1부. 소개 및 최신 AI 애플리케이션의 구조
1장. AWS의 인공지능 서비스 소개
__기술 요건
__AI 소개
____AI 응용 분야
______자율 주행차
______의료 AI
______맞춤형 예측 키보드
____AI 솔루션 개발 시 AWS의 필요성
__AI 관련 AWS 서비스의 개요
____ AWS 서비스 사용 실습
______AWS 계정 생성하기
______AWS 관리 콘솔 살펴보기
______AWS 서비스 찾기
______AWS 리전 선택하기
______아마존 레코그니션 서비스 사용해 보기
______S3 이용하기
______신원 및 접근 권한 관리
__AWS CLI 사용하기
____파이썬 설치하기
______macOS에 파이썬 설치하기
______리눅스에 파이썬 설치하기
______마이크로소프트 윈도에 파이썬 설치하기
____AWS CLI 설치하기
____AWS CLI 설정하기
____AWS CLI로 레코그니션 서비스 호출하기
__AI 애플리케이션에 파이썬 사용하기
____파이썬 개발 환경 구축하기
______pipenv로 파이썬 가상 환경 구축하기
______첫 번째 파이썬 가상 환경 구축하기
__AWS SDK로 첫 번째 프로젝트 개발하기
__요약
__참고자료
2장. 최신 AI 애플리케이션의 구조
__기술 요건
__AI 애플리케이션의 성공 요인
__AI 애플리케이션의 아키텍처 설계 원칙
__최신 AI 애플리케이션의 아키텍처 이해
__맞춤형 AI 기능 개발
__AI 애플리케이션 아키텍처에 따른 실습 준비
____객체 탐지기 아키텍처
____객체 탐지기 컴포넌트 간의 상호작용
____기본 프로젝트 구조 생성하기
__AWS 챌리스를 이용해 로컬에서 AI 애플리케이션 개발하기
__웹 UI 기반의 데모 애플리케이션 개발
____챌리스로 AI 애플리케이션 후단부를 AWS에 배포하기
____AWS S3로 정적 웹 사이트 배포하기
__요약
__더 읽을거리
2부.
수브하시니 트리푸라네니(지은이의 말
이 책은 아마존 웹 서비스(AWS의 다양한 인공지능(AI 및 머신러닝 서비스를 설명한다. 그리고 실무 중심의 실습으로 훌륭한 애플리케이션을 개발하는 방법을 배운다. 또한 AWS에서 머신러닝과 심층학습 모형을 효과적으로 설계, 개발, 모니터링, 유지 보수하는 방법을 설명한다. AI/머신러닝 서비스 및 플랫폼 관련 AWS의 개요와 더불어 AI 및 다양한 산업 분야에서 쓰이는 AI 응용 분야의 소개로 시작한다. 아마존 레코그니션(Amazon Rekognition 및 아마존 트랜스레이트(Amazon Translate로 텍스트를 탐지하고 번역하는 방법을 제시한다. 아마존 트랜스크라이브(Amazon Transcribe와 아마존 폴리(Amazon Polly를 활용한 음성-텍스트 변환 방법을 배운다. 텍스트에서 정보를 추출하는 아마존 컴프리헨드(Amazon Comprehend의 사용 방법과 음성 챗봇을 구축하는 아마존 렉스(Amazon Lex에 대해서 다룬다. 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker의 주요 기능인 빅데이터 처리, 텍스트 집합에서 주제 발견 그리고 이미지 분류에 대해 설명한다. 마지막으로 심층학습 및 자기회귀로 매출을 예측하는 방법과 모델 정확도 저하에 대응하는 방안을 다룬다. 이 책을 다 읽고 나면 모형 개발 생명주기의 모든 측면을 다루는 현장감 있는 실습을 통해 AWS에서 AI 기능과 애플리케이션을 개발하는 데 필요한 모든 지식을 습득하게 된다.
역자후기
이 책은 아마존 웹 서비스(AWS의 다양한 인공지능(AI 및 머신러닝 서비스를 설명한다. 그리고 실무 중심의 실습으로 훌륭한 애플리케이션을 개발하는 방법을 배운다. 또한 AWS에서 머신러닝과 심층학습 모형을 효과적으로 설계, 개발, 모니터링, 유지 보수하는 방법을 설명한다. AI/머신러닝 서비스 및 플랫폼 관련 AWS의 개요와 더불어 AI 및 다양한 산업 분야에서 쓰이는 AI 응용 분야의 소개로 시작한다. 아마존 레코그니션(Amazon Rekognitio
