今天是Natural Language的第一篇，這是一個可以用來分析語意並萃取出你要的資訊的工具。跟前面的服務一樣，也分成AutoML Natural Language跟Natural Language API。

• AutoML Natural Language：提供一個UI介面訓練自己的Model，並用自己的Model做語意分析、詞彙分類之類的工作。
• Natural Language API：用預先訓練好的API直接給你基本的分析，讓我們更快理解Natural Language的語意、詞彙、內容分析之類的功能。

這系列的最後，也是要來AutoML一下。AutoML Video Intelligence，簡單的理解它就是Video Intelligence AI的UI版本，可以在這邊啟用：Video Intelligence

這有Quick start，我們就照著它做看一次。

首先，我們先建立dataset。

Google Video Intelligence AI API還有眾多的範例可以學習，今天再講兩個就結束這回合：Detecting shot changes、Recognizing text。

前情提要
我先從python code example找到一些範例的影片

• chicago.mp4: gs://cloud-ml-sandbox/video/chicago.mp4
• gbikes_dinosaur.mp4: gs://cloud-samples-data/video/gbikes_dinosaur.mp4
• googlework_short.mp4: gs://python-docs-samples-tests/video/googlework_short.mp4

今天又是美好的開始，大家吃中秋烤肉了嗎？
這是這系列的第二篇文章，要來入門Video Intelligence API，這隻可以透過上傳影片，但實際上可以幹嘛呢？實際上包含下列幾個項目的偵測：

• Label Detection: 偵測狗、花、人物之類的物件
• Shot Change Detection: 可以偵測場景轉換
• Explicit Content Detection: 偵測是否包含成人資訊
• Speech Transcription: 將影片裡的聲音轉成文字
• Object Tracking: 物件追蹤並回報物件在影片裡的位置

今天的文章開始第二個AI產品Google Video AI。這是一套影片辨析的AI工具，跟Vision AI一樣你可以用AutoML Video Intelligence圖形化介面工具訓練，也可以使用Video Intelligence API幫助我們解析影片。

那我們就先來看他能解析什麼東西吧。先從Try這邊進去，去開始授權你的帳號。

今天是Google Vision AI這子系列最後一章節，我們今天要來講Vision AI的Auto ML Vision。我玩的是GCP上面的UI介面，側邊欄打開找到Vision點進去就可以看到了:

今天還是繼續多玩幾個Vision AI API好了，初步教學可以看前一篇

Detech text in images

我這邊用的圖片是Google搜尋到的拉斯維加斯:

今天來入門Google Vision AI的API，文件部分可以看這裡。練功嘛！語言部分我就來順便玩一下一直想入門的Golang。

跟著Quickstarts裡的Using client libraries走先。

1. 打開或選擇專案
   
   這邊要注意你的ProjectName跟ProjectID不見得會一樣，每個地方會用到不同的資訊。

Google Vision AI分成兩個服務：AutoML Vision、Vision API，我們今天先講Vision API。

Vision API要講什麼？講什麼都比不過先來玩看看。

1. 選擇圖片：

這系列的第一篇文章，來自於再解一個無窮無盡SSR的bug的時間。
去年的鐵人賽文章跟著Google學ML 生不逢時，晚一年出生就可以趕上這波主題賽，今年看到這主題後，努力思考到底可以產出些什麼？上網找了各式各樣的靈感，後來決定介紹一系列的Google AI & Machine learning products。獻醜了，這些都是我沒用過的服務，但這也是我參加鐵人賽最主要的目的：練功+卯起來學新知識。

這裡面的服務這麼多，有可能一一介紹嗎？我也不確定，但確定的是一定會有下面幾個服務：