쉽게 배우는 AWS AI 서비스 (챗봇, 음성비서, 크롤러 프로젝트를 구현하며 만나는 서비스형 AI)

피터엘거

PeterElger
fourTheorem의공동설립자이자CEO이다.피터는영국의JET조인트언더테이킹에서경력을시작하여7년간핵융합연구용획득,제어,데이터분석시스템구축분야에서재직했다.그는연구용소프트웨어뿐아니라상업용소프트웨어에이르기까지재해복구,통신,소셜미디어등광범위한영역에서기술리더십역할을수행했다.fourTheorem을설립하기전피터는소셜광고플랫폼스티처애드와Node.js컨설팅회사니어폼의공동설립자이자CTO를역임했다.피터는현재최첨단머신러닝기술을서버리스와클라우드아키텍처의적용을통해고객에게실질적인비즈니스가치를제공하는데몰두하고있다.대규모분산소프트웨어시스템을설계하는것부터이를구현하는국제팀을이끄는것까지다양한경험을가지고있으며,물리학과컴퓨터과학학위를보유하고있다.

PARTI서버리스AI시작하기

Chapter1두기술이야기-서버리스컴퓨팅과인공지능
_1.1클라우드생태계의조망
_1.2서버리스란?
_1.3속도에미치다
_1.4AI란?
_1.5컴퓨팅파워와AI의대중화
_1.6표준AIaaS아키텍쳐
_1.7AWS위에서의구현
_1.8요약

Chapter2서버리스이미지인식시스템만들기-크롤러구축
_2.1첫번째시스템
_2.2아키텍처
_2.3준비작업
_2.4비동기식서비스구현
_2.5요약

Chapter3서버리스이미지인식시스템만들기-분석서비스구축
_3.1비동기서비스배포
_3.2동기서비스구현
_3.3시스템실행
_3.3시스템제거
_3.4요약

PARTII서버리스AI활용하기

Chapter4서버리스방식의웹애플리케이션구축과보안
_4.1작업목록
_4.2아키텍처
_4.3준비하기
_4.41단계:기본애플리케이션
_4.52단계:코그니토를통한보안추가
_4.6요약

Chapter5웹애플리케이션에AI인터페이스추가하기
_5.13단계:STT인터페이스추가
_5.24단계:TTS추가
_5.35단계:대화형챗봇인터페이스추가
_5.4시스템제거
_5.5요약

Chapter6서비스형AI를효과적으로활용하는방법
_6.1서버리스의새로운과제해결
_6.2프로젝트구조구축
_6.3지속적배포
_6.4관찰가능성과모니터링
_6.5로그
_6.6모니터링서비스와애플리케이션지표
_6.7추적기능을통한분산애플리케이션이해
_6.8요약

Chapter7기존플랫폼에AI적용하기
_7.1서버리스AI통합패턴
_7.2텍스트렉트로신원확인개선
_7.3키네시스를사용한AI데이터처리파이프라인
_7.4트랜스레이트를활용한실시간번역
_7.5파이프라인테스팅
_7.6컴프리헨드를사용한감정분석
_7.7커스텀문서분류기훈련
_7.8커스텀분류기사용
_7.9파이프라인종단간테스트
_7.10파이프라인제거
_7.11자동화의이점
_7.12요약

PARTIII서버리스AI를통한데이터수집및분석

Chapter8실제AI를위한대규모데이터수집
_8.1시나리오:이벤트와연사찾기
_8.2웹에서데이터수집하기
_8.3웹크롤링소개
_8.4아이템저장소구현
_8.5URL을저장하고관리하기위한프론티어만들기
_8.6웹페이지를검색하고구문을분석하는페처
_8.7전략서비스에서크롤링공간결정하기
_8.8스케줄러를활용한크롤러오케스트레이션
_8.9요약

Chapter9빅데이터에AI를적용해인사이트얻기
_9.1AI로웹페이지에서중요한정보추출
_9.2컴프리헨드의엔티티인식API
_9.3정보추출을위한데이터준비
_9.4텍스트배치처리량관리
_9.5비동기엔티티추상화
_9.6엔티티인식진행확인
_9.7배치엔티티인식의배포와테스트
_9.8인식결과유지
_9.9전체연결하기
_9.10요약
마치며

APPENDIXAAWS계정생성및설정
APPENDIXBAWS관리형AI서비스의데이터요구사항
APPENDIXCAI애플리케이션을위한데이터소스
APPENDIXD인증및DNS도메인설정
APPENDIXE서버리스프레임워크내부뜯어보기

야,너도AI쓸수있어!
수식없이쉽게쓰는아마존의AI서비스

운영중인서비스에AI를이용한기능을추가하려면머신러닝,딥러닝,강화학습같은AI관련개념들을꼭알아야할까?이제어려운AI를공부하지않아도서비스형AI를사용해누구나쉽게프로젝트나비즈니스에AI를도입할수있다.이책은AI지원플랫폼과서비스를구축하기위한엔지니어가이드로개발자의관점에서AI의실용적인사용법을살펴본다.서버리스프레임워크와Node.js,제이쿼리를사용해AWS가제공하는챗봇,TTS,컴퓨터비전등AI서비스의기능을활용하는실제프로젝트를개발해보며그사용법을익힌다.고객서비스,데이터분석등다양한분야에서노동집약적인업무를자동화해주는아마존의AI서비스로생산성을높여보자.

대상독자
● AI를사용해플랫폼및서비스를구현해야하는풀스택및백엔드개발자
● 시스템을향상하고개선하는데AI를활용하고싶은솔루션아키텍트와프로덕트오너
● 시스템구축및배포에'서버리스방식'을도입하려는데브옵스

배우는내용
● 운영중인플랫폼에클라우드AI를도입하는법
● 데이터파이프라인을디자인하고빌드하는법
● AI서비스에서발생하는오류와문제를해결하는법
● 서버리스템플릿을사용해빠르게AI서비스를구축하는법
● 아마존레코그니션을활용해이미지및비디오분석을자동화하는법