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쉽게 배우는 AWS AI 서비스 : 챗봇, 음성비서, 크롤러 프로젝트를 구현하며 만나는 서비스형 AI
피터 엘거, 맹윤호, 곽근봉 ㅣ 한빛미디어 ㅣ AI as a Service
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  • 발행일
 2022년 04월 15일
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 396page/183*235*18/779g
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 9791162245521/1162245522
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  • 쓸모 있는 AI 애플리케이션, 복잡한 개념 없이 AWS로 간단하게 만든다 AI를 비즈니스에 도입하기 위해 반드시 개념을 알아야 할까? 기본적인 클라우드 지식만 활용하면 AI를 직접 구현하지 않고 도입이 가능하다. 그 비법은 바로 아마존이 제공하는 서비스형 AI! 이 책은 AWS 에서 제공하는 서비스형 AI를 조합해 실생활에 유용한 앱을 만들며 AI의 능력을 마음껏 활용해볼 수 있도록 도와준다. 사진을 자동으로 분류하는 이미지 인식 서비스부터 챗봇이나 음성비서 기능이 있는 일정 관리 앱, 거대한 데이터를 수집해 필요한 정보만 뽑아내는 크롤러까지 다양한 애플리케이션을 구축하며 AWS의 AI 서비스를 정복해보자.
  • 야, 너도 AI 쓸 수 있어! 수식 없이 쉽게 쓰는 아마존의 AI 서비스 운영 중인 서비스에 AI를 이용한 기능을 추가하려면 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 같은 AI 관련 개념들을 꼭 알아야 할까? 이제 어려운 AI를 공부하지 않아도 서비스형 AI를 사용해 누구나 쉽게 프로젝트나 비즈니스에 AI를 도입할 수 있다. 이 책은 AI 지원 플랫폼과 서비스를 구축하기 위한 엔지니어 가이드로 개발자의 관점에서 AI의 실용적인 사용법을 살펴본다. 서버리스 프레임워크와 Node.js, 제이쿼리를 사용해 AWS가 제공하는 챗봇, TTS, 컴퓨터 비전 등 AI 서비스의 기능을 활용하는 실제 프로젝트를 개발해보며 그 사용법을 익힌다. 고객 서비스, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 노동집약적인 업무를 자동화해주는 아마존의 AI 서비스로 생산성을 높여보자. 대상 독자 ● AI를 사용해 플랫폼 및 서비스를 구현해야 하는 풀스택 및 백엔드 개발자 ● 시스템을 향상하고 개선하는 데 AI를 활용하고 싶은 솔루션 아키텍트와 프로덕트 오너 ● 시스템 구축 및 배포에 '서버리스 방식'을 도입하려는 데브옵스 배우는 내용 ● 운영 중인 플랫폼에 클라우드 AI를 도입하는 법 ● 데이터 파이프라인을 디자인하고 빌드하는 법 ● AI 서비스에서 발생하는 오류와 문제를 해결하는 법 ● 서버리스 템플릿을 사용해 빠르게 AI 서비스를 구축하는 법 ● 아마존 레코그니션을 활용해 이미지 및 비디오 분석을 자동화하는 법
  • PART I 서버리스 AI 시작하기 Chapter 1 두 기술 이야기 - 서버리스 컴퓨팅과 인공지능 _1.1 클라우드 생태계의 조망 _1.2 서버리스란? _1.3 속도에 미치다 _1.4 AI란? _1.5 컴퓨팅 파워와 AI의 대중화 _1.6 표준 AIaaS 아키텍쳐 _1.7 AWS 위에서의 구현 _1.8 요약 Chapter 2 서버리스 이미지 인식 시스템 만들기 - 크롤러 구축 _2.1 첫 번째 시스템 _2.2 아키텍처 _2.3 준비 작업 _2.4 비동기식 서비스 구현 _2.5 요약 Chapter 3 서버리스 이미지 인식 시스템 만들기 - 분석 서비스 구축 _3.1 비동기 서비스 배포 _3.2 동기 서비스 구현 _3.3 시스템 실행 _3.3 시스템 제거 _3.4 요약 PART II 서버리스 AI 활용하기 Chapter 4 서버리스 방식의 웹 애플리케이션 구축과 보안 _4.1 작업 목록 _4.2 아키텍처 _4.3 준비하기 _4.4 1단계: 기본 애플리케이션 _4.5 2단계: 코그니토를 통한 보안 추가 _4.6 요약 Chapter 5 웹 애플리케이션에 AI 인터페이스 추가하기 _5.1 3단계: STT 인터페이스 추가 _5.2 4단계: TTS 추가 _5.3 5단계: 대화형 챗봇 인터페이스 추가 _5.4 시스템 제거 _5.5 요약 Chapter 6 서비스형 AI를 효과적으로 활용하는 방법 _6.1 서버리스의 새로운 과...
  • 피터 엘거 [저]
  • fourTheorem의 공동 설립자이자 CEO이다. 영국의 JET 조인트 언더테이킹에서 경력을 시작하여 7년 간 핵융합 연구용 획득, 제어, 데이터 분석 시스템 구축 분야에서 재직했다. 그는 연구용 소프트웨어뿐 아니라 상업용 소프트웨어에 이르기까지 재해 복구, 통신, 소셜 미디어 등 광범위한 영역에서 기술 리더십 역할을 수행했다. fourTheorem을 설립하기 전 피터는 소셜 광고 플랫폼 스티처 애드와 Node.js 컨설팅 회사 니어폼의 공동 설립자이자 CTO를 역임했다. 현재 최첨단 머신러닝 기술을 서버리스와 클라우드 아키텍처의 적용을 통해 고객에게 실질적인 비즈니스 가치를 제공하는 데 몰두하고 있다. 대규모 분산 소프트웨어 시스템을 설계하는 것부터 이를 구현하는 국제 팀을 이끄는 것 까지 다양한 경험을 가지고 있으며, 물리학과 컴퓨터 과학 학위를 보유하고 있다.
  • 맹윤호 [저]
  • IBM의 Data&AI 팀에서 엔지니어로 근무했고, 현재는 NCT Marketing의 최고 데이터 책임자로 근무하고 있다. 연세대학교에서 데이터 분석 전공으로 석사 과정을 졸업하고 박사 과정을 수료했다. SK C&C, KISTI, NRF, DBpia 등에서 프로젝트를 진행했으며 Apache Zeppelin, Qiskit, KoGPT-2 등의 오픈소스 프로젝트에 기여했다. 삼성, 현대, LG, 딜로이트 등의 기업과 연세대학교, 중앙대학교, 상명대학교, 순천대학교에서 강연했다. 참여 도서로는 『머신러닝 디자인 패턴』(한빛미디어, 2021), 『Do it! 강화 학습 입문』(이지스퍼블리싱, 2021), 『코딩 진로』(호모 루덴스, 2021), 『초소형 머신러닝 TinyML』(한빛미디어, 2020), 『하이퍼레저 블록체인 개발』(한빛미디어, 2019), 『블록체인의 정석』(지앤선, 2019) 등이 있다. 기술 블로그(https://maengdev.tistory.com)와 유튜브 채널(https://www.youtube.com/myh0130)을 운영 중이다.
  • 곽근봉 [저]
  • NBT의 CTO이자 제품총괄로 근무했으며, NCT Marketing CEO로 근무한 바 있다. KAIST 분산처리 연구소에서 석사로 재학하던 도중 NBT를 창업하여 캐시슬라이드, 애디슨 등 Ad-tech 영역에서 다양한 프로젝트를 진행했다. Tensorflow KR의 AI 논문읽기 모임인 PR21의 1기 멤버로서 활동하며 국내 AI 커뮤니티 활성화에 기여했다. 또한 AI와 Ad-Tech를 결합한 광고상품 개발, CTR 예측 모델 등을 구현하며 광고 도메인에서 AI를 적극적으로 도입하고 있다. AI 논문 리뷰 유튜브 채널(https://www.youtube.com/channel/UCmy2BD9vDCY9L_YlhyKbVUA/)과 Ad-Tech 소개 채널(https://www.youtube.com/channel/UCwDX7JciYoMoEPtwhRgLCjw)을 운영하고 있다.
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