쉽게 배우는 AWS AI 서비스
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책 소개
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복잡한 개념 없이 AWS로 간단하게 만든다
작가정보
Peter Elger
fourTheorem의 공동 설립자이자 CEO이다. 피터는 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. 피터는 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.
Eoin Shanaghy
fourTheorem의 공동 설립자이자 CTO이다. 1980년대 중반에 운이 좋게도 싱클레어사의 제
드엑스 스펙트럼을 통해 프로그래밍을 시작할 수 있었다. 이는 그가 분해를 시도하지 않은 최초의 전자 제품이었으며, 그는 대신 소프트웨어 시스템을 분해하고 분석하고자 했다. 현재 기술 컨설팅 회사이자 AWS 파트너 fourTheorem의 CTO이자 공동 설립자로, 스타트업과 대기업을 위한 시스템 구축 및 확장 경험을 가진 아키텍트이자 개발자이다. 오언은 자바 기반 분산 시스템 시절부터 시작하여 다양한 기술들을 접해왔다. 일례로, 2000년의 레거시 시스템을 최신 풀스택 폴리글랏 컨테이너를 지원하는 서버리스 애플리케이션으로 전환했다. 오언은 더블린 트리니티 칼리지에서 컴퓨터 공학을 전공했다.
IBM의 Data&AI 팀에서 엔지니어로 근무했고, NCT Marketing의 최고데이터책임자(CDO)로 근무했다. 연세대학교에서 데이터 분석 전공으로 석사 과정을 졸업하고 박사 과정을 수료했다. SK C&C, KISTI, NRF, DBpia 등에서 프로젝트를 진행하였으며 Apache Zeppelin, Qiskit, KoGPT-2 등 오픈소스 프로젝트에 기여했다. 삼성, 현대, LG, 딜로이트 등 기업을 대상으로 강연하고 연세대학교, 이화여대, 중앙대학교, 상명대학교, 한성대학교 등에서도 강연했다. 참여 도서로는 『머신러닝 디자인 패턴』(한빛미디어, 2021), 『Do it 강화학습입문』(이지스퍼블리싱, 2021), 『코딩진로』(호모루덴스, 2021), 『초소형 머신러닝 TinyML』(한빛미디어, 2020), 『하이퍼레저 블록체인 개발』(한빛미디어, 2019), 『블록체인의 정석』(지앤선, 2019) 등이 있다. 깃허브에서 @YUNHO0130으로 활동하고 기술 블로그와 유튜브 채널을 운영하고 있다.
낮에는 계약서와 코드를 두드리고 밤에는 신시사이저와 기타를 난도질하는 공학과 미디어의 주변인. 임베디드 프로그래머, 미들웨어 개발자, 프로젝트 매니저, 사업 개발 등 다양한 직군에 종사해왔으며 최근에는 엔터테인먼트 산업에서 다양한 웹 프로젝트를 진행 중이다. 사회적인 덕후로 생존하기 위해 오늘도 코드, 그리고 글과 씨름하고 있다. 참여 도서로는 『머신러닝 디자인 패턴』(한빛미디어, 2021), 『초소형 머신러닝 TinyML』(한빛미디어, 2020), 『라즈베리 파이로 배우는 컴퓨터 아키텍처』(위키북스, 2017) 등이 있다.
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.
목차
- 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 과제 해결
_6.2 프로젝트 구조 구축
_6.3 지속적 배포
_6.4 관찰가능성과 모니터링
_6.5 로그
_6.6 모니터링 서비스와 애플리케이션 지표
_6.7 추적 기능을 통한 분산 애플리케이션 이해
_6.8 요약
Chapter 7 기존 플랫폼에 AI 적용하기
_7.1 서버리스 AI 통합 패턴
_7.2 텍스트렉트로 신원 확인 개선
_7.3 키네시스를 사용한 AI 데이터 처리 파이프라인
_7.4 트랜스레이트를 활용한 실시간 번역
_7.5 파이프라인 테스팅
_7.6 컴프리헨드를 사용한 감정분석
_7.7 커스텀 문서 분류기 훈련
_7.8 커스텀 분류기 사용
_7.9 파이프라인 종단간 테스트
_7.10 파이프라인 제거
_7.11 자동화의 이점
_7.12 요약
PART III 서버리스 AI를 통한 데이터 수집 및 분석
Chapter 8 실제 AI를 위한 대규모 데이터 수집
_8.1 시나리오: 이벤트와 연사 찾기
_8.2 웹에서 데이터 수집하기
_8.3 웹 크롤링 소개
_8.4 아이템 저장소 구현
_8.5 URL을 저장하고 관리하기 위한 프론티어 만들기
_8.6 웹 페이지를 검색하고 구문을 분석하는 페처
_8.7 전략 서비스에서 크롤링 공간 결정하기
_8.8 스케줄러를 활용한 크롤러 오케스트레이션
_8.9 요약
Chapter 9 빅데이터에 AI를 적용해 인사이트 얻기
_9.1 AI로 웹페이지에서 중요한 정보 추출
_9.2 컴프리헨드의 엔티티 인식 API
_9.3 정보 추출을 위한 데이터 준비
_9.4 텍스트 배치 처리량 관리
_9.5 비동기 엔티티 추상화
_9.6 엔티티 인식 진행 확인
_9.7 배치 엔티티 인식의 배포와 테스트
_9.8 인식 결과 유지
_9.9 전체 연결하기
_9.10 요약
마치며
APPENDIX A AWS 계정 생성 및 설정
APPENDIX B AWS 관리형 AI 서비스의 데이터 요구 사항
APPENDIX C AI 애플리케이션을 위한 데이터 소스
APPENDIX D 인증 및 DNS 도메인 설정
APPENDIX E 서버리스 프레임워크 내부 뜯어보기
추천사
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실생활에 적용 가능한 AI 서비스를 서버리스 프레임워크로 구현하며 안내하는 놀라운 책.
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클라우드 기반 AI 서비스를 만드는 완벽한 길잡이.
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AI가 모든 회사에 도움을 줄 수 있는 방법을 아주 훌륭하게 소개한다. 적극 추천한다!
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학문으로써 공부하는 머신러닝에서 벗어나 자연스럽게 프로덕트에 사용하는 머신러닝을 배우고 싶은 이들이 읽어야 할 필독서.
출판사 서평
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
기본정보
| ISBN | 9791162245521 ( 1162245522 ) | ||
|---|---|---|---|
| 발행(출시)일자 | 2022년 04월 15일 | ||
| 쪽수 | 396쪽 | ||
| 크기 |
183 * 235
* 18
mm
/ 779 g
|
||
| 총권수 | 1권 | ||
| 원서명/저자명 | AI as a Service/Elger, Peter | ||
Klover
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