설정 내부 우리는 webhook을주고있다 다음은 전체 URL입니다 이처럼 좋은 그럼 한번보세요

좋은 여기에서 주목할 또 다른 사항은 이 VM을 켜면 자동으로이 외부 IP 중 하나를 리 메이크합니다 그런 다음이 하나의 내부에서 실행합니다 8080 포트의 80 서버 이걸 방화벽에 넣을 것을 기억하십시오 8080 포트 열기 그러면 외국의 요청이 들어올 수 있습니다 방화벽 설정은 주로 다음과 같습니다

네트워크의 일부 VPC 네트워크 하의 네트워크 방화벽 규칙 여기에서 내가 여기에서 한 편을 창조했다는 것을 알 수 있습니다 허용 대화 흐름 방화벽 규칙 그런 다음 그는 모든 것을 받아 들일 수 있습니다 8080 포트를 연결하기위한 IP 범위 주로 어떤 종류의 기계에 적용됩니까? 대화 흐름을 갖는 것입니다 이 기계의 태그 소위 태그가이 VM 인스턴스에 있습니다 이 설정 자체 이 VM에 네트워크 태그를 추가 할 수 있습니다

그래서 VM을 만들 때 나는 이것에 VM을 할당 할 것이다 이 대화 흐름의 태그 그래서이 방화벽 규칙을 만들었습니다 이 규칙은 태그는 시스템에서 적용됩니다 현재로서는 하나의 기계 만 있습니다 이 기계는 외부에서 허용됩니다

접근성 이 외부 IP를 통한 액세스 그의 8080 포트 좋은 그럼 한번보세요 이것은이 VM에서 실행 중입니다 골란의 http 서버 코드 그것이 코드입니다 하나의 파일 만 maingo라고합니다

그 주요 기능은 내부에있다 Golang http 서버 여기 우리가 8080 포트를 듣고 있다는 것을 알 수 있습니다 그러면 우리의 길은 하나입니다 우편 HTTP POST API 경로 웹 훅인가요? 여기 왜 우리가 대화 상자에서 이것을 설정하십시오 그의 위치는 외부 IP입니다 그런 다음 우리의 태그를 포트하십시오

좋은 그러면 모두가이 웹 훅 게시물을 볼 수 있습니다 Webhook this 태그 들어온 후 Webhook 함수를 실행합니다 그 기능은 우리의 주요 기능 중 하나입니다 웹 후크 서비스가 할 일 여기서 첫 번째 부분은 이행 요청을받는 것입니다 요청이 접수 된 후 그는이 요청을 수락 할 것입니다

여기 우리는 이것을 취하고있다 요청이 인쇄됩니다 그런 다음이 디버그로 사용됩니다 그런 다음이 이행 요청을받습니다 당신은 모든 것을 사용하지 않을 것입니다

이 요청의 내용 그 다음 우리는 우리가 필요로하는 것을 꺼내야한다 무언가 여기서 우리가 꺼내고 싶은 것은 이것입니다 지오 시티 우리는 날씨의 의도 속에 있기 때문에 우리는이 날씨 의도 안에 있습니다 좋은 이것은 우리 날씨의 의도입니다 영어로 영어를 사용합니다

언어 버전 이 개방형 날씨지도 때문에 API 이 영어 도시 이름 만 허용합니다 그래서 우리 요원도 이걸 사용합니다 영어 좋은 그렇다면 우리의 훈련 문구는 간단합니다 타이페이의 날씨는 어떻습니까? 타이페이는 지리적 도시 매개 변수입니다 오른쪽 그래서 우리는이 도시 코드 섹션에 있습니다

우리는이 대화 흐름을 얻을 것입니다 이 지리적 도시 좋은 그런 다음 도시를 구하십시오 여기에서는 getTemperature 함수를 호출합니다 그러면 그는이 일에서 우리를 도울 것입니다 날씨지도 API에서이 검색어를 엽니 다

도시 온도 그런 다음이 온도를 찾으십시오 우리는 여기서 하나를 만들 것입니다 이행 응답 이 응답을하고 싶습니까? 이 형식은이 대화 흐름 정의를 따릅니다 이쪽으로 돌아 가라 그는 그가 어떻게 나타나길 원하는지 이해할 수있다

UI 위 그래서 우리는 그의 형식을 따르고 있습니다 우리와이 온도를 가져 가라 도시의 이름이 들어 있습니다 그것이 마지막 수익입니다 HTTP 응답이 다음과 같이 되돌아갑니다

아마도 웹 후크 서비스 일 겁니다 논리 프로그램 논리의 내용 그래서 실제 사용은 이것을 사용하는 것입니다 이 성취는 다가옵니다 이 날씨 쿼리 그것은 방금 대화 흐름의 일부라고 말 해졌습니다 이행 측면인가? 이 웹 훅을 활성화해야합니다

그런 다음 URL을 설정해야합니다 웹 후크 서비스가있는 곳입니다 위치 그런 다음, 당신도 이것을 원합니다 날씨 문의 이 의도 아래에있는이 intnet은 이것을 넣어야합니다 스위치를 열어이 스위치를 엽니 다

개봉 후에는 보관 처리 중입니다 좋은 이 시점에서 쿼리를 만들어 보겠습니다 그는 날씨 의도와 일치합니다 하지만 그는 결과를 돌려주지 않았다 우리 webhook 서비스 여야합니다

실행되지 않았습니다 좋은 그런 다음 먼저 연결해 보겠습니다 Webhook 서비스의 가상 머신입니까? 좋은 그런 다음이 webhook 서비스를 실행합니다 좋아, 그것을 실행합니다 그런 다음이 쿼리를 다시 수행합니다

좋은 그럼 모두가 볼 수 있습니다 타이페이의 현재 온도로 돌아 오는 것은 2107도입니다 그런 다음 기본 응답에 기본값이 없습니다 그래서 그는이 성취를 겪고 있습니다

이 서비스에 전화 그러면 우리는 우리는이 코드를 내부에 가지고 있기 때문에 이 수행 요청 그의 몸 전체를 인쇄하십시오 그래서 우리는 볼 수 있습니다 이 객체 문자열 이것은 대화 흐름 에이전트입니다 이 이행 요청이 전송되었습니다 그럼 당신은 그것이 말하는 것을 볼 수 있습니다 무엇을 쿼리 하시겠습니까? 그렇다면 당신의 행동은 무엇입니까? 이 작업은 이전에 언급되었습니다

이 작업은 웹 훅 서비스가 이것을 통과하게하십시오 무엇을하고 싶은지 결정하십시오 프로그램 논리 우리가 여기 쿼리 기상에 있기 때문에 현재는 한 가지 종류의 행동 일뿐입니다 그래서 매우 간단합니다 이 말을하면 논리 비교가 가능합니다

복잡한 이 기능을 사용할 여러 가지 의도가 있습니다 이행 그런 다음 다른 행동을 사용하여 판단해야합니다 그러한 이행 요청은 어떤 코드를 실행할 것입니까? 좋은 그면 그럼 너는 볼 수있다 이것은이 매개 변수의 더 중요한 부분입니다 다음은 코드에 넣을 내용입니다

이 요청 매개 변수 Geo-city to take out 다음은 타이페이입니다 그러면 우리는이 타이페이를 기상지도로 사용할 것입니다 API가이 온도를 이와 같이 확인합니다 좋은 그 패키지는 실제로 이것에 있습니다 Dialogflow도 볼 수 있습니다

이 진단 정보에 있습니다 일단이 성취를 넣으면 이 스위치가 켜져 있습니다 이 세 가지 충족 태그가 더 많이 있습니다 여기에 이행 요청이 표시됩니다 이거 우리와 함께하면 여기가 우리와 함께합니다

webhook 서비스 인쇄 상황은 같습니다 우리가 의도적으로 일치 할 때 이 대화 플로우 에이전트는 이러한 요청을 발행합니다 그런 다음 Webhook 서비스에 도달하십시오 여기에서 Webhook 서비스를 볼 수 있습니다 실제로 어떤 종류의 응답이 되돌아 왔습니까? 여기는 매우 간단합니다

온도를 찾아 보자 2107도 그런 다음 이전 문자열과 일치시킵니다 이처럼 다시 패스하십시오 그게 사실 우리 안에 있습니다

이 webhook 서비스의 코드 이 단락 안쪽 우리는 성취 응답을 구성하기 위해 왔습니다 그런 다음 반환 그 성취 상태가 좋다 그는이 웹 훅이 실행되었다고 말할 것입니다 성공 했나요? 때로는 당신을 만날 수 있다면 성취감에 매료되었습니다 그러나 당신은 여기서 당신의 반응에 대해 아무것도 보지 못합니다

그런 다음이 이행 상태를 볼 수 있습니다 성공 했나요?

Google AI技術 | 設定 Dialogflow | 最實用的 AI 理財課程盡在MasterTalks

그럼 한번보세요 완벽한 대화 플로우 챠트 솔루션 어떤 구성 요소가 구성되어 있습니까? 도시 된 바와 같이 대략 4 개의 구성 요소가 있습니다

파란색 정사각형 사용자 옐로우 클라이언트 오렌지 에이전트 그리고 그린 웹 후크 전체 대화 과정은 맨 왼쪽부터입니다 사용자가 시작했습니다 그런 다음이 클라이언트로 전송되었습니다 여기서 클라이언트는 사용자와 상호 작용하는 것을 의미합니다 터미널 인터페이스 웹 사이트처럼 메시지 앱 또는 자체 서비스 로직 고객은 명세서를 받게됩니다

이 대화 흐름에 전달 된 에이전트 사용자에게 상담원의 응답에 응답합니다 상담원은 전체 b봇 솔루션과 같습니다 지혜의 중심지 클라이언트로부터 명령문 수신 그런 다음 의도 분석을 수행하십시오 그런 다음 발견 된 의도에 따라 사용자 정보 또는 실행 반환 사용자 및 원하는 작업 예를 들어 버스를 묻는 것처럼 또는 레스토랑으로 그런 다음 이러한 특정 데이터 쿼리 및 작업 대리인이 아닌 그러나 서비스를 제공하기위한 웹 훅으로 Aagent는 의도와 주요 정보가 웹 후크에 제공됩니다 웹 후크가 수신되면 실행에 해당합니다

프로그램 작업 이 결과를 에이전트에 다시 반환하십시오 Dialogflow는이 프로세스를 이행이라고 부릅니다 마지막으로 UI를 통해 에이전트를 만들었습니다 운영 할 수있는 해당 API가 있습니다 프로그램과 도킹 이것이 그림에서 가장 낮은 에이전트 API입니다

일부

聊天機器人使用場景 | 利用Google AI三小時打造出專屬你的客服機器人|最實用的 AI 課程盡在MasterTalks

chatbot 대화 흐름의 첫 번째 장에서 우리는 먼저 기본적인 소개를 소개 할 것입니다 첫째, 과정은 당신이 chatbot이 어떤 종류의 문제를 해결할 것인가? 어떤 비즈니스 시나리오를 적용 할 수 있습니까? 대화에서 사업의 동향입니다 chatbot은 어떤 역할을합니까? 기업들은 어떻게 활용하여 최대한 활용할 수 있습니까? 혜택 대화 흐름에 대한 소개가 이어짐 코스는 완전한 chat봇을 설명 할 것입니다 솔루션에 포함되어야하는 구성 요소 완전한 대화 과정은 어떤가? 이 원본을 통해이 작업을 완료하십시오

그리고 그것에 대화 흐름의 위치 마지막으로 대화 플로우 계정을 등록합니다 첫 번째 대화 흐름을 구축하십시오 에이전트 채팅 봇에 대해 이야기하기 전에 우리는 먼저 왜 카불 보트인지를 알아야합니다 비즈니스 및 마케팅에 대한 탁월한 연구 모바일 장치의 대중화 이제 사람들이 인터넷에 액세스하는 평균 시간은 테이블 머신 너머 전 세계 인구의 70 % 이상이 휴대폰을 가지고 있습니다 강력하고 이식 가능한 컴퓨팅 성능 상호 작용이 더 이상 시간과 공간에 의해 제한되지 않게하십시오 엄청난 양의 볼륨이 대화가되었고 비즈니스는 견고합니다 기지 메시지 플랫폼의 완성도 라인과 같은 메시지 앱 페이스 북, 여유없는 역할 기다려라

성장 속도가 초과되었습니다 소셜 네트워크에 이미 있습니다 전 세계 인구의 37 %가 메시지 앱을 사용하고 있습니다 이러한 보급률 하에서 점점 더 많은 상용 응용 프로그램이 직접 통합됩니다 메시지 앱 지불하는 데 사용할 수있는 것처럼 Facebook 메신저 사용 저녁 식사 레스토랑 등의 위치 메시지가 더 많은 플랫폼처럼되었습니다

다양한 자동화 요구가 발생했습니다 모든 비즈니스 분야에는 거대한 대화방이 있습니다 수요 인공 지능의 발전 chatbot의 인공 지능의 도움은 주로 2 개로 나누어 양문형 NLP 및 기계 작동을 활용하려는 의도 이해 기술 사용자의 의도에 맞게 명령문을 올바르게 매핑하십시오 그리고 성명서에서 핵심 정보를 추출하십시오 chatbot 작업의 기초 예를 들어, 사용자가 문장 당신은 내 크기에 맞는 여름 옷을 입고 있니? 그러면 챠트 봇은 그의 의도를 분석 할 수 있습니다

옷 구입 핵심 정보를 얻으십시오 여름을 볼 수있는 크기처럼 그런 다음 Chatbot은 이러한 정보를 기반으로 할 수 있습니다 제품 데이터베이스에서 적합한 제품 찾기 구매자에게 추천 수요 예측 과거의 채팅 봇과의 사용자 상호 작용을 기반으로합니다 사전에 다른 서비스 제공 전통적인 웹 사이트 및 수동태와 비교 더 인간적인 경험 예를 들어, 사용자는 이미 장 Y 구니에이를 h 치했습니다 여러 쌍의 신발 현재 챠트 봇은 그것이 있는지 여부를 적극적으로 권고 할 수 있습니다

그건 그렇고, 일치하는 양말 몇 켤레 가져와 대화는 비즈니스의 이익입니다 대략 3 가지 측면으로 나눌 수 있습니다 효율성 이메일, 웹 응용 프로그램 또는 모바일 앱 프리젠 테이션 모드 Chatbot, 대화식 인터페이스 특정 비즈니스 운영에보다 효율적인 사용자가 작업을 완료하도록 안내 예를 들어 나는 모든 사람들이 제품 만족을 얻었다고 믿는다 조사 편지 편지를받는 것부터 코멘트를 채우기까지 설문지는 아마도 다음과 같은 과정을 거치게됩니다 텍스트 설명을 읽고 검토 버튼을 클릭하면 밖으로 점프합니다

여행 페이지 그런 다음 프로필을 작성하십시오 작성한 후 리뷰를 작성하십시오 그런 다음 제출 버튼을 누릅니다 한 단계의 실패로 인해 사용자가 매우 좌절감 그래서 나는 단순히 포기한다 채팅 봇 인터페이스로 대체 된 경우 사용자가 만족도 조사를위한 메시지를 받음 그런 다음이 메시지에 회신하십시오

아주 간단합니다 대화식 인터페이스는 작업을 크게 줄입니다 필수 단계 효율성 향상 자연스러운 대화는 우리가 가장 익숙했던 것입니다 통신 방법 온도 Chatbot은 웹 페이지보다 모바일 앱 물론, 더 많은 인간적인 접촉 참가 웹 페이지 및 모바일 앱이 더 정적입니다 사용 대기중인 리소스 그리고 chatbot의 사용은 대부분 비교됩니다 명확한 동기 부여 따라서 사용자의 참여도가 높습니다

채팅 봇은 더 관련성 높은 정보를 제공하기 위해 비교 될 수도 있습니다 피드백 대화의 이해는 비즈니스의 장점입니다 chatbot에 대한 몇 가지 일반적인 응용 프로그램을 살펴 보겠습니다 장면 웹 사이트 사용 지원 chatbot의 효율성과 높은 참여로 인해 장점 따라서 사용자의 이해를 돕는 데 매우 적합합니다 좀 더 복잡한 웹 애플리케이션 비즈니스 고객 서비스 비즈니스 고객 서비스 일부 비교 시스템 일반적인 문제 해결 또한 대화방을 사용하여 작업을 향상시키는 데에도 좋습니다

효율성 및 인적 자원 절감 사람들이 하이 엔드 고객 서비스에 집중하도록하십시오

#AndroidDevSummit ’18, AI Hub & Kubeflow Pipelines for businesses, Cloud Scheduler, & more!

[음악 재생] JEN PERSON : 안녕하세요 저는 Jen Person의 "Developer 보여 주다

" 가장 멋진 개발자의 주간 업데이트입니다 Google의 뉴스 지난 주 Android Dev Summit이 발생했습니다 캘리포니아 마운틴 뷰에있는 컴퓨터 역사 박물관에서 팀은 안드로이드 10 년을 기념했습니다

Kotlin, Jetpack, Android에 대한 공유 업데이트 Studio, App Bundles 및 물론 Foldables에 대해 이야기했습니다 모든 세부 사항과 세션 비디오에 대한 링크를 보려면, 아래 설명에있는 링크를 클릭하십시오 지난 주, 팀은 AI 허브와 Kubeflow를 소개했습니다 AI를 더 간단하고, 빠르며, 더 유용합니다 AI 허브에는 플러그 앤 플레이 ML 콘텐츠가 있습니다

Jupyter 노트북, TensorFlow 모듈, 그리고 더 Kubeflow 파이프 라인은 Kubeflow의 새로운 구성 요소입니다 앱을 만드는 것처럼 ML 코드를 패키지화하고, 조직 전체의 다른 사용자에게 재사용 할 수 있습니다 두 가지에 대한 자세한 내용은 링크를 참조하십시오 Cloud Scheduler는 완전히 관리되는 cron 작업 서비스입니다

모든 응용 프로그램이 배치 / 큰 데이터를 호출 할 수있게 해주는 기능, 클라우드 인프라 운영 – 본질적으로, 자동화 된 배치 작업을위한 최신 관리 cron 서비스 이제 사용 가능합니다 빠른 시작에 대한 링크는 게시물에 있습니다 컨테이너는 업계 표준 컨테이너 런타임입니다 Dockers 핵심 런타임 구성 요소 이제 Containerd Optimized에 베타 버전으로 제공됩니다

Kubernetes 엔진 111 용 OS 예제 명령과 사용자 가이드에 대한 링크가 게시물에 있습니다 2018 고 사용자 설문 조사는 응답을 위해 열려 있습니다 11 월 30 일까지

귀하의 관점을 공유하려면 게시물을 클릭하십시오 최고의 프로그래밍을 만드는 데 도움이됩니다 가장 가까운 사람들의 욕구와 욕구에 맞는 언어 그것에 너야 마음에 드시고 구독하고 공유하시는 것을 잊지 마십시오

나는 "Developer Show"의 Jen Person입니다 보고 주셔서 감사 드리며 다음 주에 다시 보겠습니다 때때로 나는 주변을 걷고있다 나는 왜 사람들이 나를 쳐다 보는가? 그리고 나서 나는 그것이 내가 아이처럼 입은 옷

Google AI技術 | Dialogflow 簡介 | 最實用的 AI 理財課程盡在MasterTalks

Chatbot은 두 가지 주요 유형으로 나눌 수 있습니다 룰베이스 및 AI베이스 룰베이스의 대화방은 이름에서 알 수있는 것과 같습니다 비밀 번호 작업 입력이 이전의 일부 작업과 일치합니다

정의 된 규칙 해당 응답 또는 동작을 실행합니다 비교적 단단한 충분히 인간이 아니다 룰베이스의 대화방은 기계 학습을 사용합니다 기술 입력이 완전히 일치하지 않더라도 정의되지 않은 항목조차도 그는 또한 지능적으로 반응 할 수있다 또한이 유형의 대화방을 사용할 수도 있습니다 시간 경과 더 많은 정보를 수집 한 후 더 똑똑해집니다

물론, dialogflow는이 유형에 속합니다 Chatbot Dialogflow 기능 여러 주류 메시지 플랫폼 통합 라인, 페이스 북, 슬랙크처럼 기다려라 UI 인터페이스를 통해 복잡한 작성 대화 과정 기계 학습 및 NLP 기술 사용 발표자의 의도 이해 사용을 통해 모델을 지속적으로 강화할 수있는 능력 그 모델은 점점 더 지능적으로 변하고 있습니다

Google AI技術 | Dialogflow 與 Slack 的整合 | 最實用的 AI 理財課程盡在MasterTalks

좋은 이 대화 흐름 파일에 왔습니다 이 용어의 통합에서 아래에서 볼 수 있습니다

지원 외에도 google의 액션 그의 다른 플랫폼은 또한 대단히 그런 다음 우리는 오늘 그것을하기 위해 선을 사용합니다 우리의 예 사실, 라인의 설정 이 문서는 위에서 분명합니다 그런 다음이 단계를 단계별로 수행합니다 대화 흐름에이 줄을 넣으십시오 에이전트는 직렬로 연결됩니다

그런 다음 여기에서 그 중 일부를 소개하겠습니다 단계 먼저이 줄로 가야합니다 한 줄에 대한 등록을해야합니다 계좌 번호 그런 다음 처음에 라인 계정이있는 경우 이메일 계정이 직접 사용됩니다 회선의 전자 메일 계정 로그인 들어 오세요

좋은 그럼 내가 여기에 로그인 할거야 착륙 후, 들어 오십시오 이것이 내가 전에 창조 한 것입니다 아직 만들지 않은 경우 이것은 빈 그림이어야합니다 그런 다음 먼저 새 공급자를 만들어야합니다

제공자는 다음을 의미합니다 채팅 봇의 줄은 무엇입니까? 정체성 즉, 그것은 당신이 예를 들어 어떤 유형의 회사입니까? 회사 소개 그렇다면 어떤 산업입니까? 대화방의 목적은 무엇입니까? 그럼 당신은 기본적으로 당신이 chatbot을 볼 수 있습니다 무엇을 사용할 것인가? 산업 또는 사용 기본 정보 만 입력하면됩니다 공급자인가? 그런 다음 점차적으로 gcpprovider를 얻었습니다 공급자가 들어가면 새 채널을 만들어야합니다

채널 측에서 메시지를 선택해야합니다 API 하나의 채널 그러면 여기 그가 너를 원한다고 말할거야 APP의 이름은 무엇입니까? 다음 이것을 설명하고 12 가지를 명중하십시오 그런 다음 계획을 세우면 개발할 수 있습니다 무료로 무료 인 경우 보낼 수 없습니다

그러나 당신은 무제한의 무제한을 가질 수 있습니다 친구 제한이 없다 이 챠트 봇을 친구로 몇 명 추가 할 수 있습니까? 개발중인 경우 그는 한계가 있습니다 좋아하는 친구는 최대 50 명입니다 그럼 내 제안은 무료로 사용하는 것입니다

왜냐하면 나는 챠봇 봇을 밀어 넣을 필요가 없기 때문이다 이런 기능 그런 다음 기본 정보를 입력하십시오 여기에 채널을 만들었습니다 나는 보일 것이다 이것이 우리가 창조 한 메시지입니다

이 채널의 API 앱 이름이 호출되었습니다 첫 번째 에이전트 여기에는 몇 가지 중요한 것들이 있습니다 정보를 기억해야합니다 채널의 ID입니다 그런 다음 채널의 비밀 아래 채널에도 액세스 할 수 있습니다

토큰 여기에 접근 할 수 없다면 토큰 단어 이 문제에 대한 버튼을 클릭 할 수 있습니다 이렇게 하나 더 생산할 것입니다 해당 채널 ID, 채널 비밀 및 에이전트 액세스 토큰 이 세 가지 정보를 복사해야합니다 그런 다음이 대화 콘솔에서 내부 통합 당신은 줄을 가능하게 할 것입니다

활성화 된 후 그는 그런 그림을 가질 것이다 여기에서 볼 수 있습니다 당신이 처음 열면 이 세 필드는 비어 있어야합니다 그런 다음이 세 필드 채우기 위해 그냥 우리가 방금 가지고 있던 채널 채널 ID, 내부에서 본 채널 비밀 채널 액세스 이 줄에서 채울 수 있습니다 다음 웹 훅 URL이 있어야합니다

원래 존재했다 그 일은 대화 흐름에서 나올거야 여기에 복사하십시오 그런 다음 줄에 붙여 넣으십시오 이 URL을 다음에 복사합니다

그럼 이걸 너에게 돌려 준다 라인의 개발 콘솔 이 웹 훅 URL 쪽에서 즉, 당신은 그것을 고집 할 것입니다 여기에 우리가있는 곳이 있습니다 이 URL보기 기본적으로 이렇게 게시 한 후 너 끝났어 그 후 QR 코드가 생성됩니다

파일 그렇다면이 QR 코드로 휴대폰을 가져갈 수 있습니다 라인 QR 코드 그것을 스캔하려면 그런 다음이 챠트 봇 줄을 넣을 것입니다 친구를 추가하십시오 그럼 당신은 그와 대화를 시작할 수 있습니다 모두가이 줄 잡담에주의를 기울인다

그것이 처음 설립되었을 때가있었습니다 옵션을 자동 회신이라고합니다 메시지를 넣는 것이 가장 좋습니다 사용 안함 그렇지 않으면,이 챠트 봇은 당신이 그것에 관해 이야기 할 것입니다 한 문장 그는 자동 응답합니다

긴 목록은 잘 모르는 목록입니다 뭐하고 있니? 여기에있는 단어는 사용할 수 없습니다 나는 그 긴 문자열을 보지 않을 것이다 매번 자동으로 답장을 보내면

Google PhD Fellowship Program

[음악 재생] MAGGIE JOHNSON : 기회 학생들은 Google로부터 친목을 얻습니다 정말로 꽤 중요합니다

우리는 3 년간의 기금을 제공 할뿐만 아니라, Google 스폰서도 제공합니다 그래서 그들의 학문적 스승과 함께, 실제로 연구 조사에서 그들을 돕고 있습니다 그래서 우리는 그들에게 많은 통찰력을 제공합니다 그들이 일하는 동안 업계의 관점으로 그들의 학업 경험에 IAN GOODFELLOW : PhD 친목을 실제로 얻었습니다

내 자신의 연구를 수행 할 수있는 많은 자유를주었습니다 방향과 내 자신의 프로젝트 PhD 펠로우쉽 수혜자로서 당신이 원하는대로 자유롭게 할 수 있습니다 그리고 당신은 많은 작은 것들을 떨어 뜨릴 수 있습니다 당신이 일하고 있고 정말 야심있는 일을하고 있습니다

MAYA GUPTA :이 프로그램은 우리에게 싹 트는 재능을 발휘할 기회 연구자와 연구를 알게된다 전 세계의 프로그램 다른 관점에서 생각할 수도있다 우리가 가진 것보다 ED CHI : 저는 항상 멘토가 되었기 때문에 멘토가되기로 결심했습니다 학생들과 상호 작용하여 매우 활기차고, 새로운 아이디어와 새로운 혁신에 유용한 에너지를 가져옵니다

우리가 여기서 고려할 필요가 없을 수도있는 방법들 Google 제프 딘 (Jeff Dean) : 젊은 연구자들과 사람들에게 자주하는 말 일찍이 일을 배우는 가장 좋은 방법은 당신이하지 않는 것들을 알고있는 사람들과 일하는 것 협업을 통해 문제가되는 문제를 해결할 수 있습니다 개별적으로 할 수 있습니다 MAGGIE JOHNSON : 이러한 최첨단 기술 그것들은 지금 너무 많이 존재합니다

기계 학습 및 심층 학습과 같은 것들, 그것은 양자가 출현하기 시작하면서 – 이것이 실제로 어떻게되는지 생각하는 것입니다 사회와 사람들을 사용하는 사람들에게 영향을 줄 것입니다 MAYA GUPTA : 우리는 태클을 시도하고 있습니다 구글에서 정말 어려운 연구 문제 Google과의 양방향 커뮤니케이션 Google Research 및 나머지 연구 커뮤니티 정말 대단하고 정말로 중요합니다

MAGGIE JOHNSON : 우리가 함께하고 있는지 확인하고 싶습니다 이 차세대 모든 종류의 준비 흥미롭고 혁신적인 것들

Advanced audience targeting with data and AI

[음악] 안녕하세요 오늘 하루는 어떻게됩니까? 그래서 영화 산업은 재능있는 예술가와 함께 일할 수있는 능력 스튜디오가 가져올 수있는 능력 관중들, 오늘 내가 무엇을하고 있는지 내가 너에게 말할거야

우리가 한 일의 일부 Google Cloud는 이야기와 결혼하고 우리가 잠시 보았던 관중들 이제는 비용이 많이 들고 고객을 유치하고 재능을 끌어 들이기 우리가 왼쪽 아래에서 오른쪽 위 사분면 그리고이 움직임은 긴장감을 키우고 있습니다 한편 지각 판 사이 예전에 내장 된 관성력 다른 일을하는 방법 내가 부를 수있는 것들 능력이란 무엇인가 발견 Hardy 's 발견은 중요한 정보를 제공합니다 특히 임원 및 영화 제작자에게 비판적인 영화는 비판적이다 속편이 이제 잠재 고객 발견 과정과 밀접한 관련이있다 영화를 만들 때의 스토리 텔링 스튜디오 경영진의 제작자 왜 알지? 영화는 새로운 무엇이 될 필요가있다

영화와이 영화는 누구인가? 이 질문을하기 위해 만들어진 것은 어렵다 정확하게 대답하려면 여기에 열쇠가 있습니다 관객에 대한 이야기 ​​내부에는 돌을 맞춰서 이야기와 관객은 단지 그것을 프로세스의 결과로 발생시킨다 스튜디오와 영화 제작자들은 실제로 그들이 조정할 수없는 많은 손잡이 이 정렬을 달성하기 위해 그것은 복합체이다 문제이며 이점은 문제입니다

데이터 중심의 통찰력 때문입니다 스튜디오가 데이터 수집 중입니다 오늘 도구를 만들고 건축하기 때문에 두 가지 도구에 대해 알려줍니다 우리는 폭스에서 처음으로 만들었습니다 마릴린과 마릴린이 대답했다

어떤 영화 유형에 관한 질문입니까? 마릴린이 뭉치를 만들려고 노력하고있어 의 데이터를 보면 보이는 컴퓨터 비전을 통한 영화 음모에 영화를 통해 NLP를 생성 한 다음 가능성이있는 DNA를 기술하는 보고서 두 번째 데이터를 기반으로 한 영화 우리가 만든 툴은 밤이라고합니다 크롤러는 기본적으로 이 질문은 우리가 만들려고 노력하고 있었고 도구가 거대한 병렬 질문을한다 수백 가지의 멀티 샘플링 샘플링 다른 관객과 그것을 출력합니다 우리를 도와주는 정교한 보고서 전례없는 수준으로 묘사하다 이 핵심 팬이 누구인지 자세히 설득력있는 영화 관객 및 노 쇼가 누구인지 이제 저는 여러분에게 이야기 할 것입니다

최고의 쇼맨은 이것이 우리가 실제로 데이터를 일부 용지에 적용했습니다 이 영화는 영화와 유사한 잠재 고객 또 다른 뮤지컬이었던 라 – 라 – 땅 작년에 열린 우리 사교적 인 온라인 채팅 속도 실제로 미디어는 젊은 여성 데모의 방향 가설과 일치했다 라 라 랜드 놀람은 우리가 사용하기 시작했을 때왔다 우리가 예고편을 분석 할 때 사용한 도구 그렇지 않은 더 넓은 잠재 고객을 발견하십시오 반드시 젊은 데모 센터에서 가족 영화를 중심으로 디즈니 뮤지컬과 기분 좋은 이 권한 부여 드라마는 매우 그것은 변화를 제안했기 때문에 중요하다

우리의 마케팅 전략은 우리는 결국에 큰 영향을 미친다고 생각합니다 영화의 성공은 너무나도 다행 스럽다 우리에게 영화는 꽤 잘했다 4 억 달러의 북쪽 전 세계적으로 Studios는 그들이 경쟁하기 위해 배우고 있다는 것을 배우십시오 세계의 이야기와 관객 불완전하지만 다차원 데이터 그리고 그들은 또한 그 자리에 정렬을 측정하는 프로세스 이야기와 청중 사이 신속한 재 할당을위한 열쇠가 될 마침내 그들은 건물을 짓고있다

인공 지능 도구를 사용하지 않는 건물 속일 수밖에 없지만 재능있는 밝은 영화 제작자와 더 관련성 있고 긴급한 영화 제작 경험은 대단히 감사합니다 [박수 갈채] [음악]

AIで創る未来 – 地方の人手不足を解決するために。あるクリーニング店の挑戦。

청소 + AI =? 이 도시는 과거에는 활발한 석탄 광산 도시 였지만, 하지만 이제 인구는 노화되고 있습니다 인구 감소가 가속화되고있는 상황에서, 우리는 노동자의 부족에 대처할 수있는 시스템을 개발할 필요가있었습니다

AI가 계산원과 같은 일부 기능을 수행 할 수 있다면, 우리 사업은 살아남을 수 있습니다 나는 고객이 입는 의복의 종류를 인식하는 인공 지능을 가진 셀프 체크 아웃 출납원을 개발했습니다 2015 년 Google 오픈 소스 TensorFlow에 감탄했습니다 나는 TensorFlow를 사용하여 내 비즈니스에 대해 생각하기 시작했습니다 저는 기계 학습에서 실제로 지식이 없었습니다

YouTube 동영상에서 정보를 공부했습니다 즉시 저는 많은 수의 이미지가 필요하다는 것을 인식했습니다 그래서 나는 자동 사진 사수를 만들었고, 25,000 개의 이미지를 가져 와서 수동으로 라벨을 붙였습니다 한 대의 컴퓨터로 이미지 인식을 처리 할 수 ​​있습니다 그것은 우리와 같은 중소기업에게 커다란 이점입니다

AI 금전 등록기를 소개 한 후, 우리 직원들은 고객과의 의사 소통에 시간을 할애 할 수있었습니다 그들은 또한 때로는 우리 공장 공장 운영에 더 많은 기여를했습니다 우리의 생산성이 많이 향상 될 것이라고 확신합니다 특히 시골에서는 노동자 부족이 어디에서나 일어나고 있습니다 하지만 AI는 해결책입니다

아무도 시도하지 않았기 때문에 내가 실패하더라도 낙심 할 이유가 없습니다 나는 미소 짓고 머리를 숙이고 앞으로 나아갈 것입니다 인공 지능은 어떻게 사용합니까? Google AI

Welcome to QuantumCasts! A new series on quantum computing

MARISSA GIUSTINA : 안녕하세요 나는 마리사 지 스티나이고, 나는 새로운 일련의 동영상을 소개합니다

양자 컴퓨터와 어떻게 프로그래밍 할 것인가 우리는 일련의 네 가지 비디오를 다루고 있습니다 우리가 즐길 수있을 거라 생각하는 개념의 폭 넓은 집합 나는 양자 계산이 실제로 무엇인지 설명 할 것이다 전통적인 컴퓨팅과는 다른 점이 있습니다

거기에 많은 서술들이 나와 있습니다 나는 그것을 본질적으로 끓일 것이다 양자 컴퓨터의 작동 원리와 사용법을 보여줍니다 다니엘은 차이점을 파헤 칠 것입니다 고전 정보와 양자 정보의 결합 육체적 인 수준에

전통적인 메모리에 대해 배우게됩니다 마이크로 전자 레벨에서 어떻게 작동하는지, 이를 바탕으로 양자 칩이 어떻게 작동하는지 확인하십시오 다음은 양자 컴퓨터 프로그래밍에 관한 것이며, 데이브가 그걸 다 말해 줄거야 양자 컴퓨터 프로그래밍의 개념과 프로그래밍이 아닙니다 새로운 오픈 소스 Cirq 언어 쉽게 해줍니다

마지막으로, 깊은 개념에 관심이 있다면 컴퓨터 과학 중 세르지오는 당신에게 대우를 제공합니다 그는 오랫동안 확고한 강자에 대해 이야기 할 것입니다 교회 – 튜링 논제와 양자 컴퓨팅이 제공하는 방식 한계로부터의 흥미 진진한 돌파구 전통적인 컴퓨팅의 이 동영상은 우리가 처음 접하는 동영상입니다 Google 개발자를 위해 제작하고 그 (것)들에 당신의 의견을 듣는 것을 사랑하십시오 나 또는 다른 발표자에게 질문이 있으시면, 아래 의견란에 남겨주세요