TensorFlow Lite 및 Firebase를 사용하여 앱에 기기 내 텍스트 분류 추가 - Android Codelab

이 Codelab에서는 Firebase와 TensorFlow Lite를 사용하여 텍스트 분류를 구현하는 방법을 알아봅니다.

• Android
• TensorFlow
• Firebase ML
• Firebase

실시간 기기 내 인앱 구매 최적화 Codelab

이 Codelab에서는 TFLite 모델을 배포하여 사용자별로 앱을 맞춤설정하고 인앱 구매를 최적화하는 방법을 알아봅니다.

• Firebase
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• Google 애널리틱스
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• Firebase A/B 테스팅
• TensorFlow
• Android
• Firebase 원격 구성

TensorFlow Lite 및 Firebase를 사용하여 앱에 맞춤 콘텐츠 추가 - iOS Codelab

이 Codelab에서는 Tensorflow와 Firebase를 사용하여 앱의 콘텐츠 추천 엔진을 만드는 방법을 알아봅니다.

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TensorFlow Lite 및 Firebase를 사용하여 앱에 기기 내 텍스트 분류 추가 - iOS Codelab

이 Codelab에서는 Firebase와 TensorFlow Lite를 사용하여 텍스트 분류를 구현하는 방법을 알아봅니다.

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TensorFlow Lite 및 Firebase를 사용하여 앱에 맞춤 콘텐츠 추가 - Android Codelab

이 Codelab에서는 Tensorflow와 Firebase를 사용하여 앱의 콘텐츠 추천 엔진을 만드는 방법을 알아봅니다.

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Cloud 데이터베이스, 서버리스 런타임, 오픈소스 통합을 갖춘 장난감 가게 검색 앱

이 Codelab에서는 텍스트 및 이미지를 통해 고객 검색에 일치하는 장난감을 찾고, 사용자 요청에 따라 맞춤 장난감을 만들고, AlloyDB, Gemini, Imagen, LangChain4j, 데이터베이스용 생성형 AI 도구 상자를 사용하여 맞춤 제작된 장난감의 가격을 예측하도록 설계된 RAG 기반 벡터 검색 애플리케이션을 빌드합니다.

AlloyDB AI 및 LangChain을 사용하여 LLM 및 RAG 기반 채팅 애플리케이션 빌드

이 Codelab에서는 AlloyDB 클러스터를 만들고, 데이터베이스를 위한 생성형 AI 데이터베이스 검색 서비스를 배포하며, 이 서비스를 사용하여 샘플 애플리케이션을 만드는 방법을 알아봅니다.

• PostgreSQL용 AlloyDB

AlloyDB AI로 벡터 임베딩 시작하기

이 Codelab에서는 AlloyDB AI를 벡터 검색과 함께 사용하고 벡터 데이터에 색인을 만드는 방법을 알아봅니다.

• PostgreSQL용 AlloyDB

PostgreSQL용 Cloud SQL에서 벡터 임베딩 시작하기

이 Codelab에서는 Cloud SQL AI 통합을 벡터 검색과 함께 사용하고 벡터 데이터에 색인을 만드는 방법을 알아봅니다.

• Cloud SQL

AlloyDB에서 생성형 AI 및 에이전트 애플리케이션용 Toolbox 설치 및 설정

이 Codelab에서는 데이터베이스용 생성형 AI 도구 상자를 사용하여 AlloyDB 및 생성형 AI 기능을 사용하는 가격 예측 애플리케이션용 도구 상자를 빌드하고 배포합니다.

Firestore, 벡터 검색, Gemini 2.0으로 문맥 요가 자세 추천 앱을 빌드하세요.

이 Codelab에서는 사용자의 질문과 일치하는 요가 자세에 관한 질문에 답변하도록 설계된 지식 기반 문맥 요가 자세 검색 앱을 빌드합니다. 요가 자세를 만들고 수정하는 등의 관리 작업도 할 수 있습니다.

ML Kit 및 CameraX로 언어 인식, 텍스트 번역, 텍스트 번역: Android

이 Codelab에서는 기기 내 머신러닝을 사용하여 59개 언어 간의 텍스트를 인식, 식별, 번역하는 ML Kit로 Android 앱을 빌드합니다. 또한 CameraX 라이브러리를 통합하여 실시간 카메라 피드에서 이러한 작업을 실행하는 방법도 알아봅니다.

• Android
• Firebase

Vertex AI 및 LangChain4j를 사용한 Java의 Gemini

이 Codelab에서는 Java에서 생성형 AI를 사용하고, Vertex AI에서 Gemini 대규모 언어 모델을 통합하고, LangChain4j 프레임워크를 활용하여 사용자와 채팅하거나, 문서에 대해 질문하거나, 함수 호출로 모델을 확장해 봅니다.

Python에 Translation API 사용

이 튜토리얼에서는 Python으로 Translation API를 사용하는 방법을 알아봅니다.

AlloyDB 및 Vertex AI Agent Builder로 스마트 쇼핑 어시스턴트 빌드 - 1부

이 Codelab에서는 고객 질문에 답하고, 제품 탐색을 안내하며, 전자상거래 데이터 세트에 대한 검색 결과를 맞춤설정하도록 설계된 지식 기반 채팅 애플리케이션을 빌드합니다.

Private Service Connect 엔드포인트를 통해 Python SDK로 Gemini 채팅에 액세스

Python SDK 및 PSC 엔드포인트를 통해 VM에서 Gemini에 액세스

• Vertex AI

Vertex AI Conversation으로 생성형 채팅 앱 만들기

이 Codelab에서는 Vertex AI Conversation을 사용하여 데이터 스토어 에이전트와 채팅 앱을 생성, 구성, 배포하여 Google 스토어의 제품에 대한 고객 질문에 답변합니다.

PaLM Vertex AI API 및 Google Cloud Storage를 사용한 콘텐츠 요약을 위한 Cloud 함수

Google Cloud Storage에 업로드된 파일을 처리하고 콘텐츠에 대해 Vertex AI PaLM API를 사용하여 요약을 수행하는 방법을 보여주는 Cloud 함수입니다.

SQL을 사용한 BQML로 영화 평점 예측

BigQuery ML에서 SQL만 사용하여 영화 점수 예측 모델 만들기

Vertex AI AutoML을 사용한 영화 평점 예측

Vertex AI AutoML을 사용해 영화 점수 예측 모델을 만들어 API 엔드포인트에 배포하고 Java Cloud Functions에서 Prediction API를 트리거합니다.

기본 "Google 번역" 배포 Python 3 Cloud Functions의 앱

이 Codelab에서는 Python과 함께 Google Cloud Translation API를 사용하여 로컬에서 실행하거나 Cloud 서버리스 컴퓨팅 플랫폼 (App Engine, Cloud Functions 또는 Cloud Run)에 배포하는 방법을 알아봅니다.

기본 "Google 번역" 배포 Python 2 Cloud Run (Docker)의 앱

이 Codelab에서는 Python과 함께 Google Cloud Translation API를 사용하여 로컬에서 실행하거나 Cloud 서버리스 컴퓨팅 플랫폼 (App Engine, Cloud Functions 또는 Cloud Run)에 배포하는 방법을 알아봅니다.

기본 "Google 번역" 배포 Python 3 Cloud Run (Docker)의 앱

이 Codelab에서는 Python과 함께 Google Cloud Translation API를 사용하여 로컬에서 실행하거나 Cloud 서버리스 컴퓨팅 플랫폼 (App Engine, Cloud Functions 또는 Cloud Run)에 배포하는 방법을 알아봅니다.

이미지에서 객체를 감지하여 ML Kit를 사용한 시각적 제품 검색 빌드: Android

이 Codelab에서는 온디바이스 머신러닝을 사용하여 이미지에서 객체를 인식한 다음 사용자가 시각적 제품 검색을 실행할 수 있는 ML Kit를 사용하여 Android 앱을 빌드합니다.

• ML Kit
• Android

Procurement Document AI를 사용한 AI Platform Notebooks로 인보이스 파싱

Procurement DocAI를 사용하여 인보이스를 지능적으로 파싱하는 방법을 알아봅니다.

AI Platform Notebooks의 프로토타입 모델

이 실습에서는 AI Platform Notebooks를 사용해 머신러닝 워크플로 프로토타입을 제작하는 방법을 알아봅니다. 커스텀 Notebooks 인스턴스 만들기, git에서 노트북 코드 추적, What-If 도구로 모델을 디버깅하는 방법을 다룹니다.

• TensorFlow

Dataproc의 자연어 처리를 위한 PySpark

이 실습에서는 Spark MLlib 및 spark-nlp를 사용하여 대량의 데이터에 대해 머신러닝과 NLP를 수행하는 방법을 보여줍니다.

기본 "Google 번역" 배포 Python 2 App Engine의 앱

이 Codelab에서는 Python과 함께 Google Cloud Translation API를 사용하여 로컬에서 실행하거나 Cloud 서버리스 컴퓨팅 플랫폼 (App Engine, Cloud Functions 또는 Cloud Run)에 배포하는 방법을 알아봅니다.

Python과 함께 Natural Language API 사용

이 튜토리얼에서는 Python과 함께 Natural Language API를 사용하는 방법을 알아봅니다.

서가 분석: Gemini를 사용하여 BigQuery와 생성형 AI로 SQL 애플리케이션 빌드

Gemini를 사용하여 BigQuery (SQL 전용 생성형 AI)로 도서 추천 및 요약 분석을 생성할 수 있습니다.

서가 빌더: Gemini를 사용하여 Gemini 애플리케이션용 Java Cloud 함수 빌드

Cloud 함수에서 Vertex AI 생성형 AI (Gemini)를 BigQuery의 원격 함수로 사용하여 도서 추천 및 요약 앱을 만들어 보겠습니다.

Vertex AI를 사용하여 Google 품질 수준의 검색 시스템 빌드

이 Codelab에서는 Vertex AI Search/Agent Builder를 사용하여 문서 및 텍스트 파일의 쿼리에 답할 수 있는 Google 품질의 검색엔진을 빌드합니다.

• Vertex AI
• Google Cloud

ML Kit를 사용한 텍스트 및 얼굴 특징 인식: Android

이 Codelab에서는 온디바이스 머신러닝을 사용하여 이미지에서 텍스트와 얼굴 특징을 인식하는 ML Kit를 사용하여 Android 앱을 빌드합니다.

• ML Kit
• Android

ML Kit 및 CameraX로 언어 인식, 텍스트 번역, 텍스트 번역: Android

이 Codelab에서는 온디바이스 머신러닝을 사용하여 59개 언어의 텍스트를 인식하고 식별하며 번역하는 ML Kit를 사용하여 Android 앱을 빌드합니다. 또한 CameraX 라이브러리를 통합하여 실시간 카메라 피드에서 이러한 작업을 실행하는 방법도 알아봅니다.

• ML Kit
• Firebase
• Android

스팸 필터링 머신러닝 모델을 사용하도록 앱 업데이트

기본 댓글 스팸 필터링을 지원하는 ML 모델로 앱을 업데이트하는 방법을 알아봅니다.

• Android
• TensorFlow

What-If 도구와 Vertex AI를 사용하여 재무 ML 모델 빌드

이 실습에서는 재무 데이터 세트에서 XGBoost 모델을 학습시키고, 이를 Vertex AI에 배포하고, What-If 도구로 분석하는 방법을 알아봅니다.

• TensorFlow

Keras와 TPU를 사용한 컨볼루셔널 신경망

이 실습에서는 컨볼루셔널 레이어를 꽃을 인식할 수 있는 신경망 모델로 조합하는 방법을 알아봅니다. 이번에는 모델을 처음부터 직접 빌드하고 TPU의 성능을 활용하여 몇 초 만에 모델을 학습시키고 설계를 반복합니다. 이 실습에는 컨볼루셔널 신경망에 관한 필요한 이론적 설명이 포함되어 있으며, 딥 러닝을 배우는 개발자가 이 실습을 시작하기에 좋은 출발점이 될 것입니다.

• TensorFlow

TPU 기반 Keras 및 최신 전환

이 실습에서는 처음부터 나만의 컨볼루셔널 신경망을 빌드, 학습, 조정하는 방법을 알아봅니다. 이제 TPU의 성능을 활용하면 몇 분 만에 이 작업을 완료할 수 있습니다. 또한 매우 간단한 전이 학습부터 Squeezenet과 같은 현대적인 컨볼루셔널 아키텍처에 이르는 다양한 접근 방식도 살펴봅니다. 이 실습에는 신경망에 관한 필요한 이론적 설명이 포함되어 있으며, 딥 러닝을 배우는 개발자가 이 실습을 시작하기에 좋은 출발점이 될 것입니다. 이 실습에서는 Tensorflow 2를 사용합니다.

• TensorFlow

TPU 속도의 데이터 파이프라인: tf.data.Dataset 및 TFRecords

TPU는 매우 빠릅니다. 학습 데이터 스트림은 학습 속도를 따라갈 수 있어야 합니다. 이 실습에서는 tf.data.Dataset API로 GCS에서 데이터를 로드하여 TPU에 제공하는 방법을 알아봅니다.

• TensorFlow

전이 학습을 사용한 첫 번째 Keras 모델

이 실습에서는 Keras 분류기를 빌드하는 방법을 알아봅니다. 꽃을 인식하기 위해 신경망 레이어의 완벽한 조합을 파악하는 대신, 먼저 전이 학습이라는 기법을 사용하여 강력한 선행 학습된 모델을 데이터 세트에 적용합니다. 이 실습에는 신경망에 관한 필요한 이론적 설명이 포함되어 있으며, 딥 러닝을 배우는 개발자가 이 실습을 시작하기에 좋은 출발점이 될 것입니다.

Keras 및 TPU를 사용한 최신 컨버닛, 스퀴즈넷, Xception

이 실습에서는 최신 컨볼루셔널 아키텍처에 대해 알아보고 지식을 활용하여 'squeezenet'이라는 간단하지만 효과적인 컨볼루션을 구현합니다. 이 실습에는 컨볼루셔널 신경망에 관한 필요한 이론적 설명이 포함되어 있으며, 딥 러닝을 배우는 개발자가 이 실습을 시작하기에 좋은 출발점이 될 것입니다.

• TensorFlow

Cloud SQL 데이터베이스 및 LangChain을 사용하여 LLM 및 RAG 기반 채팅 애플리케이션 빌드

이 Codelab에서는 데이터베이스를 만들고, 데이터베이스용 생성형 AI 검색 서비스를 배포하고, 이 서비스를 사용하여 샘플 채팅 애플리케이션을 만드는 방법을 알아봅니다.

• Cloud SQL

박사 학위가 없는 TensorFlow, Keras, 딥 러닝

이 Codelab에서는 Python / Keras 코드 100줄로 99% 의 정확도로 필기 입력된 숫자를 인식하도록 컴퓨터를 학습시킵니다.

• TensorFlow

Python으로 Video Intelligence API 사용

이 튜토리얼에서는 Python과 함께 Video Intelligence API를 사용하는 방법을 알아봅니다.

HP 조정을 사용하여 노트북에서 Kubeflow Pipelines로: 데이터 과학 여정

이 Codelab에서는 CLI 명령어나 SDK를 사용하지 않고 Kubeflow Pipelines에서 초매개변수 조정을 사용하여 복잡한 데이터 과학 파이프라인을 빌드하고 배포하는 방법을 알아봅니다.

Kubeflow Pipelines - GitHub 문제 요약

이 Codelab에서는 GKE를 사용하여 Cloud AI Platform 파이프라인 설치 (호스팅된 KFP)를 설정하고, Kubeflow Pipelines를 사용하여 ML 워크플로를 빌드 및 실행하고, AI Platform 노트북 (Jupyter) 내에서 파이프라인을 정의하고 실행합니다.

• TensorFlow

MiniKF와 케일을 활용해 Notebook에서 Kubeflow Pipelines로

이 Codelab에서는 CLI 명령어나 SDK를 사용하지 않고 Kubeflow Pipelines로 복잡한 데이터 과학 파이프라인을 빌드하고 배포하는 방법을 알아봅니다.

Vertex AI를 사용한 동영상 분석용 생성형 AI

Google의 생성형 AI 기능을 사용해 회사 또는 제품에 대한 YouTube 인플루언서의 조회수를 분석하는 방법을 알아보세요.

Java로 Gemini 함수 호출을 사용하는 결정론적 생성형 AI

Gemini 모델을 호출하여 함수 호출을 위한 입력을 조정하고, API를 호출한 다음, 다른 Gemini 호출에서 응답을 처리하고 이를 REST 엔드포인트에 배포하는 방식으로 Java 애플리케이션에서 Gemini 함수 호출 기능을 보여줍니다.

Python으로 Document AI 프로세서 관리

이 튜토리얼에서는 Python으로 Document AI 프로세서를 관리하는 방법을 알아봅니다.

Cloud AI Platform에서 XGBoost 모델 빌드, 학습, 배포

이 실습에서는 BigQuery에서 데이터를 수집하고, Cloud AI Platform Notebooks 인스턴스에서 XGBoost 모델을 빌드하고, AI Platform에 모델을 배포하는 등 GCP의 완전한 ML 워크플로를 살펴봅니다.

What-If 도구를 사용하여 Cloud AI Platform에 배포된 재무 ML 모델 분석

이 실습에서는 재무 데이터 세트에서 XGBoost 모델을 학습시키고, 이를 Cloud AI Platform에 배포하고, What-If 도구로 분석하는 방법을 알아봅니다.

• TensorFlow

AlloyDB 및 Vertex AI Agent Builder로 스마트 쇼핑 어시스턴트 빌드 - 2부

이 Codelab에서는 고객 질문에 답하고, 제품 탐색을 안내하며, 전자상거래 데이터 세트에 대한 검색 결과를 맞춤설정하도록 설계된 지식 기반 채팅 애플리케이션을 빌드합니다.

AlloyDB 및 Vertex AI Agent Builder로 특허 검색 어시스턴트 빌드 - 2부

이 Codelab에서는 특허 검색과 관련된 질문에 답변하고 특허 데이터 세트 사실을 기반으로 맥락상 관련성이 높은 결과를 소스로 가져오도록 설계된 지식 기반 채팅 애플리케이션을 빌드합니다.

Document AI (Python)를 사용한 양식 파싱

이 Codelab에서는 Document AI 양식 파서를 사용하여 Python으로 필기 양식을 파싱하는 방법을 알아봅니다. 여기서는 간단한 의료 접수 양식을 예로 사용하지만, 이 절차는 DocAI에서 지원하는 일반화된 모든 양식에서 작동합니다. 이 Codelab은 다른 Document AI Codelabs에서 다룬 콘텐츠를 기반으로 합니다. 다음 Codelab을 먼저 완료한 후에 진행하는 것이 좋습니다. 이 Codelab에서는 Document

Document AI Workbench - 커스텀 문서 추출기

이 Codelab에서는 Document AI Workbench와 자체 학습 데이터를 사용하여 완전히 맞춤설정된 모델을 만드는 방법을 알아봅니다.

Document AI Workbench - 업트레이닝

이 Codelab에서는 Document AI 업트레이닝을 사용하여 자체 학습 데이터로 모델 품질을 개선하는 방법을 알아봅니다.

Document AI (Python)를 사용하는 특수 프로세서

이 Codelab에서는 Procurement DocAI와 Lending DocAI를 사용하여 전문 문서를 분류하고 파싱하는 방법을 알아봅니다.

Document AI(Python)를 사용한 광학 문자 인식(OCR)

이 Codelab에서는 Document AI와 Python을 사용하여 PDF 문서의 광학 문자 인식(OCR)을 수행합니다. 온라인(동기식) 및 일괄(비동기식) 프로세스 요청 모두를 만드는 방법을 살펴보겠습니다.

Document AI: 인간 참여형(Human In The Loop)

이 Codelab에서는 Document AI 인간 참여형(Human In The Loop)을 사용하여 특수 프로세서로 사람의 검토 작업을 완료하는 방법을 알아봅니다.

Cloud AI Platform에서 PyTorch 모델을 학습시키고 초매개변수를 조정

이 실습에서는 초매개변수 조정을 통해 클라우드에서 모델을 학습시키는 방법을 알아봅니다. PyTorch로 이 작업을 수행하는 방법을 보여드리지만 원하는 프레임워크에서 이 작업을 수행할 수 있습니다.

Vertex AI 및 BigQuery ML을 사용한 시계열 예측

이 실습에서는 Notebooks, 학습, 예측, BigQuery ML을 다루는 Vertex AI를 사용하여 시계열 문제를 해결하는 방법을 알아봅니다.

• TensorFlow

Python에 Text-to-Speech API 사용

이 튜토리얼에서는 Text-to-Speech API를 Python과 함께 사용하는 방법을 알아봅니다.

Python과 함께 Vision API 사용

이 튜토리얼에서는 Python과 함께 Vision API를 사용하는 방법을 알아봅니다.

BigQuery SQL 및 Vertex AI를 사용한 생성형 통계

BigQuery SQL 쿼리 및 Vertex AI PaLM API를 사용하여 영화 성공 평가 예측 및 처방 앱 빌드하기

Vertex AI PaLM API를 사용하는 BigQuery ML과 SQL 전용 LLM

텍스트 생성을 위한 Vertex AI 대규모 언어 모델 (text-bison)을 BigQuery에서 호스팅되는 원격 함수로 사용하여 BigQuery 공개 데이터 세트로 제공되는 GitHub 저장소의 소스 코드 요약입니다.

ML Kit에서 AutoML Vision을 사용하여 기기 내 이미지 분류 모델 학습 및 배포

이 Codelab에서는 ML Kit의 AutoML Vision Edge를 사용하여 이미지 분류자를 학습시키고, ML Kit SDK를 사용하여 Android 또는 iOS 휴대전화에서 이미지 분류기를 실행합니다.

• Firebase
• TensorFlow
• ML Kit
• Android

Cloud Run에서 PaLM API를 사용하는 Chat 앱

Python Flask 프레임워크 및 Vertex AI PaLM API 모델을 사용하여 채팅 애플리케이션을 개발합니다.

• Cloud Run

PaLM Text Bison 모델을 래핑하는 Cloud 함수

Vertex AI 모듈을 초기화한 다음 PaLM Text Bison 모델을 호출하는 엔드포인트를 제공하는 Python으로 작성된 Cloud 함수를 보여줍니다.

커스텀 텍스트 분류 모델을 만들고 이 모델로 앱 업데이트

이 Codelab에서는 자체 데이터로 작동하는 모델을 만들 수 있도록 '모바일 텍스트 분류 시작하기' 과정에서 빌드한 모델을 개선하는 방법을 알아봅니다. 그러면 Android 및 iOS 앱을 새 모델로 업데이트하는 방법이 표시됩니다.

• TensorFlow
• Android

기본 메시지 스타일 앱 빌드

이 Codelab에서는 텍스트 상자와 보내기 버튼이 있는 간단한 메시지 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다.

• Android
• TensorFlow

Vertex AI 및 Svelte Kit가 포함된 Text Summarizer 앱

사용자가 Svelte Kit 웹 앱에서 Google Cloud Vertex AI를 사용하여 기사, 텍스트, 기타 형식의 콘텐츠를 요약할 수 있도록 텍스트 요약 사용 사례를 빌드합니다.

이미지 분류 기준의 커스텀 모델 만들기

이 Codelab에서는 특정 꽃을 인식하도록 ML 모델을 학습시킵니다.

• TensorFlow
• Android

TensorFlow.js: 특이 사례를 처리하도록 댓글 스팸 감지 모델 다시 학습시키기

이 Codelab에서는 선행 학습 모델에서 처리할 수 없는 극단적인 경우를 고려하기 위해 Model Maker를 사용하여 댓글 스팸 모델을 다시 학습시킨 다음 웹 애플리케이션에 새 모델을 다시 배포하는 방법을 알아봅니다.

• TensorFlow

앱에 커스텀 모델 통합

이 Codelab에서는 ML Kit 맞춤 모델을 사용하여 커스텀 이미지 분류 모델을 Android 또는 iOS 앱에 통합하는 방법을 알아봅니다.

• TensorFlow
• Android

댓글 스팸 머신러닝 모델 구축

이 Codelab에서는 다른 댓글에서 스팸을 필터링할 수 있는 머신러닝 모델을 만드는 방법을 알아봅니다.

• TensorFlow
• Android

Vertex AI PaLM API를 사용한 텍스트 요약 방법

이 튜토리얼에서는 스터핑 방법을 통해 생성 모델을 사용하여 텍스트의 정보를 요약하는 방법을 알아봅니다.

TensorFlow.js 선행 학습된 머신러닝 모델을 사용하여 자바스크립트로 스마트 웹캠 만들기

이 Codelab에서는 TensorFlow.js 선행 학습된 모델 (COCO-SSD) 중 하나를 로드하여 사용하고 이를 사용하여 학습된 일반 객체를 인식하는 방법을 알아봅니다.

• TensorFlow

Document AI Warehouse를 사용하여 문서 수집, 처리, 검색

이 Codelab에서는 Document AI Warehouse를 사용하여 문서의 전체 텍스트를 수집, 처리, 검색합니다.

기본 "Google 번역" 배포 App Engine, Cloud Functions, Cloud Run의 Express.js 앱

이 Codelab에서는 Node.js와 함께 Google Cloud Translation API를 사용하여 로컬에서 실행하거나 Cloud 서버리스 컴퓨팅 플랫폼 (App Engine, Cloud Functions 또는 Cloud Run)에 배포하는 방법을 알아봅니다.

TensorFlow Enterprise 및 BigQuery로 Cloud AI Platform에서 사기 감지 모델 빌드

이 실습에서는 직접 BigQuery 데이터 세트를 수집하고 Google Cloud AI Platform에서 TensorFlow Enterprise를 사용하여 사기 감지 모델을 학습시킵니다.

• TensorFlow

Cloud AI Platform을 사용한 사기 감지 모델 설명

이 실습에서는 TensorFlow를 사용하여 사기 거래를 식별하는 tf.keras를 빌드한 다음, Cloud의 Explainable AI SDK로 모델 결과를 해석합니다.

• TensorFlow

Spanner 및 Vertex AI Imagen API를 사용하여 데이터에서 생성형 AI로

서버 앱 API를 사용하여 Spanner 데이터베이스에서 가져온 데이터로 사용자가 만든 포즈 프롬프트를 기반으로 이미지를 생성하는 포즈 생성기 앱을 빌드합니다.

PaLM 및 LangChain4J를 사용하여 Java로 사용자 및 문서와 함께 생성형 AI 기반 채팅

이 Codelab에서는 Java에서 생성형 AI를 사용하고, PaLM 대규모 언어 모델을 통합하고, LangChain4J LLM 조정 프레임워크를 활용하여 사용자와 채팅하거나 문서에 대해 질문합니다.

Gemini API를 사용하여 Google Workspace 작업 자동화하기

Gemini API의 강력한 기능을 사용하여 Google Workspace 작업을 자동화하고 더 많은 가능성을 탐색하는 방법을 알아보세요.

• Google Workspace

Gemini에서 함수 호출을 사용하여 API와 상호작용하는 방법

이 Codelab에서는 Gemini의 함수 호출을 사용하여 사용자가 환율에 대해 질문하고 외부 API에서 최신 데이터를 가져온 후 사용자에게 답변할 수 있는 앱을 빌드합니다.

PaLM 및 LangChain4J를 사용하여 Java로 생성형 AI 텍스트 생성

이 Codelab에서는 Java의 생성형 AI를 시작하고, PaLM 대규모 언어 모델을 통합하며, LangChain4J LLM 조정 프레임워크를 활용합니다.

TensorFlow.js: Python 저장된 모델을 TensorFlow.js 형식으로 변환

이 Codelab에서는 SavedModel 형식의 기존 Python ML 모델을 TensorFlow.js 형식으로 변환하여 웹브라우저에서 실행할 수 있도록 하는 동시에 전환에서 발생할 수 있는 일반적인 문제를 해결하는 방법을 알아봅니다.

• TensorFlow

Node.js Codelab의 TensorFlow.js 학습

이 Codelab에서는 Node.js 서버에서 TensorFlow.js를 사용하여 야구 투구 추정 모델을 빌드하고 학습시키고 클라이언트에 측정항목을 제공하는 방법을 알아봅니다.

• TensorFlow

Slack 명령어 자동화

Slack 애플리케이션에서 텍스트 요약을 위한 Slack 슬래시 명령어를 만들기 위한 소스 코드입니다. Slack 애플리케이션은 Cloud 함수를 사용하여 텍스트 요약을 위해 PaLM API를 호출합니다.

Android에서 TensorFlow Lite로 꽃 인식

이 Codelab에서는 이미지 분류기를 TensorFlow Lite를 사용하여 Android 휴대전화에서 실행합니다.

• Android
• TensorFlow

Spanner 및 Vertex AI를 사용한 유사성 검색

사용자 입력을 기반으로 의류 추천을 위한 유사성 검색 애플리케이션을 빌드하고 Spanner에 저장되고 벡터 검색으로 색인이 생성된 데이터를 검색하여 최근접 이웃에 응답합니다.

TensorFlow Lite for Microcontrollers 및 SparkFun Edge를 사용한 AI 음성 인식

이 Codelab에서는 마이크로컨트롤러가 포함된 배터리 기반 개발 보드인 SparkFun Edge에서 TensorFlow Lite for Microcontrollers를 사용하여 음성 인식 모델을 실행하는 방법을 알아봅니다.

• TensorFlow

TensorFlow.js - 전이 학습을 사용한 오디오 인식

이 Codelab에서는 소리를 인식하고 브라우저의 슬라이더를 제어하는 데 사용할 수 있는 기본 오디오 인식 네트워크를 빌드합니다. 강력하고 유연한 JavaScript용 머신러닝 라이브러리인 TensorFlow.js를 사용하게 됩니다.

• TensorFlow

텍스트 및 얼굴 특징 인식 ML Kit: iOS

이 Codelab에서는 온디바이스 머신러닝을 사용하여 이미지에서 텍스트와 얼굴 특징을 인식하는 ML Kit를 사용하여 iOS 앱을 빌드합니다.

• ML Kit

서가 분석: Gemini를 사용하여 BigQuery 데이터를 웹으로 가져오는 Java Cloud Run 애플리케이션 빌드

Gemini를 사용하여 BigQuery 데이터를 웹으로 간단히 가져와서 Cloud Run에 배포하는 서가 요약 애플리케이션을 만듭니다.

• Cloud Run

TensorFlow.js 전이 학습 이미지 분류기

이 Codelab에서는 TensorFlow.js를 사용해 브라우저에서 바로 학습시킬 커스텀 이미지 분류기인 'Teachable Machine'을 빌드하는 방법을 알아봅니다.

• TensorFlow

TensorFlow.js: Firebase 호스팅을 사용해 대규모로 머신러닝 모델 배포 및 호스팅

이 Codelab에서는 Firebase 인프라를 사용해 ML 모델을 배포하여 이를 웹사이트에서 TensorFlow.js를 통해 사용 및 소비하는 방법을 알아봅니다.

• TensorFlow

TensorFlow.js - CNN을 활용한 필기 입력 숫자 인식

이 Codelab에서는 필기 입력 숫자를 식별하도록 모델을 학습시킵니다. 특정 입력에 대한 카테고리를 예측하므로 머신러닝 용어로는 분류 작업이라고 합니다.

• TensorFlow

TensorFlow.js — 2D 데이터로 예측하기

이 Codelab에서는 수치 데이터로 예측을 수행하도록 모델을 학습시킵니다. 자동차의 '마력'에 따라 모델이 해당 차량의 '갤런당 마일'을 예측합니다. 연속적인 값을 예측하기 때문에 머신러닝 용어로는 회귀 작업이라고 합니다.

• TensorFlow

Document AI를 사용하여 필기 입력 양식(Python)을 지능적으로 처리

이 Codelab에서는 Python으로 Document AI API를 사용하는 가이드를 만드는 데 중점을 두겠습니다.

텍스트를 분류하는 Flutter 앱 만들기

텍스트를 분류하고 UI에 결과를 표시하는 Flutter 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다.

• TensorFlow
• Flutter

Android 또는 iOS에서 첫 번째 컴퓨터 비전 앱 빌드

이 Codelab에서는 이미지에 라벨을 제대로 지정할 수 있는 Android 및 iOS용 간단한 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다.

• Android
• TensorFlow

TensorFlow Lite (Android)를 사용하여 커스텀 객체 감지 모델 빌드 및 배포

이 Codelab에서는 이미지에서 객체를 감지할 수 있는 Android 앱을 빌드합니다. 먼저 TFLite Model Maker를 사용하여 커스텀 객체 감지 모델을 학습시킨 다음 TFLite 태스크 라이브러리를 사용하여 배포합니다.

• TensorFlow
• Android

오디오 분류를 위한 기본 앱 만들기

이 Codelab에서는 휴대전화의 마이크를 사용하여 오디오를 녹음할 수 있는 오디오 분류를 위한 기본 앱을 만드는 방법을 알아봅니다.

• Android
• TensorFlow

Android에서 Vision API 제품 검색 백엔드 호출

이 Codelab에서는 앱 사용자가 이미지를 사용하여 제품을 검색할 수 있도록 Android 앱에 Vision API 제품 검색 백엔드를 호출하는 코드를 추가합니다.

• Android

선행 학습된 커스텀 오디오 분류 모델 빌드

이 Codelab에서는 새 소리를 감지하도록 선행 학습된 오디오 분류 모델을 맞춤설정하는 방법을 알아봅니다.

• Android
• TensorFlow

TensorFlow.js: 댓글 스팸 감지 모델을 다시 학습하여 특이 사례 처리

이 Codelab에서는 선행 학습 모델에서 처리할 수 없는 극단적인 경우를 고려하여 댓글 스팸 모델을 다시 학습시킨 후 웹 애플리케이션에 새 모델을 다시 배포하는 방법을 알아봅니다.

• TensorFlow

TensorFlow.js: 댓글 스팸 감지 시스템 빌드

이 Codelab에서는 블로그 게시물 기사와 유사한 댓글 기능이 있는 간단한 웹페이지를 빌드하고 이 방법을 선행 학습된 머신러닝 모델과 통합하여 댓글 스팸 게시물을 감지하기 전에 필터링할 수 있는 방법을 알아봅니다. 백엔드 데이터베이스에 저장하므로 서버 처리 시간과 비용이 절감됩니다.

• TensorFlow

값을 예측할 iOS 앱 만들기

이미지 내에서 객체를 감지하고 UI에서 결과를 렌더링하는 iOS 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다.

• TensorFlow

이미지 내에 있는 객체를 감지하는 Android 앱 만들기

이미지 내에서 객체를 감지하고 UI에서 결과를 렌더링하는 Android 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다.

• Android
• TensorFlow

Vision API 제품 검색을 사용하여 제품 이미지 검색 백엔드 빌드

이 Codelab에서는 Vision API 제품 검색을 사용하여 제품 이미지 검색 백엔드를 빌드하는 방법과 모바일 앱에서 백엔드를 호출하는 API 키를 만드는 방법을 알아봅니다.

• Android

이미지를 분류하는 간단한 웹사이트 만들기

TensorFlow Serving으로 이미지를 분류하는 간단한 웹사이트를 만드는 방법을 알아보세요.

• TensorFlow

TensorFlow Lite Model Maker로 댓글 스팸 감지 모델 학습

TensorFlow Lite Model Maker를 사용하여 댓글 스팸 감지 모델을 학습시키는 방법을 알아봅니다.

• TensorFlow
• Flutter

TensorFlow Lite Model Maker를 사용하여 커스텀 텍스트 분류 모델 만들기

TensorFlow Lite Model Maker를 사용하여 특정 유형의 스팸을 감지하도록 스팸 감지 모델을 다시 학습시키는 방법을 알아봅니다.

• TensorFlow
• Flutter

对象检测入门

了解对象检测的基础知识，以及如何将预训练的对象检测器集成到您的移动应用中。

• TensorFlow
• Android

商品图片搜索入门

了解如何使用设备端对象检测功能为移动应用构建商品图片搜索功能。

• Android
• TensorFlow

移动文本分类入门

了解如何在一个移动应用中使用机器学习技术来识别文本，并打造一个能够过滤评论中的垃圾内容的应用。

• TensorFlow
• Android

在 Google Cloud 中构建自定义响应式聊天机器人

学习如何为 Dialogflow 聊天机器人构建自定义前端，为用户打造自然的对话式体验，然后使用 Cloud Vision 增强前端，使它能够分析上传的图片，并将相关分析结果包含在响应中。

• Dialogflow

轻松实现计算机视觉：Spring Boot 和 Java 上的 Vision AI

我们将使用 Spring Boot 和 Java 创建计算机视觉应用，使您能够在项目中释放图像识别和分析的潜力。

• Cloud Run

深入了解图片分类

了解如何构建自定义图片分类模型，进一步提高您在“图片分类入门”在线课程中学到的技能。

• TensorFlow
• Android

深入了解对象检测

了解如何使用 TensorFlow Lite 和 TensorFlow Lite Model Maker 库训练您自己的自定义对象检测模型，并提升您在“对象检测入门”在线课程中学到的所有技能。

• TensorFlow
• Android

深入了解音频分类

了解如何借助 TFlite Model Maker，根据您的需求自定义经过预训练的音频分类模型，并将其部署到您的应用中。

• Android
• TensorFlow

垃圾评论检测入门

了解有关使用 TensorFlow.js 为 Web 应用创建自定义文本分类模型方面的基础知识。

• TensorFlow

音频分类入门

了解如何在移动应用中使用机器学习功能对移动设备接收到的声音进行分类。

• TensorFlow
• Android

深入了解商品图片搜索

了解如何构建商品图片搜索后端并从移动应用调用该后端，从而增强在“商品图片搜索入门”在线课程中构建的商品搜索功能。

• Android
• TensorFlow

使用 TensorFlow 进行神经网络编程

从新编程范式的首要原则，到如何创建卷积神经网络来实现高级图像识别和分类，从而解决常见的计算机视觉问题；在这里，您可以获得所需的一切信息，真正理解机器学习。

• TensorFlow

移动图片分类入门

了解如何使用计算机视觉技术构建能够“看到”和标记图片的移动应用。

• TensorFlow
• Android

深入了解垃圾评论检测

了解如何再训练垃圾评论模型，使之涵盖使用默认的预制模型时可能会漏掉的极端情况。

• TensorFlow

在 Android 上使用 TensorFlow Lite 识别花卉（Beta 版）

在此 Codelab 中，您将提取一个图像分类器，然后使用 TensorFlow Lite 在 Android 手机上运行它。

• Android
• TensorFlow

机器学习入门“Hello, World”

了解创建神经网络的基础知识，以及了解它如何定义行为的规则。

• TensorFlow

构建卷积并执行池化

了解如何构建卷积并执行池化以增强计算机视觉。

• TensorFlow

使用 TensorFlow 构建计算机视觉模型

了解如何使用 TensorFlow 创建用以识别衣物的计算机视觉模型。

• TensorFlow

使用卷积神经网络 (CNN) 处理复杂图像

了解如何使用 CNN 处理复杂图像（需要识别的主体可能位于图像上的任意位置）。

• TensorFlow

构建卷积神经网络 (CNN) 以增强计算机视觉

了解如何构建 CNN，从而使计算机更加高效地根据检测到的特征对图像内容进行分类。

• TensorFlow

使用大型数据集训练卷积神经网络 (CNN)，以免过拟合

学习使用大型数据集训练 CNN 以避免过拟合。

• TensorFlow

Leveraging the Gemini Pro Vision model for image understanding, multimodal prompts and accessibility

Explore how you can use the new Gemini Pro Vision model with the Gemini API to handle multimodal input data including text and image prompts to receive a text result. In this solution, you will learn how to access the Gemini API with image and text data, explore a variety of examples of prompts that can be achieved using images using Gemini Pro Vision and finally complete a codelab exploring how to use the API for a real-world problem scenario involving accessibility and basic web development.

• Gemini

Getting started with the Gemini API and Android

Learn how to use the Gemini API and the Google AI SDK to prototype generative AI in Android applications.

• Gemini
• Android
• Vertex AI in Firebase

Getting started with the Gemini API and Web apps

Learn how to use the Gemini API and the Google AI JavaScript SDK to prototype generative AI for web apps. Use the Google AI JavaScript SDK to make your first generative AI call using the Gemini API in your client-side web application. Explore a sample application and learn how to make multimodal prompts (that combine image and text).

• Vertex AI in Firebase
• Gemini

Getting started with the Gemini API and Dart and Flutter

Learn how to use the Gemini API and the Google AI Dart SDK to prototype generative AI in Dart and Flutter applications.

• Vertex AI in Firebase
• Flutter
• Gemini

Getting started with the Gemini API and Swift

Learn how to use the Gemini API and the Google AI Swift SDK to prototype generative AI with Swift. Use the Google AI Swift SDK to make your first generative AI call using the Gemini API in your application. Explore a sample application and learn how to make multimodal prompts (that combine image and text).

• Vertex AI in Firebase
• Gemini

Getting started with Google AI Studio and the Gemini API using Node.js

Learn how to prototype text-based prompts with Google AI Studio and get started writing your first Gemini API Node.js script.

• Gemini

Incorporating generative AI into your game development process with Gemini and Gemma AI

Learn how generative AI can be used in different stages of game development from preproduction to in-game solutions using Gemini AI and Gemma model.

• Gemini

Creating a multiplayer crossword with Gemini, Flutter, and Firebase

Learn how the Google engineering teams created a multiplayer crossword using Gemini, Flutter, and Firebase.

• Flutter
• Firebase

Integrating machine learning APIs

In this codelab, we’ll explore the Vision, Speech-to-Text, Translation and Natural Language APIs. At the end, we’ll use these APIs to analyse audio recordings and map them to relevant images.

Build a computer vision model with TensorFlow

Learn to create a computer vision model that recognizes items of clothing with TensorFlow.

• TensorFlow

Gemini API Firebase Extensions: Quickly enhance your app with generative AI

Learn how the Gemini API Firebase Extensions enable you to add Gemini to your apps without becoming an AI expert.

• Firebase Extensions
• Gemini
• Firebase