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.

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