이 페이지의 동영상은 Document AI의 기본 개념을 다룹니다.
각 동영상에는 동영상에 소개된 기능을 사용하는 경험을 얻기 위한 단계별 가이드를 제공하는 동반 실습이 있습니다.
Document AI란?
문서의 미래에 오신 것을 환영합니다. 이 시리즈는 Document AI를 사용하여 비정형 데이터를 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. PDF, 이메일 등 상호작용하는 문서에는 구조화되지 않은 데이터나 다크 데이터가 포함되어 있으며, 이러한 데이터는 엄청난 양에 달합니다. 이 시리즈에서는 이 데이터를 사용하여 프로세스를 자동화하고, 분석을 수집하는 방법을 보여줍니다.
Document AI 사용 방법을 알아보세요. 이 동영상에서는 Google Cloud 콘솔을 사용하여 Document AI를 시작하거나 Python 클라이언트 라이브러리를 사용하여 API를 시작하는 방법을 보여줍니다. Document AI 프로세서에 대해 알아보고 자체 프로세서를 만드는 방법을 알아보세요.
이전 에피소드에서는 대부분의 문서에 사용할 수 있는 Document AI의 일반 프로세서에 대해 설명했습니다. 하지만 인보이스, 세금 문서, 신분증과 같은 문서에 더 특화된 프로세서가 있다는 사실을 알고 계셨나요? 이번 에피소드에서는 은행 명세서, W2, 미국 여권, 공과금 청구서, 신분증, 급여 명세서, 미국 운전면허증, 경비, 인보이스에 Document AI를 사용하는 방법을 설명합니다.
이전에는 Document AI 전문 프로세서와 일관된 스키마를 제공하고 데이터를 정규화하여 실행해야 하는 사전/사후 처리의 양을 줄임으로써 특정 문서 유형에 대한 지능형 통계를 제공하는 방법을 살펴보았습니다. Document AI Workbench를 사용하면 머신러닝 전문 지식 없이도 사전 학습된 프로세서를 업트레이닝하고 처음부터 맞춤 프로세서를 만들 수 있습니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["이해하기 어려움","hardToUnderstand","thumb-down"],["잘못된 정보 또는 샘플 코드","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["필요한 정보/샘플이 없음","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2025-09-04(UTC)"],[[["\u003cp\u003eThis content introduces Document AI, a tool for extracting insights from unstructured data in documents like PDFs and emails, to automate processes and gather analytics.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe videos and labs demonstrate how to use Document AI via the Google Cloud console or API, including creating and managing Document AI processors.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eGeneral processors, which are pre-trained models for any document type, are covered to learn how to get structured information from documents.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSpecialized processors, designed for documents such as invoices, tax documents, and ID cards, are discussed to get the best intelligent insights from specific document types.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDocument AI Workbench is introduced, highlighting its capabilities for up-training pre-trained processors and creating custom processors without requiring machine learning expertise.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["The videos on this page cover the fundamental concepts of Document AI.\nEach video has companion labs which provide step-by-step guides to get\nexperience using the features presented in the video.\n\nWhat is Document AI? \n\nWelcome to the future of documents, a series that helps you make the most of\nyour unstructured data with Document AI. There's an enormous amount of data\nin the documents we interact with, such as PDFs and emails, that contain unstructured\nor *dark* data. Join us for this series, where we show how you can\nuse this data to automate processes, gather analytics, and more.\n\n[Document AI Introductory codelab code](https://goo.gle/3OVnmnO)\n\nHow to use Document AI \n\nWant to learn how to use Document AI? This video shows how you can get started\nwith Document AI using the Google Cloud console or with the API using the python\nclient library. Watch to learn about Document AI processors, and see how you\ncan create your own.\n\n[Document AI Introductory codelab code](https://goo.gle/3OVnmnO)\n\n[Document AI processor management codelab code](https://goo.gle/3RqiWGJ)\n\nGeneral processors in Document AI \n\nIn this video, we take a deep dive into general processors. These are pre-trained\nand ready-to-use models designed to work on any document. Watch along and learn\nhow to get detailed structured information from documents with general processors\nin Document AI.\n\n[Document AI OCR codelab code](https://goo.gle/3oiqC0F)\n\n[Document AI form parsing codelab code](https://goo.gle/3PHROl4)\n\nSpecialized processors in Document AI \n\nIn the previous episode, we discussed general processors in Document AI for most\ndocuments. However, did you know that there are more specialized processors for\ndocuments such as invoices, tax documents, and identification cards? In this episode,\nwe discuss how to use Document AI for: bank statements, W2s, US passports, utility bills,\nID proofing, paystubs, US driver's licenses, expenses, and invoices.\n\n[Document AI Specialized Processors Codelab code](https://goo.gle/3dk025d)\n\nDocument AI Workbench \n\nPreviously, we looked at Document AI specialized processors and how they can\nprovide intelligent insights into certain document types by providing consistent\nschemas and normalizing data to reduce the amount of pre/post-processing you need\nto perform. [Document AI Workbench](/document-ai/docs/workbench/training-overview) allows\nup-training of pre-trained processors and creating custom processors\nfrom scratch, without machine learning expertise.\n\n[Document AI Workbench: Uptraining Guidecode](/document-ai/docs/workbench/uptrain-processor)\n\n[Document AI Workbench: Custom Document Extractor Guidecode](/document-ai/docs/workbench/build-custom-processor)\n\n[Document AI Workbench: Custom Document Classifier Guidecode](/document-ai/docs/workbench/build-custom-classification-processor)\n\n[Document AI Workbench: Custom Document Splitter Guidecode](/document-ai/docs/workbench/build-custom-splitter-processor)"]]
