How to Install Mycroft AI on a Raspberry Pi

안녕 모두, 배 승무원을 환영합니다 오늘 저는 어떻게 할 것인가를 보여 드리겠습니다

Mycroft AI를 Raspberry Pi에 설치하십시오 그래서 당신을 모르는 사람들을 위해 Mycroft AI는 Google 홈이나 Amazon Alexa와 같은 개인 비서이지만 또한 공개 소스이기 때문에 코드를 검토하고 변경할 수 있습니다 기호 그리고 그것이 발생하면 Raspberry Pi에 설치하는 것이 정말 쉽습니다 정확히 우리가 먼저해야 할 일입니다

이 프로젝트를 위해서 우리는 특히이 두 가지가 빠르기 때문에 Raspberry Pi는 구체적으로 모델 2 또는 모델 3입니다 Mycroft를 돌릴만큼 충분합니다 또한 8 기가 바이트 이상의 마이크로가 필요합니다 SD 카드, 아날로그 스피커 세트 및 USB 마이크가 있습니다 USB가없는 경우 마이크가 있지만 웹캠이 있으면 대신 웹캠을 사용해 보거나 사용할 수 있습니다

그래서 소프트웨어 측 우리는 SD 카드 이미지 버너 인 에셔가 필요할 것입니다 우리는 Mycroft 이미지를 SD 카드에 쓰려고합니다 네가 가지고 있지 않다면 그것은 진행하고 그것을 다운로드, 나는 아래의 설명에 링크가 있습니다 그리고 Mycroft AI github으로 가서 picroft를 다운로드하고 싶습니다 이미지, 나는 또한 아래의 설명에 링크되어 있습니다

일단 당신이 그냥에 처를 열고, 계속해서 선택하고 이미지 선택을 클릭하십시오 Picroft를 압축 해제 한 위치로 이동합니다 영상 그런 다음 SD 카드를 두 번 클릭하고 플래시를 누릅니다 일단 깜박이는 프로세스가 완료되면 컴퓨터에서 SD 카드를 분리하고 삽입하십시오

너의 나무 딸기 파이로 그런 다음 라즈베리 파이를 아날로그 스피커에 연결하고 또한 USB 마이크를 연결하십시오 다음과 같이 이더넷 케이블을 사용하려는 경우 귀하의 라즈베리 파이 또한 플러그를 꽂은 다음 라즈베리 파이의 전원을 켭니다 타고있다 PI와 Wi-Fi를 사용하려는 경우 키보드 및 화면을 Pi에 연결하여 Wi-Fi를 구성하십시오 도대체 무엇이 케이스, 결국 라스베리 파이가 mycroft 이미지를 부팅하고 필요한 모든 업데이 트를 만들었습니다, 그것은 스피커에서 코드를 재생 시작합니다 가끔씩

이제 다음으로하고 싶은 것이 있습니다 homemycroftai로 가서 계정으로 로그인하거나 가지고 있지 않으면 로그인하십시오 하나를 만든 다음 장치가있는 곳으로 향하십시오

이제 보시다시피 나는 이미 장치가 있지만 여기에 장치를 추가하지 않으면 귀하의 라스베리 파이가 스피커를 통해 연주하는 등록 코드 그때 여기서 Pycroft를 선택하고 Mycroft 장치의 이름을 지정하고 Mycroft라는 이름을 당신이 원한다면 몇 가지 다른 설명과 확인을하자 페어 모든게 간다면 당신은 한 쌍의 장치를 갖게 될 것입니다 이제 나는 이미 짝을 지어서 돌아가겠습니다 이제 기기를 페어링하면 기기 탭에 표시됩니다

가기 그리고 라스베리를 클릭하십시오 여기에서 설정을 수정할 수 있습니다 Mycroft가 이전에 입력 한 장소와 위치를 입력하면 날씨와 다른 것들 이제 당신은 모두 준비되어 있고 놀 수 있습니다 마이 크로프트

마이 크로프트, 몇 시죠? 이봐, 마이 크로프트는 노래 부른다 안녕 마이 크로프트는 나에게 농담을 말한다 그리고 이것들은 단지 일부입니다 Mycroft가 사전 설치되어 제공되는 몇 가지 간단한 명령 중 하나입니다 너라면 Mycroft가 다른 멋진 기술을 수행하도록 다른 기술을 설치하는 데 관심이 있습니다

mycroft 기술 설치에 대한 다른 비디오를 보냅니다 그래서 이것은 이것을위한 것이 었습니다 비디오, 나는 너희들이 그것을 즐기기를 바랍니다 우리에게 엄지 손가락을 줘야한다 더 멋진 콘텐츠를 구독했는지 확인하고 다음 동영상

Actions on Google: Building Apps for Assistant

[음악 재생 중] 사칫 미슈라: 안녕하세요 저는 사칫 미슈라입니다 오늘 저는 APIAI를 이용해 Google 어시스턴트이 앱을 만드는 것이 얼마나 쉽고 빠른지 보여드리려고 합니다 이 앱들은 Google 홈이나 조건이 맞는 모바일 기기의 어시스턴트에 접속 가능한 사람이라면 누구나 사용할 수 있습니다 이 영상에서 저는 어시스턴트 앱을 만들 것입니다 GitHub에 있는 'Google에 대한 사실'에 관한 예시와 비슷하죠 'Google에 대한 사실' 예시는 사람들에게 Google의 역사에 관한 사실이나 본사에 관한 이야기 등 사용자가 관심있어 하는 이야기를 해줍니다 하지만 여기에서 끝나지 않고 사용자는 개발자 사이트에 가서 그 예시들을 더 개발할 수도 있고 사용자가 잘 아는 분야에 대한 사실을 추가할 수도 있습니다 고양이나 뜨개질 같은 것들을 말이죠 이제 API

AI 도구에 가서 이것을 어떻게 만드는지 처음부터 살펴보도록 하죠 먼저, 액션 콘솔에 로그인 하고 프로젝트 추가를 클릭합니다 이름을 설정하면 새로운 프로젝트가 만들어집니다 액션 콘솔은 시작점입니다 어떤 새로운 어시스턴트 앱을 만들든지요 여기에서 개발 도구를 설정하면 분석 도구와 테스트 도구들에 접속할 수 있습니다 그리고 앱에 대한 디렉터리 정보를 입력하는 양식도 제공합니다 여기에서 우리는 APIAI를 사용하거나 저희의 NLA와 함께 가공되지 않은 액션 SDK를 사용할 수 있고 또는 자연 언어를 이해 솔루션을 사용할 수 있습니다 APIAI를 선택해 볼게요 APIAI에 로그인 됐습니다 그리고 에이전트가 만들어졌습니다 APIAI 에이전트는 사용자의 상품 또는 서비스를 위한 NLU 모듈입니다 API

AI의 에이전트는 어시스턴트를 위한 앱을 지정해 줍니다 그러면 이 영상의 목적에 따라 그것들이 동일한 것을 지칭한다고 생각합시다 에이전트를 만들고 나면 인텐트 화면이 뜹니다 인텐트와 엔티티는 2개의 중요한 개념인데 APIAI에서 상호작용하는 시나리오를 만들 때 중요합니다 인텐트는 대화를 시작하는 지점이고 사용자들의 대화 경험이 어떻게 나타나야 하는지에 대해 방향을 잡아줍니다 사용자가 자신이 원하는 것에 대해 여러 방식으로 말할 수 있지만 결국 모두 하나의 인텐트를 통한 동일한 대답을 받아야 합니다 대화는 사용자들의 답변을 인텐트로 끊임없이 정리하는 과정이라고 할 수 있습니다 저희 앱이 이미 기본 대비책 인텐트를 갖고 있다는 점을 기억하세요 이것은 사용자들이 말하는 것을 앱이 인식하지 못할 때 사용됩니다 기본 환영인사 인텐트도 있습니다 이것은 사용자가 처음 왔을 때 사용된다는 점에서 대화의 시작점을 의미합니다 이미 만들어진 환영 인사를 지우고 여러분만의 인사를 설정해 봅시다 "Google에 관한 사실에 오신 것을 환영합니다 Google의 역사 Google 본사 중 어느 것을 듣고 싶으십니까" 같은 인사를 할 수 있습니다 이를 통해 사용자를 알 수 있고 저희의 어시스턴트 앱을 Google 어시스턴트와 분리해서 생각할 수 있습니다 또한 다음 대화로 사용자를 이끌 수도 있습니다 여기에서는 '양자택일' 질문을 사용해 보겠습니다 여러분의 명령어는 모두 앱의 성격을 결정한다는 것을 기억하십시오 이는 훌륭한 대화 경험을 만들기 위해서 아주 중요합니다 다음 인텐트로 넘어가기 전에 몇 가지 수동 설정 엔티티를 만들어야 합니다 엔티티는 사용자들이 그들의 자연 언어로 명령을 내릴 때 사용하는 다양한 표현들을 묶어놓은 것입니다 엔티티는 인텐트의 논리가 받아들일 수 있는 표현들의 한계를 설정합니다 APIAI에는 두 종류의 엔티티가 있습니다 첫번째는 미리 설정되어 있는 시스템 엔티티로 자주 쓰이는 표현들을 다룹니다 시간, 숫자, 주소, 자료 등을 말이죠 두번째는 개발자 엔티티입니다 우리는 이것을 여기에 사용할 것입니다 저는 APIAI 웹 콘솔을 사용해 개발자 엔티티를 만들 것입니다 하지만 여러분은 JSON 또는 CSV 형식 파일들을 업로드하거나 API 콜을 통해 사용할 수 있습니다 먼저 시작하기 위해서 'Google에 대한 사실'의 두 종류의 사실에 대해 알아야 합니다 '과거'라고 표현될 수도 있는 '역사'와 HQ라고도 하는 '본사'입니다 다 끝내고 나면 이렇게 될 것입니다 다음으로 사용 사례를 위한 인텐드를 만들 겁니다 저희의 어시스턴트 앱이 도움을 주고 사실을 이야기해줄 겁니다 'tell_fact'라는 인텐트를 만들고 사용자가 사실을 듣기 위해 물어볼 질문의 몇 가지 예시를 추가합니다 우리는 사용자가 시작화면에서 주어진 환영 인사 인텐트에 인사할 것을 예상할 수 있고 아니면 다른 사실에 대해 물어볼지도 모릅니다 이미 사실 하나를 들은 후에 말이죠 또 그들은 단순히 '역사'라고 말하거나 혹은 더 복잡하게 '구글의 역사에 대해 알아보고 싶어' 라고 할지도 모릅니다 새로운 예시들을 입력하면 그 예시들이 fact-category 엔티티로 주석이 자동으로 달리는 것을 볼 수 있습니다 이것은 사용자가 구문에 엔티티 값을 직접 제공해서 이 인텐트가 실행되도록 할 수 있다는 의미입니다 우리는 이런 주석, 파라미터의 이름 그리고 엔티티가 우리의 예시에 적용되도록 바꿀 수 있습니다 APIAI는 주석의 예시와 엔티티를 보고 배울 것입니다 더 다양한 요구들을 이해하기 위해 말이죠 예시를 좀 더 추가해 보죠 사용자가 이 인텐트에 어떻게 작용할지에 대해서요 "Google HQ에 대해 말해줘" "Google의 역사에 대해 알고 싶어" "Google 본사에 대해 말해줄 수 있어?" "Google에 대해 말해봐" 대개는 10~12개의 예시를 제공하고 싶을 겁니다 사용자가 뭐라고 말할지에 관해 다양하게 API

AI를 교육시키기 위해서 말이죠 마지막 문장은 fact-category 엔티티에 포함되지 않는다는 것을 기억하세요 트리거링 문장에서 카테고리는 항상 명시되지 않는 APIAI를 나타내줄 뿐이죠 여기 아래에 asfact라는 인텐트를 위해 액션을 입력해 보겠습니다 그리고 이건 제 비지니스 업무를 작동시킬 겁니다 관련된 답변을 얻기 위해서요 참고로 APIAI에서의 액션은 Google에서의 액션과 다르다는 것을 아셔야 합니다 그리고 우린 다시 fact-category 파라미터가 자동적으로 생성되는 걸 볼 수 있습니다 주석의 예시로부터 말이죠 이 인텐트는 단 하나의 파라미터를 가집니다 그치만 여러분은 이 하나가 전체의 묶음을 가질 수 있단 걸 상상해 볼 수 있습니다 레시피 찾기 인텐드같이요 재료 목록과 식사 종류가 필요할지도 모르는 것처럼 말이죠 'Google에 대한 사실'은 사용자가 원하는 카테고리를 모르면 사실을 이야기 할 수 없습니다 그렇기 때문에 저는 이 파라미터를 표시할 겁니다 그리고 명령을 추가해보겠습니다 'Google에 대한 사실'은 이 명령들을 사용할 겁니다 인텐트를 작용하게 하기 위한 구절이 바로 제공되지 않을 때 놓친 정보를 요청하기 위해서 말이죠 예를 들어 사용자가 구글에 대한 사실을 달라고 말할 때 같은 경우에 말입니다 여러분은 하나의 명령 이상을 추가할 수 있습니다 각각의 파라미터에 다양하게 추가할 수 있는 거죠 우리의 명령은 여러분이 무엇을 듣길 원하는지와 관련됩니다 구글의 역사나 그 본사에 대해서요 이제 간단한 사실을 하드코어해보죠 예를 들어 Google은 1998년에 설립됐다 같은 거요 우리는 이제 이 인텐트를 APIAI 시뮬레이터에 바로 시험해 볼 수 있습니다 우리가 만든 문장을 시험해 보죠 "Google에 대한 사실을 말해줘" 인텐트가 일치하는 걸 볼 수 있습니다 그리고 fact-category 파라미터를 위한 명령을 얻을 수 있습니다 트리거링 구절에서 제공되지 않았거든요 응답 후, 우리는 하드코드된 답변을 받게 됩니다 여기예요 하지만 우리의 실제 답변은 달라질 겁니다 사용자가 듣고자 하는 사실에 따라 말이죠 그래서 이를 단순히 하드코드를 할 수 없습니다 생생한 경험을 제공하기 위해 API

AI 에이전트에 웹 후크가 필요합니다 이건 웹 호스티드 엔드포인트가 될 겁니다 그리고 APIAI는 이를 주어진 인텐트를 위해 물을 수 있습니다 몇 가지 응답을 제공하기 위해 말이죠 여러분의 웹 후크는 https 엔드포인트 빌트여야 합니다 여러분이 선택한 어느 기계에서든지요 이는 새로운 APIAI 요청을 만들 때와 적절하게 형식화된 답변을 보낼 때 큰 역할을 할 겁니다 약간 복잡할 수 있는데요 그래서 저희는 Nodejs에 클라이언트 라이브러리를 만들었습니다 이를 사용해서 여러분의 비지니스 업무와 인터페이스가 가능합니다 그럼 이게 어떻게 Nodejs 웹 후크를 만드는데 사용되는지 한번 볼게요 이 앱을 위해서 말이죠 여기에 API

AI 앱 클래스을 초기화하는 클라우드 기능이 있습니다 클라이언트 라이브러리의 npm 패키지에서 보내진 것이죠 그리고 이를 한 쌍의 새로운 요청과 응답을 함께 초기화합니다 저희는 또한 맵을 알려줍니다 액션 맵이라고 하죠 그리고 이는 APIAI 콘솔에 입력된 액션 스트링이 기능 처리기에 맞추게 합니다 이런 경우, tellfact 액션을 매핑합니다 저희가 tellFact 기능 전에 콘솔에 적어둔 액션을 말이죠 그리고 이것은 APIAI 앱 오브젝트와 관련해 퍼지게 될 겁니다 액션 맵과 함께 apphandleRequest를 부르는 것은 응답을 API

AI에 보내는 업무를 작동하게 할 것입니다 tellFact 기능으로 몇 가지 흥미로운 것들을 할 수 있습니다 첫째, 팩트 스트링을 기본으로 초기화시켜 줍니다 그리곤 appget Argument 방법을 이용해서 fact-category 파라미터의 값을 도출해 냅니다 인텐트에서요 그 값에 기반해서 사용자에게 사실을 가져다 줍니다 그리고 사용자를 위한 답변을 형성하죠 사용된 답변은 사용자 기기의 서페이스 기능을 바탕으로 합니다 기기가 시각적 정보를 스크린에 휴대폰처럼 도출해낼 수 있다면 풍부한 응답들이 사용됩니다 그리고 이는 간단한 채팅 텍스트가 있는 카드와 이미지를 포함합니다 접근 가능성을 위한 대체 텍스트와 함께 말이죠 마지막으로 그 대답은 몇 가지 제안을 포함하고 있습니다 대화가 더 나아가기 위해서요 화면에 결과물을 도출할 수 없는 기기의 경우 음성 답변으로써 사용자에게 간단한 스트링이 사용됩니다 자 이제 우리의 웹 후크를 클라우드 기능으로서 지어봤습니다 그리고 Google 클라우드 기능처럼 호스팅 솔루션에 배치해 봤습니다 우린 이제 APIAI에 이것을 사용하게 하면 됩니다 그러기 위해서 Fullfillment로 가서 웹 아래에 있는 Enabled를 클릭하세요 후크 셋팅을 하고 웹 후크의 호스트 주소를 입력합니다 그리고 tellFact 인텐트로 다시 돌아갑니다 그리고 아래에 있는 Use Web Hook를 체크해 줍니다 이게 APIAI가 웹 후크로부터 제공된 답변을 사용할 수 있도록 합니다 여기에 입력된 것 대신에 말이죠 이 인텐트를 위해서요 다시 APIAI 시뮬레이터에서 인텐트를 시험해 볼 수 있습니다 근데 이번에는 User Says 섹션에서 주어진 문장을 사용하지 않을 겁니다 "Google의 과거에 대해 흥미로운 걸 말해봐" 라고 해보죠 그리고 즉시 이 간단한 답변을 얻게 됩니다 우리의 웹 후크에서 만들어진 것이죠 이 점이 API

AI의 가장 멋진 것들 중 하나이기도 하고요 기계 학습입니다, 저희가 제공한 문장에 따라 교육을 받는 거죠 또한 사용자들의 입력을 알아듣습니다 예시와 문자 그대로 일치하지 않더라도 말이죠 그리고 웹 후크를 부르고 답변을 제공합니다 꽤 깔끔하죠? 웹 후크에서 보낸 JSON 요청 또한 확인할 수 있습니다 여기요 이것을 분석하는 건 보통 꽤 어렵습니다 하지만 저희 클라이언트 라이브러리는 이를 쉽게 해주죠 우린 또한 APIAI 콘솔의 교육 섹션을 살펴볼 수 있습니다 입력이 우리의 인텐트와 일치하는지 확인하기 위해서 말이죠 심지어 실시간 정정도 가능합니다 인텐트와 엔티티가 잘 맞는지 말이죠 즉시 그 자리에서요 여기에서 작동이 잘 되는 게 있는데요 먼저 이 대화를 좀 더 보충하고 싶네요 예를 들어, 사용자는 혼란스러울지도 모릅니다 이 어시스턴트 앱으로 뭘 할 수 있는지에 대해서 말이죠 그렇기에 다음의 말을 받아들일 수 있는 도움 콘텐트를 만들어 보죠 "뭘 할 수 있니?" 아니면 "도움이 필요해" 같은 문장들이요 다시 한번 말씀드리지만 제가 여기에 제공하는 예시보다 더 많이 제공하는 걸 잊지 마세요 여기에 간단한 도움의 답변을 제공할 수 있습니다 사용자를 저희 tellFact 인텐트로 이끌기 위해서죠 "Google의 역사나 본사에 대해 다 이야기해 줄 수 있습니다 어떤 걸 알고 싶나요?" 이보다 더 좋은 옵션은 그냥 사용자에게 사실을 제공하는 겁니다 그들에게 대화의 기반을 마련해 주는 거죠 저는 여러분이 여러분 스스로 시도해 볼 것을 권장합니다 마지막으로 quit(마침)이라는 인텐트를 추가해 보겠습니다 그리고 이건 사용자가 대화에서 떠날 수 있도록 해줄 겁니다 이 인텐트를 작동하기 위해 사용자는 아마 이런 말을 해야할 겁니다 "이제 그만 됐어" 또는 "잘가" 그리고 여기에 친절한 답변을 제공할 수 있죠 "네, 다음에 만나요"와 같은 답변이요 또는 사용자가 다시 돌아오게 만들고 싶다면 이렇게 말하는 게 더 좋겠죠 "내일 또 만나요 새로운 정보로 기다리고 있을게요 다음에 봐요" 그리고 웹 후크가 매일 다른 사실을 제공하게 하는 거죠 이제 우린 아래에 있는 End Conversation을 살펴볼게요 APIAI가 대화를 여기에서 마칠 수 있도록요 이제 여기에 꽤 잘 작동되는 게 있는데요 Google 웹 시뮬레이터의 액션에서 이것을 시도해 보겠습니다 그리고 그 현상을 볼 겁니다 시각와 음성의 맥락에서 Google 어시스턴트와 어떻게 자동되는지 말이죠 먼저 통합 페이지로 가보겠습니다 그리고 Google 셋팅에 있는 액션을 클릭해 줍니다 그런 후 앱을 테스팅하기 위해 Test를 클릭해 줍니다 시험상 Google 콘솔의 액션으로 건너뛸 수도 있습니다 첫째로 "내 앱에 말해봐"라고 적용할 겁니다 그리고 간단한 문장을 시험해 볼 겁니다 "역사, 부탁해"처럼요 다음 인텐트를 작동하기 전에 시뮬레이티드된 기기에서 휴대폰으로 바꾸겠습니다 그런 후에 "Google 본사에 대해 알려줘"라고 말할 겁니다 작동하네요! 제대로된 시각적 응답을 받았네요 화면을 기반으로한 서페이스를 사용하고 있기 때문이죠 이게 작동할 수 없는 상황이라면 디버그 정보를 살펴볼 수 있습니다 오른쪽에 있고 데이터가 옮겨진 걸 볼 수 있습니다 어시스턴트 서버와 제 APIAI 에이전트 사이에서요 이제 이걸 제출하기 전에 좀 더 개발하고 싶은데요 더 나은 사용자 경험과 더 많은 콘텐트를 제공하기 위해서요 어떻게 하는지는 여러분이 다 찾을 수 있습니다 개발자 사이트의 Google에 대한 사실 샘플 fuller에 있죠 다하고 나서 APIAI로 돌아가 업데이트를 클릭합니다 그러면 액션 콘솔이 앱을 업데이트하도록 해줍니다 여기 제가 가지고 있는 거랑 같이 말이죠 저는 이제 몇 가지 정보를 제공할 수 있는데요 저희 앱과 콘솔에 관해서요 'Google에 대한 사실'이라고 이름을 표시할 겁니다 그러면 디렉터리에 이게 이름으로 나타나죠 여러분은 여러분의 앱에 독특한 호출 이름을 붙여야 한다는 걸 기억하세요 저희 문서에서 게재한 네이밍 정책에 걸맞은 이름으로요 마이크를 사용해서 Google에 대한 사실이라고 말함으로써 콘솔이 발음을 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다 여기에 앱에 대한 소개를 해보겠습니다 목소리를 선택하고 이 앱이 무엇을 하는지 확실한 설명을 제공해 볼게요 그러고나서 몇 가지 호출 샘플을 제공해 보겠습니다 저희 문서는 다양한 방법을 제시하고 있습니다 여기 보여지는 흔한 앱이 아닌 여러분의 앱을 적용시키기 위해서요 그치만 다른 호출이 없으니 기본으로 해보겠습니다 만약 다른 걸 추가할 때 꼭 테스트를 해보고 추가하세요 저희 검토자가 그것이 작동하는지에 대해 알려줄 겁니다 다음으로, 몇 장의 이미지를 제공할 겁니다 옵션 테스팅 지침서도 함께요 그리고 제 이메일과 링크를 제 프라이버시 정책에 제공할 겁니다 이 모든 게 채워지면 위로 올라가서 저장을 누릅니다 보통 저는 제 앱이 서페이스 기능을 요구하도록 합니다 그치만 여기에서 제 것은 모든 기기들과 작동될 겁니다 그래서 이렇게 기본으로 놔두면 이제 다 됐습니다 이제 제출하기 버튼을 누르면 됩니다 앱이 제출됐습니다, 이제 제출 상태를 여기에서 모니터링할 수 있습니다 이 때, 여러분의 앱은 리뷰 과정을 거치게 됩니다 그리고 이게 받아들여지면 어시스턴트 기기로 배치가 됩니다 어디서나요 승인이 되고 나면 그 앱은 누구에게나 사용 가능합니다 Google 홈에서 Google 어시스턴트를 사용하거나 다른 적합한 기기들에서 말이죠 승인 전에 항상 테스트 할 수 있다는 걸 기억하세요 여러분의 계발자 계정과 연결이 되있는 한 여러분의 기기와 함께 말이죠 그럼 이제 시험해보죠 좋아, Google 내 앱에 말해봐 Google 어시스턴트: 물론이죠 여기 나의 테스트 앱의 테스트 버전이 있습니다 Google에 대한 사실에 오신 걸 환영합니다 Google의 역사와 본사 중 어떤 것을 듣고 싶나요? 사칫 미슈라: 본사의 사실에 대해 말해줘 Google 어시스턴트: 여기 그 정보가 있습니다 Google은 본점에 15개의 구내 식당이 있습니다 다음으로 Google의 역사와 본사 중 어떤 것을 듣고 싶나요? 여기 그 정보가 있습니다 Google은 2008년 안드로이드 첫번째 버전을 출시했습니다 다음으로 Google의 역사와 본사 중 어떤 것을 듣고 싶나요? 사칫 미슈라: 이제 그만 됐어 Google 어시스턴트: 내일 새로운 정보로 기다리고 있을게요 다음에 봐요 사칫 미슈라: 이로써 아주 짧은 시범이었습니다 액션 콘솔과 API

AI 개발자 도구에서 가능한 몇 가지 엄청난 특징들에 대해서요 Google의 액션에 대해 더 궁금한 게 있다면 developersgooglecom/actions에서 콘솔을 확인하거나 자료들을 읽어보세요 그럼 더 완벽한 사실들을 찾을 수 있을 겁니다 Google 샘플과 자세한 설명에 대해서요 숫자 지니(geni) 샘플도 같이 말이죠 이는 디자인의 최상의 실행을 위한 훌륭한 참고 자료이기도 하죠 저희는 또한 Google G+ 커뮤니티의 액션을 가지고 있는데요 여러분은 여기에 질문을 하고 여러분의 생각을 모두와 공유할 수 있습니다 이상으로 사치 미슈라였습니다 이 영상을 봐주셔서 감사합니다 여러분이 무엇을 개발할지 정말 기대됩니다 [음악 재생중]

HOT NEWS !!! Google Clips AI powered camera now available on its online store

인공 지능을 사용하는 구글의 클립 카메라는 파악하기 이 사진을 촬영해야한다 또는 비디오는에 지금 구입할 때 구글 스토어 그러나 $ 249 작은 카메라 클립에 배달 즉시 빠른 신속한 배송을 선택하지 않습니다 년 2 월 27 클립에 카메라 자체 장치를 제공 할 것입니다 옵션 자동 상황에있어서의 해상도를 조정하고, (130)을 갖는다 프레임에 더 많은 장면에 맞게도 렌즈는 카메라가 순간의 IQ를 활용 온보드 오프라인 기계 학습 모델 및 시각 처리부 자동으로 올바른 표현을 인식하여 의미있는 이미지를 캡처 보고서 프레임 조명 장치가 회사의에서 공개 된 추가 주력 픽셀이 출시 10 월 2017 년 이벤트와 미국 통과 연방 통신위원회 (Federal Communications Commission) 지난 주 당신

Rep. Pittenger on Google building new AI center in China

>> THIS WEEK GOOGLE에도 불구 ITS 사업의 일부를 당기는 7 년 전 중국의 OUT, 헌신적 센터를 개설 인공 지능 베이징 GOOGLE 유일한 최신 TECH IS GIANT는 IN SHOP을 열어 중국

많은 사람들이 이미 연료를 공급하고 있습니다 로부터 대규모 자금 조달 BY 공산주의 정권 군사 경제를 달성 중국 2025 계획 이전 늪 시계, I 말하길 미국 기업 중국을 돕는이 작업을 수행하려면 경제 커밋된다 반역 나는 IT가 잘 과거 시간 SAY THAT 외국인 투자에시 미국에서는,에 의해 WAS 관중 'S WAY 참여하고 그들이 수행 한 이 모든 ON 강하다 LINE ONE 의원이있다 WHO ME에 동의, 공화당 그는 전에 저에게 오늘 밤하지만 합류 나는이 의원 IN 가져와 그냥 우리가했던 지적 WANT 그리고 그들은 싶지 않았다 그

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Google focuses on MarTech to boost AI ambitions – Digital Minute 05/09/17

안녕하세요 디지털 분에 오신 것을 환영합니다 우리는 구글이 발전을 할 수있는 방법을 찾고 있습니다 여부를 묻는있는 인공 지능 야망의 지난 주, 구글은 마케팅 자동화 플랫폼으로 Marketo와 가까운 제휴를 발표했다

검색 엔진을위한 방법으로 많은 볼 움직임은 "격차를 해소"하기 마케팅 기술, 광고 기술 사이 구글은 자사의 광고 제품을 개선하기 위해 주로 기계 학습을 투자하고있다 및 Marketo와 함께 가까운 관계는 구글 방법으로 몇 가지로 볼 수있다 조직은 잠재 고객 참여 마케팅 기술을 사용하는 방법을 이해합니다 구글은 그 사용자의 습관과 행동에 대해 이해할 수있는 더 많은, 더 많은 통찰력은 그것의 광고 기술 플랫폼을 개선하기 위해 사용하려고하는 인공 지능에 전원을 공급합니다 더 많은 데이터가 완벽하게 두 당사자 사이에 흐르는, 더 많은 대상 기업은 콘텐츠 마케팅 활동이 될 수 있습니다 또한 마케팅 및 광고 기술 플랫폼은 자신의 타겟 고객은 그들과 상호 작용하는 방법에 대한 자세한 내용을 이해할 수 있다는 것을 의미한다

우리는 당신이 최신 개발에 대한 자세한 내용을 확인할 수 있습니다 우리의 블로그에 대한 상세한 설명을 인수했습니다 나는 베키 베인스 해요, 시청 해 주셔서 감사합니다, 그것은 디지털 분이었다

Inside Google’s DeepMind Project: How AI Is Learning on Its Own | Max Tegmark

나는 단순히 복잡한 목표 달성에 얼마나 좋은 일 같은 지능을 정의합니다 인간의 지능 오늘날 다수의 기계 정보 오늘부터 매우 다르다 방법

첫째, 과거에 기계 지능에 그냥 항상 열등로 사용 인간의 지능 점차적으로 기계 지능은 매우 특정의 인간의 지능보다 더있어 빠른 포켓 계산기처럼 숫자를 곱 또는 큰 기억과 같은 좁은 영역, 정말 빠른 데이터의 양 우리가 지금보고있는 것은 그 기계의 지능이 그 좁은에서 약간 퍼지는이다 봉우리와 조금 더 넓은지고 우리는 여전히 인간의 지능, 인간 아이가 할 수있는만큼 광범위 아무것도 없다 거의 모든 목표 꽤 좋은 얻을 배울 수 있지만, 그 예를 들어, 지금은 시스템이 컴퓨터 게임의 다른 종류의 전체 넓은 길을 재생 배울 수 또는 드라이브하는 법을 배워야 꽤 다양한 환경에서 자동차 그리고 어

어디에서 일을 분명히 AI에 가고는 폭을 증가하고, AI의 성배됩니다 연구는 인간의 지능만큼 광범위 기계를 구축하는 것입니다, 그것은 좋은 얻을 수 있습니다 아무것도에서 그 일어난 일단 단지 인간만큼 폭 넓은 될 것 아니에요 매우 가능성 하지만 지금은 그냥 오른쪽이 아닌, 모든 작업에서 인간보다도 더 나은 나는 꽤 컴퓨터 괴상한 나 자신이야 고백해야합니다

나는 고등학교와 대학에서 다시 일부 컴퓨터 게임을 쓴, 그리고 최근 내가 봤는데 MIT에서 내 연구실 깊은 학습 연구를 많이하고 그래서 정말 좋아 저 멀리 날려 뭔가 "워"내가 처음이 구글 보았다 때 처음부터 컴퓨터 게임을 배운 DeepMind 시스템 당신은 컴퓨터 게임이 무엇인지 몰랐, 신경 네트워크 시뮬레이션이 인공 있었다, 그것은 화면, 당신은 단지 숫자에 공급 무엇인지 모르고, 컴퓨터가 무엇인지 몰랐다 그 화면에 서로 다른 색상을 표현하고 다른 출력 할 수 있음을 말했다 또한 대해 아무것도 모르는 다른 키 스트로크에 해당하는 숫자, 다음 그냥에게 점수를 먹이 유지하고, 모든 소프트웨어 아는 것은 무작위로 수행하려고하는 것이 었습니다 그 점수를 극대화 할 물건을한다 나는 화면 한 번 데미스 하사비스, 구글 DeepMind의 CEO에이를보고 기억 를 보였고,이 일을 정말 총 BS 전략을 연주하고 모든 손실 얼마나 첫번째보고 시간 후 다음 점차적으로 더 나은 얻고, 다음은 나보다 더 나은 얻고, 그것은 당신이 반송되어있는 브레이크 아웃이 미친 전략 (파악하면서 는 왼쪽 상단 모서리까지를 목표로 계속 것입니다 벽돌 벽의 떨어져 공) 거기에 구멍을 천공하고 다시 단지 주변에 튀는 공을 가지고 미친 많은 점수를 달성했다

그리고 나는 "우와, 즉 지능이다!", 같았다 그리고이 프로그램 사람은 심지어 그들이 때문에 그 전략에 대해 알고하지 않았다 매우 그 게임을하지 않았다 이 기계 지능이 작성자의 지능을 능가하는 방법에 대한 간단한 예입니다 인간의 자녀와 같은 방법으로 훨씬보다 더 지능이되고 결국 수의 부모가 교육을 잘합니다 이것은 단지 작은 작은 컴퓨터 바탕 화면에 미칠 수있는 하드웨어의 일종이다 지금 가장 큰 컴퓨터 시설까지 확장 상상하면 우리가 세계에 있고 내가 바로 그 그럴듯한 생각, 우리에게 알고리즘 개발의 더 수십 년을 제공 우리는 단지 우리보다 더 나은 컴퓨터 게임을 배울 수있는 기계를 만들 수 있지만, 게임 삶을 볼 수 있으며 우리보다 더 나은 모든 것을 할 수 있습니다

Robotic Farming, Google AI Search, and Eazl on Kickstarter

이 환영 당신의 두뇌 부스트에 안녕 확산, 일본의 식량 생산 회사는 국가에서 농업에 기술과 자동화를 가져오고있다 제한된 공간과 매우 큰 인구

그들은 수직에 투자하고 농장, 자동화 및 로봇 이번 주, 확산은 로봇이 될 것이라고 발표 제외 추 배양 및 수확의 각 단계에 사용 씨앗 심기 로봇의 사용은 수확 상추는 재배하기 당 삼만 헤드에 의해 상추의 머리의 수율을 증가 할 것으로 예상 일 당신은 링크에서 농업의 확산과 로봇에 대한 자세한 내용을보실 수 있습니다 이 비디오의 설명입니다 다음, 구글의 검색과 주요 흔들림 업이있다 이번 주 팀

첫째, 검색의 머리에이었다 아밋 싱얼, 구글은 오랫동안 은퇴 할 것입니다 그는 존으로 대체 될 것 인공 지능의 구글의 기존 머리 DeAndrea 구글 그것의 검색 제품의 미래는 것을, 이메일로, 말을 보는 방법 공개 그들은 지능형 조수 "에 대한에 자신의 검색 도구를 발전하는 것을 목표로 Google 사용자 " 또한, 구글은 가짜 다운로드와 웹 사이트를 차단하기 시작했다 버튼 이제 사용자를지도하는 버튼이있는 사이트는 것입니다 있다고 생각합니다 다운로드를 트리거하지만하지 않습니다, 기본적으로 차단됩니다

사용자 대신 빨간색 화면이 사용자에게 경고가 표시됩니다 그들은기만 사이트를 입력하려고있다 마지막으로, 우리가 시작하고 우리 다가오는 코스 Eazl에서 여기의 Kickstarter 캠페인, 8 단계 사업 시작 보상 시리즈에 접근, 개인 토트 백을 포함하고, 훨씬 더 비디오의 설명에 캠페인에 대한 링크가 있습니다 그래서 체크 아웃 및 후원자의 우리 그룹에 가입 우리는 오전 10시 태평양 시간에 다음 주에 보자 또 다른 뇌 부스트

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