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한빛미디어

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쉽게 배우는 AWS AI 서비스

챗봇, 음성비서, 크롤러 프로젝트를 구현하며 만나는 서비스형 AI

한빛미디어

번역서

판매중

  • 저자 : 피터 엘거 , 오언 셔너히
  • 번역 : 맹윤호 , 임지순
  • 출간 : 2022-04-15
  • 페이지 : 396 쪽
  • ISBN : 9791162245521
  • 물류코드 :10552
초급 초중급 중급 중고급 고급
4.8점 (33명)
좋아요 : 0

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.

 

 

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피터 엘거 저자

피터 엘거

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.

오언 셔너히 저자

오언 셔너히

fourTheorem의 공동 설립자이자 CTO이다. 1980년대 중반에 운이 좋게도 싱클레어사의 제드엑스 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.

임지순 역자

임지순

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.

 

맹윤호 역자

맹윤호

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.

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

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

 

추천사

 

실생활에 적용 가능한 AI 서비스를 서버리스 프레임워크로 구현하며 안내하는 놀라운 책. 

_알랭 쿠니오트, 소프라 스테리아 베네룩스

 

클라우드 기반 AI 서비스를 만드는 완벽한 길잡이.

_롭 파체코, 비전 거버먼트 솔루션

AI가 모든 회사에 도움을 줄 수 있는 방법을 아주 훌륭하게 소개한다. 적극 추천한다! 

_알렉스 가스콘, 커버월렛

 

학문으로써 공부하는 머신러닝에서 벗어나 자연스럽게 프로덕트에 사용하는 머신러닝을 배우고 싶은 이들이 읽어야 할 필독서.

_니루팜 샤르마, 엔진 그룹

 

한빛출판네트워크의 도서 서평단인 "나는 리뷰어다 2022"에 선정되어 제공받은 10월의 책은 ‘쉽게 배우는 AWS AI 서비스’라는 책. 최근 이직으로 인해서 마침 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services: AWS)의 AI / ML 서비스를 비롯한 다양한 서비스에 대한 이해도를 높여야 하는 상황이 되어서 마침 잘 되었다 싶어서 신청했었다.

1. AWS의 AI/ML 서비스

AWS에서는 다양한 AI/ML 서비스를 제공하는데, 이 책에서 주로 다루게 되는 것은 저자가 ‘AIaaS(Artificial Intelligent as a Service)’라고 일컫는 서비스 형태의 low-code/no-code 기반의 AI 서비스이다.

이 책에서는 주로 Lex, Polly, Rekognition이라고 불리는 세가지 관리형 AWS 서비스를 다루고 있는데, 관련해서 AWS에서 제공하고 있는 AI 서비스들을 살펴보자.

  1. Amazon Lex

    Amazon Lex는 대화형 AI로 챗봇을 구축할 수 있는 AWS의 관리형 AI 서비스이다. 대화형 인터페이스를 애플리케이션에 설계, 구축, 테스트, 배포하기 위해 고급 자연어 모델(NLP)을 사용한다.

  2. Amazon Polly

    Amazon Polly는 텍스트를 음성으로 변환하는(TTS: Text to Speech) 서비스이다. Amazon Polly를 이용해 말을 하는 애플리케이션을 제작할 수 있고, 딥러닝 기술을 사용해 자연스러운 음성을 합성할 수 있다.

  3. Amazon Rekognition

    Amazon Rekognition은 기계 학습을 통해 이미지 및 비디오 분석을 자동화하는 서비스로, 사전 훈련된 컴퓨터 비전(Computer VIsion: CV) 혹은 커스텀 가능한 CV 기능을 제공한다. 몇 초 안에 수백만 개의 이미지, 스트리밍 및 저장된 동영상을 분석하고 정보와 인사이트를 추출한다.

  4. Amazon Translate

    Amazon Translate은 인공신경망 기계 번역 서비스로, 딥러닝 모델을 이용해 자연스러운 번역을 제공한다.

  5. Amazon Comprehend

    Amazon Comprehend는 기계 학습을 사용하여 텍스트에서 유용한 인사이트 및 관계를 찾아내는 자연어 처리(NLP) 서비스이다. 텍스트에서 주요 문구, 감정 등을 추출해 문서 처리 워크플로를 단순화할 수 있다.

  6. Amazon SageMaker

    완전관리형 인프라, 도구 및 워크플로를 사용하여 모든 사용 사례에 대해 기계 학습 모델을 구축, 훈련 및 배포할 수 있는 서비스로, 머신러닝 분야에서 널리 사용되는 Jupiter Notebook을 관리형으로 제공하는 서비스라고 생각하면 된다.

  7. Amazon Forecast

    머신러닝을 사용하여 쉽고 정확하게 비즈니스 결과를 예측할 수 있는 시계열 예측 서비스이다.

  8. Amazon Kendra

    Amazon Kendra는 머신러닝을 사용한 지능형 검색 서비스로, PDF 파일 등 다양한 형태의 문서 내용을 기반으로 한 검색을 지원한다.

  9. Amazon Personalize

    Amazon Personalize는 규모에 따라 실시간 맞춤화 사용자 환경을 더욱 빠르게 생성할 수 있는 서비스로, ML 전문 지식 없이도 추천 서비스를 구축할 수 있다.

  10. Amazon Textract

    Amazon Textract는 모든 문서에서 인쇄 텍스트, 필기 및 데이터를 자동으로 추출하는 서비스이다.

2. 쉽게 배우는 AWS AI 서비스 리뷰

이 책은 개념서라기 보다는 실제로 AWS에서 제공하는 각종 서비스들을 활용하여 빠르게 특정 분야에 활용할 수 있는 AI 서비스를 구축하는데에 목적을 두고 있다. 또한 AIaaS라는 용어를 사용한 만큼, 백엔드 운영에 대한 불편함을 덜 수 있는 서버리스 솔루션들을 활용한 아키텍처로 구성되어있어서 이 책의 가장 큰 두 줄기는 관리형 AI 서비스, 그리고 서버리스 서비스 두 축으로 되어있다고 생각하면 된다.

 

전체 챕터를 살펴 보면, 개념적인 부분은 초반에 짧게 끝내고 있는데, 필요한 개념과 왜 현재의 아키텍처로 진화하게 되었는지에 대한 설명은 잘 되어있어서 AI 혹은 서버리스 아키텍처에 익숙하지 않은 사람들도 이해할 수 있도록 핵심 부분이 잘 요약되어있다.

 

뒷 부분은 서버리스와 AI솔루션을 사용한 각종 예제들로 꾸려져 있는데, Lex, Polly, Rekognition 세 가지를 가장 큰 축으로 사용한다고 설명했지만 그 외의 AI 서비스들도 이용하고 있어서 전체적인 AI 서비스를 훑는데 도움이 될 듯한 책이었다. 아직 책 내용을 전체 다 실습한 것은 아니지만, 코드가 필요 없는 관리형 AI 서비스를 다수 차용했기 때문에 개발, 혹은 머신러닝/딥러닝에 대한 지식은 많이 필요 없는 편이라 사내에 AI 솔루션을 빠르게 도입해야하는 개발자, 혹은 인프라 엔지니어들까지도 도입 전 실습을 따라해보며 지식을 쌓기에 괜찮은 책이라고 생각된다.

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

AI 개발을 하다가 보면 AI 서비스까지 고민하게 될 때가 굉장히 많은데, 그것에 대해 도움을 주는 책이였던 것 같다.

개념들을 간결하게 정리되어 있어 독자들이 다가가기 쉽게 책이 쓰여있었습니다. 

AWS를 사용하는 것은 다양한 작업과 업무를 자동화 하는 핵심인데, 그것을 계획하기에 굉장히 좋은 책이라고 생각됩니다.

모델링을 하고 나서 서비스를 진행하려 할 때, 참고서적으로 읽으면 두고 보는게 좋겠다고 생각이 들었습니다.

하지만, 다른 기술에 대해 사전지식은 필요합니다. 책의 내용이 압축적으로 있어 이 책으로만 모든 것을 알기 힘들 것이고, 그렇게 된다면 책이 굉장히 두껍게 제작이 되었을 것 같습니다. 

웹에 대한 이해도 있고 AI 개발을 진행중이시라면 꼭 추천 드리고 싶은 책입니다.

개발 인력이 굉장히 고급 인력인데, 시간과 비용을 단축하는 목적이라면 꼭 추천 드리고 싶습니다.

최근 게임회사 직원들이 초대되는 games on AWS에 다녀왔다.



최근 Trend를 공부했던 사항들을 복습하고, AWS 공식 트레이닝을 받을 수 있는 기회도 제공되었기에 참여하지 않을 수 없었다.

오전에 진행된 키노트 세션에서 키워드를 하나 뽑자면 '서버리스' 였다.





AI와 서버리스의 조합은 엔터프라이즈 및 B2C 플랫폼 개발을 위한 사실상 표준이 될 가능성이 높은게 중요 내용이었다. 이 조합은 소프트웨어 개발자와 그들이 일하는 기업에 기존 시스템을 확장시키고, 개선하여 최종적으로 새로운 AI 지원 플랫폼을 신속하게 개발, 배포할 수 있는 힘을 제공하기 때문이다.

 

서버리스란 용어를 처음들으면 서버없는 클라우드? 라는 의문이 들 것이다.



서버리스 컴퓨팅은, 클라우드 공급자가 서비스 사용자의 기본 리소스를 동적으로 관리하는 클라우드 유틸리티 컴퓨팅의 한 형태이다. 서비리스 컴퓨팅은 기본 인프라에 대한 추상화 계층을 제공해 최종 사용자의 관리 부담을 덜어준다.

 



풀어쓰자면 서버리스 소프트웨어는 클라우드 소프트웨어의 일종으로, 서버나 컨테이너처럼 인프라를 명시적으로 생성하고 관리하지 않는다. 즉 기존 컴퓨팅 리소스는 클라우드 공급자가 관리하고 실행하는 함수로 대체되며 이것을 서비스형 함수라고 한다.

차별화점이 크게 2가지가 있다.

①데이터베이스, 파일 스토리지 또는 메시지 큐와 같은 묵직한 전용 리소스를 생성하지 않는 대신, 방대한 워크로드를 처리하기 위해 자동으로 확장되는 클라우드 업체가 제공하는 관리형 서비스에 의존한다는 점

 

②클라우드 업체는 사용 여부와 정도에 관계없이 서버리스 애플리케이션에 대한 리소스 비용을 청구하지 않고, 함수가 호출되거나 관리형 서비스가 사용될 때에만 비용을 청구한다. 즉, 사용량과 인프라 비용과의 정비례 관계로 인하여 많은 비용 절감이 가능하다.

 

처음으로 돌아와서, 서버리스 소프트웨어는 서버가 없는거냐고 물으면, 답은 아니다이다.

약간 잘못 설정된 요어다. 모든 작업은 항상 서버를 사용하고, 더 이상 기반 인프라에 신경 쓸 필요가 없이, 클라우드 공급자는 FaaS(서비스형 함수 Function-as-a-Service)와 기타 서비스를 통해 기본 인프라에 대한 추상화 계층을 제공하는게 핵심 내용이다. 서비스의 단위는 점점 작아지며, 앞으로의 흐름은 서비스형 함수인 FaaS이다.



서버리스를 이해하기 위해 서비스형 AI에 관해 학습하고 싶다면 강력 추천하는 책이다.

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."



 

 

[서론]

 

AI를 직접 구현하기 위해서 알아야 하는 수학과 통계 등의 이론에 얽매이지 않고, 서버리스 AI 애플리케이션을 구현하기 위한 책이다. 

 

이해하기 쉬운 지침과 두 가지 완전한 실습 서버리스 AI 빌드를 보여준다. 

 

사실 AI 개념도 일반화된 지금은 바닥부터 인공지능 모듈을 새로 구현하는 것보다, 오히려 대규모 클라우드 기업에서 제공하는 AI 서비스를 사용하는게 더더욱 효율이 높아져가는 추세이다. 

 

특히 기업에서는 많은 비즈니스 프로세스를 클라우드로 이전하고 있으며, 이 모든 작업을 기반기술부터 직접 구축하기에는 사실상 불가능하다. 

 

결국 엔지니어가 부족한 비 테크 기업들이 인공지능을 이용한 서비스를 구현하고자 할 때 서버리스 컴퓨팅과 AI의 결합은 플랫폼 개발의 사실상 표준이 될 것으로 보인다. 

 

 

[편집/번역]

 

편집은 깔끔하다. 번역도 무난하다. 번역자 2인 외에 별도로 감수 프로세스까지 거친만큼 퀄리티가 좋아진 것 같다. 읽다보면 아주 일부 영어 원문에서 강조하는 뉘앙스를 놓치는 부분도 있지만, 전체적으로 큰 문제는 없는 것 같다. 본문만 읽고도 전체적인 내용 이해와 실습 따라하기에 전혀 무리가 없다. 

 

 

[내용]

 

 

PART I 서버리스 AI 시작하기

 

- Chapter 1 두 기술 이야기 - 서버리스 컴퓨팅과 인공지능

- Chapter 2 서버리스 이미지 인식 시스템 만들기 - 크롤러 구축

- Chapter 3 서버리스 이미지 인식 시스템 만들기 - 분석 서비스 구축

 

- 웹에서 데이터를 자동으로 긁어오는 웹 크롤러를 만들고, 이미지를 인식하는 분석 서비스를 구축해본다. 이후 2부와 3부에서 확장되는 기본적인 시스템 아키텍처를 구성한다. 

 

 

PART II 서버리스 AI 활용하기

 

- Chapter 4 서버리스 방식의 웹 애플리케이션 구축과 보안

- Chapter 5 웹 애플리케이션에 AI 인터페이스 추가하기

- Chapter 6 서비스형 AI를 효과적으로 활용하는 방법

- Chapter 7 기존 플랫폼에 AI 적용하기

 

- 앞에서 구성한 간단한 시스템에 기능을 추가하면서 세부적인 내용을 더 배운다. 7장은 이 책의 백미이다. 데이터 파이프라인을 구성해서 데이터분석 전체 흐름을 효과적으로 이용하는 방법을 충분히 살펴볼 수 있다. 

 

 

PART III 서버리스 AI를 통한 데이터 수집 및 분석

 

- Chapter 8 실제 AI를 위한 대규모 데이터 수집

- Chapter 9 빅데이터에 AI를 적용해 인사이트 얻기

 

 

부록

 

- 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

 

- AWS 클라우드 서비스에 익숙하지 않은 독자를 위해서 AWS 사용에 대한 기초적인 설정과 서버리스 프레임워크 내부 구조 등 일부 추가적인 이해가 필요한 부분을 살펴본다. 

 

 

 

[소감]

 

어려운 인공지능 이론을 몰라도 Serverless AI 앱을 만들기 위한 실용적인 도서이다. 

 

얇은 두께에 반드시 알아야하는 내용을 빠르게 다룬다. 

 

AI가 시스템의 전체적인 체계와 맞물려서 서비스로 기능하기 위해서 어떻게 결합해야하는 지 알려주는 책이다. 

 

클라우드 시장 1위인 아마존 AWS에 제공하는 이미 검증된 서비스를 엮었기 때문에 믿을만하다. 

 

AI를 이용한 서비스의 처음부터 끝까지 전 과정을 빠르게 다룬다. 

 

웹/AI/클라우드 서비스 사용과 관련하여 다양한 내용이 등장하며, 초보자보다는 전체 그림을 대강이라도 조망할 수 있는 배경의 중급자가 더 적합한 독자층이다.

 

개발인력이 부족한 상황에서 시간과 비용을 단축하기 위해서 빠르게 AI 서비스를 구성하려면 꼭 읽어볼만하다.

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

이번에는 실물 책 말고 구글 북스로 받았다. 아이패드로 읽으니 딱인듯!

AI기술이 일상생활에서 많이 쓰이게 되면서 클라우드 제공업체에서 이런 훈련 과정을 간소화하도록 서비스를 제공하고 있고, 그 중 하나가 AWS이다. AWS에서는 퍼스널라이즈를 통해 추천시스템을 사용할 수 있는 것이다!

 

이 책의 대상은 풀스택 및 백엔드 개발자 & 솔루션 아키텍트와 프로덕트 오너!

 

지금 생각해보니 한빛미디어의 대부분의 책에서 책의 구성과 로드맵을 제시해주는데, 본격적으로 책을 읽기 전에 어떻게 책을 읽어야할지 알 수 있다! 1부에서는 배경지식과 간단한 서버리스 AI시스템, 2부에서는 AI모델을 사용하기 위해 알아야하는 개별 도구과 기술, 3부에서는 AI시스템 맥락에서 1,2부를 통합하는 방법!

 

책 제목에도 있는 AWS는 Amazon Web Service! 1부에서는 클라우드 생태계에 대한 설명과 함꼐, AWS와 구글, 애져를 함께 비교해놓았다. 바나나와 원숭이, 정글문제에서 객체지향 코드 베이스에서 일어나는 재사용 문제를 정리할 수 있는데, '바나나가 필요해서 쥐었더니 바나나를 잡고있던 원숭이도 차지하고 나무를 쥔 원숭이 덕에 정글 전체를 차지했다'. 객체지향의 트렌드를 클라우드 컴퓨팅, 마이크로서비스, 클라우드네이티브 서비스까지 역사적으로 설명해주고 있다.

 

AI에 대한 설명도 명쾌하게 제시되어있는데, 컴퓨터가 인간과 다른 동물처럼 학습과 의사결정을 할 수 있는 능력을 말한다. 결국 코드 뭉치일 뿐! AI의 역사를 또 수학적으로 접근한 것도 흥미로웠는데, 17세기 철학자들(라이프니츠, 데카르트)이 인간의 생각을 체계적이고 수학적인 방식으로 설명할 수 있다는 개념을 탐구하면서 인간이 아닌 기계에 의한 복제가 가능해질 수 있다는 희망이 생겼다고 한다. 또한 러셀, 부울같은 사상가가 인간 복제품에 대한 정의를 발전시켰고 수학자 괴델의 성과가 결합되어 앨런 튜링으로 발전한다. : 괴델의 불완전성 정리의 한계를 벗어나지 않는 모든 수학문제는 이론적으로 튜링 머신으로 해결할 수 있다는 것! 이후 다트머스 회의로 이어져 AI에 대한 낙관론이 대세였으나 AI겨울이 찾아왔고, 또 다른 두번째 겨울이 찾아왔다. 알고리즘은 개선되었으나 계산능력이 맞추지 못했고, 결국은 컴퓨터 성능이 계속 증가하면서 IBM의 딥블루를 시작으로 AI가 확장되기 시작한다.

 

AI가 실세계에서 사용되는 예시는 우선 먼저 떠오르는 추천시스템! 고객의 이력으로 상품을 추천해주는 기능과 넷플릭스, 광고 등을 예로 들 수 있겠다. 최근에는 데이터와 보안을 점점 중요시 여기는 추세인데, 데이터 처리에 대한 규제가 자리잡는 과정을 보면 알 수 있다. 이때 보안의 침해와 보안의 강화에서 역시 AI가 쓰이는데 편향에 대한 부분도 이슈가 되고 있다. 그 외에도 시계열 데이터를 주로 다루는 금융, 진단에 사용되는 의료 등 AI전반에 대한 설명이 잘되어있다!!

 

2장에서는 https://nodejs.org/en/ node.js를 사용하여 개발 예제가 진행된다. 그중에 크롤러 서비스는 대상 url이 배치되면 호출되는 식!아직 쪼금 어렵다... AWS 사용은 유료다... 차근차근 책을 보면서 따라해서 개발에서 기역까지는 손대보고 싶다. 안그래도 개발을 해보고 싶었는데 길라잡이처럼 붙잡고 해볼 수 있을 것 같은, 친절한 책이다.

 

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

 



이 책을 보고서 와~ 이런 책도 나오는구나! 하는 느낌이다. 시스템 구축을 a to z 알려주는 책은 쉽게 찾기 힘들다. 그런 면에서 이 책은 가치가 높다 하겠다.

책이 얇기 때문에 내용이 집약적이다. 시작과 끝을 알려주는건 맞지만 디테일까지 다 짚어주지는 않는다. 그러려면 지금보다 대여섯배는 두꺼워야 할 것이다.

책에서 다루는 주요 기술은 AWSAI 이지만 하위 기반 기술에 대한 배경지식이 있어야 한다. node, git, json, yaml, 동기/비동기 서비스나 메시징 같은 네트워킹, ECMA6 Promise 도 개념 정도는 알아야 한다.

요즘 웹에서 운영되는 시스템의 아키텍쳐는 어느정도 꿰고 있어야 이 책이 이해가 될 것이다. 기업의 아키팀이나 CTO 정도급에서 도움이 될 것이다. 설명이 상당히 친절한 편이지만 전반적인 지식 없이는 막히는 곳이 많을 것이다. 제목은 쉽다고 했지만 쉽지 않다.

 

책의 가치는 분명 높다. 그래서 평점도 높게준다. 이런 책이 더 나와야 한다.

 

 

 

 

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

 

 

 

 

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"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 

AI 개발자로 일하기 시작한지 어언 1년이 다 되어 간다. 요즘 생각하는 것은 내가 모델링한 AI 모델을 어떻게 하면 사용자들이 편히 사용하고 관리할 수 있는 것에 포커스가 집중되는 것 같다. 그래서 이번 기회에 관련된 책을 리뷰할 수 있게 되어 매우 감사하다.

 

해당 책은 챗봇, 음성, 크롤러 등의 프로젝트를 통해 초보자들이 도전해 볼 수 있도록 구성되어 있다. 다만 컴공계열이나 AI 개발자가 아닌 입문자들은 보기 어려울 수 있다. 언어는 Node.js로 코드가 구성되어 있고 js 개발자면 쉽게 이해가 가능하다. 구성은 매우 탄탄하지만, 좀 더 깊게 알려주었으면 하는 아쉬운 바램도 있었던 책이다.

<완독 후 느낀점> 

 아마존 웹 서비스는 세계 클라우드 서비스 제공사 중 1위 기업으로 가장 유명한 CSP사이다.제공하는 IaaS, PaaS, SaaS 서비스 상품 모두 성능이 가장 우수하고 활용하기 좋게 만들어져 있다. 그렇다면 AWS의 아마존 AIaaS 는 어떨까하고 읽게 된 이 책에선 서버리스 서비스를 이용하여 AI 서비스를 연계한 다양하고 실용적인 방법을 제시한다. 뿐만 아니라 서버리스 상품의 보안에 관한 설명도 충분히 수록되어 있다. 이책에 장점은 AI 서비스를 쉽게 사용해 볼 수 있고 클라우드 서버리스 상품에 대한 지식을 쌓을 수 있다. 어느정도 클라우드 서비스에 대한 지식을 갖춘 중급자 분들에게 추천하는 책이다.

 

원본 리뷰 : 링크 


 "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

대상 독자

 

어쩌면 이 책의 리뷰에서 가장 핵심이 될 부분이기도 합니다.

책에서 설명하는 대상독자

일반적으로 AI라고 하면 python 위주의 인공지능 개발자들이 더욱 관심을 가지게 되지만, 이 책은 풀스택 엔지니어 혹은 백앤드 개발자를 위한 책입니다.

인공지능을 위한 서비스를 AWS에서 구축하기 위한 node, js, yml 사용이 핵심입니다. 즉 서비스 구현을 위한 세팅에 초점이 맞춰져있습니다.


책을 읽는 방법

책의 마지막 순서 - 부록 내용

이 책을 읽으며 가장 마음에 들었던 것은 일반적으로 기술서적의 경우, 눈으로 한 번 쓱 보고 두 번째 읽을 때부터 실제 따라해보며 진행한다는 것인데 이 책은 그것을 노린 것인지 일반적인 다른 기술서적에서라면 제일 앞에 배치할 AWS 가입, 계정 생성 등 기본적인 사항을 책의 맨 뒤에 놓은 부분이 개인적으로 마음에 들었습니다.

아무래도 책의 저자분들도 이처럼 처음에는 이러한 것들이 가능하구나 하고 가볍게 읽어보고, 직접 해보고 싶은 부분을 골라서 해보거나 할 수 있도록 배려한 것이 아닐까 싶습니다.
(아무래도 AWS 서비스를 사용해보려면 카드를 등록하고, 무료 범위를 넘어서지는 않는지, 비용이 발생하면 얼마나 발생하는지 걱정되니까 말이죠)


책의 실습방법 & 주의사항

AWS는 명실상부하게 가장 널리 사용되는 클라우드 서비스입니다.

이미 현직에서뿐 아니라 이직을 준비하는 입장에서도 한 번씩은 고려되는 기술스택 중 하나라고도 할 수 있는데요, 하지만 개인적으로 배우거나 도전해보기엔 시행착오마다 비용이 발생할 수 있습니다.

일반적으로 우리(개발자)가 시도해보는 공식 문서 좀 읽고, 바로 도전해보며 익숙해지는 비용이 상당할 수 있다는 것이죠. 이 경우 모든 과정을 프리티어로 진행하기 어렵다면, 계정 설정 내에서 리소스 제한을 걸어두고 반드시 사용할 서비스와 관련된 주의사항이 언급된 유튜브 영상 몇 개 정도는 참고하시길 바랍니다.

책을 읽는 순서

또한 이 책의 각 챕터의 내용은 이전 챕터에서 설명한 내용을 재설명해주거나 하지는 않습니다.

이로 인해 상당히 페이지를 효율적으로 사용하고 있다는 인상을 받았으나, 학습하는 입장에서는 중간부터 읽기 조금 어려울 수 있습니다. 때문에 실습을 위해서는 본인의 실력이 조금 더 높다고 하더라도 전체적으로 훑어보는 과정이 필요하고 잘 이해가 되지 않는 부분이 있다면 그 내용은 그 앞장에 있을 확률이 높습니다.




"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

책소개

 

지금 활용되고 있는 AI서비스는 많다. 이 책은 그 중에서 AWS에서 제공하는 AI서비스를 어떻게 구축하고( 또는 설정하고) 활용할 수 있는지를 알려주는 지침서이다.

 

 

책의 서두에는 AI에 대해 역사에서 부터 시작하여 AI가 어떻게 활용되고 있는지, 어떤 아키텍처가 있는지, AWS에서는 어떻게 구현되는지, 서버리스가 무엇인지 등의 내용을 간략하게 설명하고 있다. 아주 간결하게 설명하고 있어서 전체적인 구성을 이해하기가 편리하다.

 

 

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그 후 AI시스템 구축을 1단계, 2단계, 3단계, 4단계, ... 아키텍처 등으로 점진적으로 확장 발전 시켜나가면서 설명을 이어간다. 즉, 간단한 크롤러를 만들고 이를 이용하여 원하는 이미지를 조회하는 시스템을 구축하고 조회된 이미지 인식시스템을 추가하고 STT, TTS 인터페이스를 추가하고 대화형 챗봇 인터페이스를 추가하는 등의 단계로 설명하는 방식이다.


물론 설명마다 AWS에 제공하는 각각의 서비스들을 설명하고 이용한다. 즉, 위 그림에서 나온 코그니토, 레코그니션, 세이지메이커, 폴리, 렉스 등등의 AI 서비스를 설명하고 이용한다는 것이다. 당연히 그와 연관되고 AI 시스템 구축에 필요한 웹 애플리케이션, 연계서비스(동기/비동기), 데이터 서비스 등의 설명도 빠지지 않고 있다


 

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이책의 또하나의 특징은 아래처럼 단계 아키텍처를 구축하거나 이에 해당하는 환경파일이나 소스코딩에 꼭 필요한 추가 설명 부분에 대해서는 간략하지만 명확하게 설명을 추가한다는 것이다.

 

 

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내용이 방대하여 책을 읽어보는데 시간을 모두 보냈으나 나중에 시간을 내서 차근차근 실습을 병행하면서 구축을 해볼 예정인데 실습하면서 책을 읽고자하는 다른 독자들은 책의 말미에 나오는 부록으로 구성된 부분을 먼저 읽고 따라하여 환경을 구축한 다음에 책을 읽는 것을 추천한다.

 

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."




 

 

 



근래에 가장 핫한 키워드는 AI 입니다.

많은 데이터를 바탕으로 인공지능을 학습시키고

이를 통해 다양한 작업과 업무를 자동화 하는 핵심 기술입니다.

AI 이전에 뜨거웠던 키워드였으며

현재는 일반적인 기술로 자리잡은 것이 서버리스입니다.

서버리스는 가상/물리의 서버 자원을 이용하는 것이 아닌

코드를 중심으로 필요한만큼 (가상 서버보다) 더 유연하게

필요한 로직을 구동할 수 있는 개념입니다.

이 두가지가 합쳐지면 어떨까요?

한빛미디어의 <쉽게 배우는 AWS AI 서비스>는

서버리스 기술을 바탕으로 AI 서비스를 만드는 방법에 대한

구축 실전 가이드이자 실무 서적입니다.

 

 

3개의 파트로 설명하는 AI as a Service의 구축
이 책은 크게 3개의 파트로 나뉘어져 있습니다.
첫 번째 파트는 `서버리스 AI 시작하기`로
크롤러 만들기와 이미지 인식하기라는 주제로 연결되는

두개의 과제를 통해 서버리스 환경에서 AI 서비스를 구축하는 방법을 소개합니다

 

 

 

 

 

 

이 책은 밑 바닥부터 AI 를 만들기 위한 기술을 이야기하는 책이 아닙니다.

 

AI의 기반 기술을 이해하는 대신, 퍼블릭 클라우드 사업자들이 제공하고 있는

잘 만들어진(Well-made) AI 제품을 빠르게 이용하는 방법을 다루고 있습니다.

비즈니스의 숙제를 다루는 것은 꼭 모든 것을 100% 이해해야 하는 것이 아닙니다.

그보다는 시의 적절하게 시장에 진입할 수 있도록

준비되어 있는 다양한 제품과 기술을 빠르게 사용하는 것이 더 중요합니다.

 

 

2장과 3장에서 만드는 크롤러와 이미지 분석 코드는 상당히 단순합니다.

여러 클라우드 사업자들 중 가장 많은 사용자 층을 확보하고 있는 곳이 AWS입니다.

AWS가 제공하는 서버리스 제품 람다 Lambda를 이용하여

역시 AWS가 제공하는 여러가지 AI 제품을 활용해

 

정보를 수집하고 분석하는 과제가 `서버리스 이미지 인식 시스템`입니다.

 

AI 서비스를 만들때 고려해야 할 것들

 

람다와 AI 제품을 활용해 간단한 서비스를 만드는 것이 전부일까요?

우리는 이미 비즈니스를 영위하는 코드를 가지고 있기도 하고

새로운 상용 서비스를 만들기 위해 AI 를 활용하고 싶을 수도 있습니다.

서버리스 기술을 기반으로 AI 제품을 서비스에 도입하려면 무엇을 고려해야 할까요?

파트2에서는 서버리스 기술을 활용할 때 염두해야 하는 보안 관점의 고려사항들과

웹 어플리케이션에서 AI 인터페이스를 활용하는 방법

 

그리고 기존 플랫폼에 AI 를 적용하는 방법을 다룹니다.

 

 


특히 6장과 7장은 서비스의 시스템 아키텍쳐 관점에서
End-to-End로 시스템을 구축하고 운영하고 모니터링 하는 방법을 다루고 있기 때문에
서버리스 기반의 AI 서비스를 구축하면서 고민해야 하는
아키텍쳐 관점에서의 이야기를 다루고 있는 책의 백미라 하겠습니다.

빅데이터와 AI의 콜라보레이션
AI가 의미있는 분석을 하기 위해서는 많은 데이터가 공급되어야 합니다.
만들고자 하는 서비스를 위해 수집되고 있는 데이터를 AI 제품으로 피딩하고

AI는 이를 기반으로 분석하고 결과를 얻어내도록 해야 합니다.


 

마지막 세번째 파트에서는 AI에게 제공할 대규모의 데이터를 수집하는 방법
그리고 이 데이터를 기반으로 AI를 통해 인사이트를 얻는 방법을 다루고 있습니다.


새로운 AI의 알고리즘을 만드는 것이 아니라면
잘 만들어진 AI를 효과적으로 잘 활용하는 것이 중요합니다.
AI를 잘 활용하기 위해서는 충분한 데이터를 수집하여
AI 엔진에게 공급하고 결과물을 받아내는 것도 중요합니다.

기술 자체에 큰 관심이 가던 AI의 시대를 넘어서
이미 활용이 더 중요한 시대에 접어든지 오래입니다.
여러분의 일상 업무속에서 AI를 어떻게 활용하시고 싶으신가요?
이 책은 그런 여러분들의 궁금증을 풀어줄 수 있는

좋은 지침서가 될 것입니다.

 

 

 

 

 

 

실생활에 적용 가능한 AI 서비스를 서버리스 프레임워크로 구현하며 안내하는 놀라운 책. 

 

- 알랭 쿠니오트, 소프라 스테리아 베네룩스

 

 

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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. 

 

쉽게 배우는 AWS AI 서비스 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.

 

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(전자책으로도 만나 볼 수 있는 쉽게 배우는 AWS AI 서비스 책)

 

 

운영 중인 서비스에 AI를 이용한 기능을 추가하려면 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 같은 AI 관련 개념들을 숙지하기 전에, 이제 어려운 AI를 공부하지 않아도 서비스형 AI를 사용해 누구나 쉽게 프로젝트나 비즈니스에 AI를 도입할 수 있다.  쉽게 배우는 AWS AI 서비스 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. 

 

AIaaS 클라우드에서 이미 구축해둔 AI를 이용해 기능을 제공하는 서비스로 딥러닝에 대한 지식 없이도 AI의 이점을 누릴 수 있다. 현재 아마존에서는 30개 이상의 AI서비스를 제공하고 있다.(2022년 4월 기준)

 

 

AIaaS를 활용하면 사진 속 이미지를 판단하는 인식 시스템, 컴퓨터 비전을 만들 수 있고, 챗봇 기능과 음성인식 기능이 있는 자연어 처리 앱을 만들 수도 있다. 즉, 쓸모 있는 AI 애플리케이션을 복잡한 개념 없이 AWS로 간단하게 만드는 법을 배우볼 수 있다. 고객 서비스, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 노동집약적인 업무를 자동화해주는 아마존의 AI 서비스로 생산성을 높이자. 

 

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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

 

 

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이 리뷰는 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

 

 

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AWS는 클라우드 중에서도 GCP같이 서비스를 클라우드에 배포하는 데 많이 쓰이고 있습니다. 대중적으로는 AWS가 GCP보다 많이 쓰이고 아직까도 저도 개인적으로 AWS만 써보았습니다. 전반적으로는 GCP를 써보지 않았기에 차이점을 말씀드리긴 힘들 것 같습니다. 하지만 AWS는 처음 입문하시는 분들도 연습을 통하여 익숙해질 수 있습니다. 본 책에서는 AI서비스를 AWS 기반에서 실습하고 예제를 만들 수 있도록 구성되어 있습니다.

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"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

# 요약 

- 최근 화두가 되고 있는 AI 와 서버리스 컴퓨팅에 대해서 다양한 실습을 따라가보며 AIaaS (AI as a Service) 의 개념에 대해서 익힐 수 있음 

 

 # 장점 

- 단순 이론만 나열하는 책이 아니라, 실제 챗봇이나 크롤러 등 실습 프로젝트를 따라해볼 수 있게 구성되어 있기 때문에 실용적인 내용을 빠르게 배우고 적용해볼 수 있음 

- AWS 입문자를 위해 계정 설정 방법도 부록으로 설명하고 있어서, 이 분야에 처음 도전하는 사람이 선택해도 좋은 책임

 

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 "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

한빛미디어에서 책을 증정받아 나는 리뷰어다 서평단 자격으로 쉽게 배우는 AWS AI 서비스 서평을 적어보려고 한다.

 

 

이 책은 AWS AI 서비스를 활용해서 서버리스 개념으로 누구나 좀 더 친근하게 AI 서비스를 활용할 수 있는 기능을 소개하고 있다.

 

 AWS에서 제공해주는 서버리스 라이브러리와 AI 라이브러리를 사용할 수 있음은 물론이다.

 

  

 

 

이 책은 서버리스 컴퓨팅과 인공지능(AI)에 대해서 공학적 관점에서 살펴본다. 이 책은 많은 이론에 얽매이지 않고도 서비스형 AI를 시작하고 실행할 수 있는 실용적인 실습 가이드를 제공한다.

 

 

세상은 점점 디지털화 되고 있고 디지털 전환이라는 말처럼 기존에 시프레드시트, 로컬 데이터베이스를 사용하거나 소프트웨어를 전혀 사용하지 않고 수동으로 실행하던 비즈니스 프로세스를 클라우드에서 실행되는 플랫폼으로 전환하는 프로세스를 말한다고 한다.

 

 

  

 

일단 AI에는 데이터가 필요하므로 크롤러를 먼저 구축을 한다. 첫 번째 서버리스 AI 시스템은 아마존 레코그니션을 사용하여 웹 페이지의 이미지를 분석한다.

 

 

시스템은 해당 이미지의 분석을 통해 워드클라우드를 생성하고 각 이미지에 대한 태그를 제공한다. 우리는 시스템을 불연속적으로 분리된 서비스로 구축할 것이다.

 

 

 

 

 

시스템 프런트엔드는 S3에 배포된 HTML, CSS, 자바스크립트로 구성된 단일 페이지 애플리케이션으로 UI를 렌더링한다.

 

 서비스에 대한 경로는 API 게이트웨이를 사용해서 처리한다.

 

 

책에서 시스템을 구현하는 과정에서 각 절마다 자세한 내용과 함꼐 구축 및 배포 방법을 설명해 주고 있다.

 

복잡한 개념 없이 AWS로 간단하게 AI 앱을 만든다는게 이 책의 장점이 아닐까 싶다. 이 책은 AI를 비즈니스에 도입하기 위해 반드시 세부적인 개념을 알 필요가 없이 기본적인 클라우드 지식의 활용만으로 AI를 직접 구현하지 않고 도입이 가능하다는 것을 알려주고 있다.

 

 

이 책은 AWS에서 제공하는 서비스형 AI를 조합해 실생활에 유용한 앱을 만들며 AI의 능력을 마음껏 활용해 볼 수 있도록 도와준다. 

 

 

사진을 자동으로 분류하는 이미지 인식 서비스부터 책봇이나 음성비서 기능이 있는 일정 관리 앱, 거대한 데이터를 수집해 필요한 정보만 뽑아내는 크롤러까지 다양한 앱을 구축하며 AWS AI서비스를 하나하나 배울수 있다.

 

 

이 글은 한빛미디어 나는 리뷰어다 서평단 자격으로 작성되었습니다.

 

오늘은 새로 나온 서적인 '쉽게 배우는 AWS AI 서비스'란 책의 관한 글을 올립니다.
특별히 형식에 얽매이지 않고 생각나는 데로 떠올리는 내용을 적어 봅니다.
 

배경

아마존의 AWS는 2006년 S3 서비스로 클라우드 서비스를 시작해 17년 이상 압도적인 시장 점유율을 가진 벤더입니다.
초창기에는 IaaS 서비스 위주의 제품을 출시했으나 최근 3~4년간은 고객이 리소스 관리에 신경 쓸 필요 없는 서버리스 제품을 확장하였으며 특히 AI/ML 관련 제품을 가장 많이 출시하고 있습니다.
아마존닷컴 및 자사 서비스에 AI/ML 개발 및 운영으로 경쟁력을 갖춘 쓸모 있는 제품을 빠르게 출시할 수 있기 때문입니다. 또한 AWS의 많은 사용자를 통한 제품의 완성도를 높여가고 있습니다. 참고로 2019년 AWS re:MARS에서 Chuck More 부사장은 Alexa Shopping을 위해 구동되고 있는 디바이스, 모바일 앱, 웹사이트, 백엔드까지 모두 AI를 적용해 인사이트를 얻고 있다고 얘기했습니다.
이런 대규모 서비스와 조직에서 운영하는 노하우가 담긴 AWS 서비스가 경쟁력을 갖출 수밖에 없다고 생각하게 됩니다(그렇다고 해서 AWS 신봉자는 아닙니다...).
 

경험

직접 경험해 본 AWS AI 제품은 몇 년 전에 PoC 프로젝트로 Amazon Personalize를 통한 추천 상품 워크플로, 그리고 리테일 도메인의 고객 분류를 위한 Amazon Forecast(with SageMaker) 관련 프로젝트를 통해서였습니다.
당시에는 AWS AI 제품 사용법과 알고리즘 성능 및 비용에 대해 검토가 목적인 PoC였기 때문에 실제 운영되는 서비스에 통합을 시도해 보진 못했습니다.
통합을 위해서는 안정적인 데이터 파이프라인과 MLOps가 가능한 환경 구축 또한 필요했기 때문에 제한된 프로젝트 시간 내에 완성할 수 없었습니다. 또한 서비스 전체가 온프레미스에서 운영되었기 때문에 더 준비해야 할 것이 많았습니다.
그 때문에 전체 서비스에서 AI/ML 기능을 포함한 설계와 운영 시 고려해야 할 점을 고민하지 못한 것이 아주 아쉬웠습니다.
 

서평

제목만 보고 AWS의 AI 제품을 소개하고 코드와 간단한 핸즈온을 담은 책이려니 생각하고 기대하지는 않았습니다. AWS 제품들이 워낙 업데이트가 빠르고 신제품 출시가 잦기 때문에 해당 기술들을 확인해 보고자 읽기 시작했습니다.
 
첫 번째 장에서는 서버리스 기술을 소개하며 해당 기술이 최근에 주목받는 배경에 관해 설명합니다. 이는 최근에 클라우드 벤더들이 앞다퉈 제품을 출시하는 이유에 대해 알 수 있습니다. 또한 AI의 역사와 추세를 설명하고 AI 서비스의 활용 분야에 대해 소개합니다.
AI에 관심 있는 엔지니어뿐만 아니라 일반인들도 정리된 내용을 통해 흥미를 갖게 합니다.
 
두 번째 챕터 부터는 특정 주제(시나리오)를 선정해 해당 시스템을 구현하거나 기존 서비스와 통합하는 방법을 설명합니다.
 
처음 주제는 챕처 1에서 설명한 서버리스 개념과 AI 기술을 활용하는 '서버리스 이미지 인식 시스템'을 구현하는 방법을 설명합니다. 독립적으로 구동할 수 있는 예제를 설명하며 AWS 상의 관련 제품을 익숙해질 수 있도록 안내합니다. 첫 예제가 누구나 흥미롭고 익숙한 워크플로이며 결과를 눈으로 확인할 수 있어 지루하지 않게 합니다.
 
여기서 무엇보다 이 책에 감탄한 것은 하나의 주제에 대해서 접근하는 방식과 그 구성에 있습니다.
독자에게 주제 설명 시 기대하는 결과를 먼저 그림으로 보여 주며 설명합니다. 그리고 이를 구현하기 위한 AWS 아키텍처를 설명합니다. 해당 아키텍처는 단순히 제품을 나열한 것이 아닌 논리적인 구성과 사용자의 행동 또는 데이터 흐름을 함께 설명합니다.

즉, 시스템 아키텍처가 아닌 개념도와 결합한 그림으로, 그것만으로도 무엇을 어떻게 구현할지 한눈에 파악할 수 있습니다(물론 AWS 제품에 익숙하며 약간의 엔지니어 지식이 필요합니다.).
그리고 애플리케이션 관점에서 각 스택을 구분해 그림으로 설명합니다.

그리고 각 스택에 기능(컴포넌트)을 주제로 하나씩 설명해 갑니다. 이때 각 기능에 대한 흐름(플로)은 그림을 통해 설명합니다.

단순히 글과 필요한 코드로 설명하는 것이 아닌 독자가 이해하기 쉽게 그림을 보여주고 그 안에 사용된 기술과 내용을 풀이해 줍니다. 그림을 처음 볼 때 잘 이해가 안 되더라도 설명 과정에 그림을 옆에 두고 보거나, 설명을 다 보고 난 후 다시 그림을 보게 되면 확실히 머릿속에 내용이 들어오게 됩니다.
 
개인적으로 아키텍처 경험이 적지 않은데 해당 그림들은 다양한 엔지니어 경험과 고객 컨설팅 경험의 바탕으로 그려진 정말 좋은 그림이라고 생각합니다.
 
그 때문에 첫 장을 읽고 나서 저자의 이력을 다시 한번 살펴보게 되었습니다.
 

마무리

이 책은 전체적인 서비스를 설계해 본 경험이 없거나 AWS 제품에 익숙하지 않은 초보자는 어려울 수 있습니다. 하지만 AWS에서 서비스를 구축 및 운영해 본 경험이 있는 엔지니어라면 적극적으로 추천합니다.
물론, 머신러닝 알고리즘을 개발하고 운영하는 데이터 사이언티스트나 모델러에게도 AWS 상에서 리소스 관리 없이 서비스를 구현하는 과정을 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. 하지만 지속적인 모델 개발을 위한 MLOps와 같은 필요 개념 및 구현은 이 책에 설명되어 있지 않기 때문에 해당 지식은 별도로 학습이 필요합니다.
또한 AI 서비스에 관심이 없는 엔지니어라고 하더라도 AWS 상에서 서버리스 서비스를 경험해 보고 싶은 엔지니어라면 적극적으로 추천합니다. 구현해야 하는 서비스를 구체화하는 방법과 접근법이 훌륭하다 보니 책의 흐름을 잘 익히면 좋겠다는 생각이 듭니다.
 

 

결론은 관련 주제를 처음 접하는 초보자에게는 조금 어려운 책이지만 도전해 보면 얻을 것이 많고, 또한 경험 있는 엔지니어고 해당 주제에 관심이 있다면 읽어 보실 것을 적극적으로 추천합니다.
 
“한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.”

* AI 입문서, 그 자체.

 

컴공에서는 정말 수많은 것들을 배운다. 주전공이 심리인 심리학도로서 컴공의 공부량은 정말 엄청난 것이라고 말할 수 있다.

하지만 많이 배운만큼 지식들이 서로 뒤섞이고 사라진다.

이 책에서는 수많은 개념들이 나온다. 아마도 AI 입문서이기 때문이라서 인 것 같다.

그리고 그 모든 자잘한 개념들을 간단하게 설명해준다. 아무래도 AI 서비스를 만들기 위해서는 컴퓨터 공학적, 프로그래밍 언어적 지식이 필수적이기 때문에 모두 다루어주었다.

* 사소한 궁금증도 놓치지 않는 책

 

 

처음 접하는 분야라면, 누구나 어린아이가 되는 거 같다.

모든 문장에 자잘한 궁금증과 질문이 생긴다. 책은 소통이 불가능하다. 내가 이 책에서 고민이 생겼다면, 저자는 독자의 고민을 알 수가 없다. 하지만 이 책에서는 그 문제를 사전에 차단하기 위해 노력한 것이 보인다.

 

사소할 지라도 저자는 이유를 설명한다.

 

 

 

> 책 리뷰를 끝낸 뒤

 

이 책은 다른 컴퓨터 분야에 어느 정도 지식이 있지만, AI에도 관심이 생긴 AI 입문자 분들께 추천한다.

 

 

*한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.*

 

cover

 

AWS에서 제공해주는 AI 서비스들을 어떻게 사용하는지

실제 시스템들을 구현해나가며 다양한 그림들과 코드들을 통해 친절히 설명해주는 책이다.

 

publish

 

이 책은 22년 4월에 출간한 따끈따끈한 책이지만, 원서를 찾아보니 2020년에 출시 된 책을 번역한 것이었다.

  - https://www.manning.com/books/ai-as-a-service

 

번역하면서 그동안 변경된 인터페이스들은 다시 스크린샷 뜨고 예제 코드도 손봤다고 하니

원서 출간일이 좀 되었다고 해서 걱정할 필요는 없을 것 같다.

 

reader

 

보면 알겠지만, 초보자를 위한 책은 아니다.

그리고 프론트엔드 개발자가 아닌 백엔드에 치우친 내용을 다루고 있는 책이다.

 

roadmap-1

 

roadmap-2

 

크게 3부분으로 나뉘어져 있으며

1부는 그냥 알면 좋을 내용들을 살짝 터치하면서 지나가는 내용이고

2부가 본격적인 내용들이고

3부는 앞에서 공부한 것들을 정리하는 느낌의 내용이다.

 

결론은 2부가 핵심!

 

Why

 

근본적인 질문인데,

왜 AWS AI 서비스를 가지고 이 책을 만들었는지에 대한 대답인데,

결론은 3대 Cloud 다 하면 좋았겠지만, 힘들까봐 가장 많은 사용자를 갖고 있는 AWS를 선택했다는.

 

AWS AI as a Service

 

AWS에서 제공해주는 AIaaS 플랫폼들을 보여주고 있는데,

사실 AI 관련된 것 뿐만 아니라

AI 서비스를 위한 시스템을 구축하기 위해서 필요로 하는 것들을 모두 보여주고 있는 것이 맞다.

 

AWS AI as a Service - color

 

이 책에서 아쉬운 점인데 (개인적인 취향이 많이 섞인)

manning에서 제공해주는 ebook을 보면 위 이미지와 같이 color로 나오는데, 보기에 훨씬 좋다.

이 책은 흑백이라서 좀 아쉽다.

 

grey

 

color

 

책에서 중요한 내용은 아니지만,

이런 사진들을 볼 때 흑백과 컬러의 차이는 극명하지 않나 싶다.

 

system

 

책에서 풀어가는 방식은 위와 같이

앞 부분에서 어떤 시스템을 만들고자 한다는 것을 설명해주고 시작한다.

 

arch

 

그리고 시스템 아키텍처를 보기 좋게 그림으로 표현해주어서

어떻게 구성이 되고 지금 어떤 것을 공부할 것인지 알 수 있는 점은 정말 좋은 것 같다.

 

 

총평을 하자면,

클라우드에서 제공해주는 다양한 서비스들, 특히 서버리스 서비스들을 활용해서

AI 서비스들을 어떻게 구성할 것인지 공부하고자 하는 분들에게는 정말 많은 도움이 될 것 같다.

어떤 신규 프로젝트를 진행할 때 프로토타입 또는 MVP를 만들어야 할 때에도 정말 좋을 것으로 생각된다.

 

주석이 충분하지는 않지만 제공되는 예제 파일도 있다.

  - https://github.com/hanbit/ai-as-a-service

 

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."


안녕하세요 마개입니다.

이번에는 AWS를 이용하여 AI 서비스를 구축하는 책에 대해 소개를 해보고자 합니다.

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

 

 

도서 소개

 

 

 

도서명 : 쉽게 배우는 AWS AI 서비스

지은이 : 피터 엘거, 오언 셔너히

옮긴이 : 맹윤호, 임지순

출판사 : 한빛미디어

출간 일자 : 2022-04-15

페이지 : 396쪽

가격 : 정가 30,000원

 

 

일반적으로 AI라고 하면 전문지식이 있어야만 할 수 있고 상당히 어려우면서 직접 구축하기에 어렵다고 생각을 합니다. 하지만 이 책에서는 AI에 대한 전문적인 지식이 없더라도 간단한 절차들을 통해서 AI 서비스를 구축합니다.

현재 클라우드의 3대장으로 AWS, GCP, Azure가 있지만 그중에서 가장 많은 서비스를 보유한 AWS를 이용하여 구축하는 방법을 이 책에서 다룹니다. AWS에서 제공하는 여러 AI 서비스와 다른 관련 서비스들을 이용해서 아키텍처를 설계하고 구축하여 전체적인 서비스 흐름과 개발하는 방법을 알려줍니다.

GitHub을 통해 모든 예제들을 제공하고 실행 몇 번으로 간단하게 구축할 수 있기 때문에 따라 하기가 쉽습니다. 기존에 웹 서비스와 AI 서비스를 구축하기 위해서는 직접 서버와 네트워크를 구성한 후 관련된 AI 서비스들을 직접 구축해야 하기 때문에 매우 많은 시간과 전문가들의 도움이 필요합니다. 하지만 해당 책에서는 AWS를 이용하여 구성하기 때문에 그만큼 적은 시간을 요구하고 개인이 직접 구성할 수 있다는 장점이 있습니다.

하지만 해당 책에서 나오는 모든 AWS 서비스들을 자세히 다루기에는 광범위하기 때문에 각 서비스들에 대한 자세한 내용과 AWS의 기초 지식은 따로 공부해야 합니다. 또한, 웹서비스 부분들은 자바스크립트 기반의 코드들로 이루어져 있기 때문에 익숙하지 않으면 어려운 부분이 있을 수 있습니다. 그리고 항상 클라우드 관련 서비스들을 이용할 때에는 사용하지 않을 때 삭제하는 습관을 들여 요금 폭탄을 예방해야 합ㄴ니다.

내가 AI에 대해서 잘 알지 못하는데 관련 서비스들을 구축하고 싶다면 해당 책을 통해 지식을 쌓고 응용해서 빠르게 구축해 보는 것이 좋습니다.

 

 

AI 기능을 적용한 서비스를 어떻게 만들어 가는지 보여줍니다.

쉽게 배우는 AWS AI 서비스.jpg

크지 않은 팀이라면 짧게 잡아도 몇 개월은 걸릴 수 있는 작업을 플랫폼 서비스, AWS를 이용하여 풀어나갑니다.

 

 

서비스 아키텍처를 그립니다.

아키텍처가 필요로 하는 기능들을 서비스 단위로 묶어서 만든 아키텍처를 보여줍니다.

여러 가지 기능들을 서비스 단위로 그룹화합니다.

다양하게 묶을 수 있고 많은 조합이 나올 수 있는 경우라 경험과 고민에 따라 여러 가지 모습으로 그려볼 수 있습니다.

저자가 만들고자 하는 서비스의 아키텍처를, 그림을 볼 수 있습니다.

 

 

숲을 보여줍니다.

그리고 그 숲을 헤쳐나가는 방법을 하나씩 알려줍니다.

마치 게임에서 퀘스트를 완수하는 것처럼.

책을 그렇게 구성하고 있습니다. 그래서 처음부터 책에서 중간중간 필요한 부분만 찾아서 정보를 얻는 게 어려울 수 있습니다. 다만, 전체 내용을 한번 훑어본 뒤라면 얼마든지 가능한 얘기입니다.

접근 방식을 설명하고 AWS 서비스 가운데 사용하고자 하는 서비스를 어떻게 적용하는지 보여줍니다.

aws ai.jpg

 

 

곳곳에 박스 설명이 있습니다.

박스 형태 설명을 곳곳에 배치하여 지금 사용하는 있는 도구나 개념, 이유를 설명하고 있습니다.

흐름을 방해하지 않습니다. 오히려 뭐지 하며 멈칫할 수 있는 다양한 상황에서 아하~하며 건널 수 있게 하는 징검다리 같은 역할을 합니다. 내용을 이해하는데 많은 도움을 줍니다.

설명 자체는 간략하지만 그 맥락에서 알아야 할 내용을 중심으로 풀어갑니다.

더 궁금하거나 나중에라도 전반적인 사항을 알고 싶은 분들을 위한 url을 포함하고 있을 때도 있습니다.

 

 

플랫폼이 지원하는 AI 서비스를 사용하는 게 껄끄러울 수 있습니다.

이러다 플랫폼에 종속되는 건 아닌지 걱정스러운 것이지요.

 

조금 떨어져서 우리가 사용하는 서비스를 둘러볼까요.

예를 들면, gmail을 비롯한 다양한 메일 서비스를 사용하고 있습니다.

많은 경우 당연한 듯 무료로 사용하고 있지만 당연하지 않을 수 있다고 생각합니다.

다양한 요구와 상황이 맞물린 결과 당연한 것처럼 사용하고 있을 뿐입니다.

메일이나 그와 비슷한 서비스를 개발하는 입장이라면 충분히 고민할 부분이지만, 서비스를 사용하는 입장이라면 어떻게 만들었느냐보다 무엇을 하느냐에 더 관심을 가지지 않을까요? 마치  TV를 보면서 디스플레이 방식을 분석하지 않는 것처럼 말입니다.

다만, 개발하는 입장이기에 단순히 사용하는 것보다 조금 더 신중하게 접근하려는 것이지요.

AWS 제품을 살펴보니 메일 서비스 자체를 제공하지는 않지만 Simple Email Service라는 대용량 이메일 전송 서비스가 있습니다. 굳이 메일 서비스 자체를 만들지 않습니다만 메일을 활용하기 위한 서비스는 제공합니다.

비즈니스 애플리케이션 카테고리로 분류하고 있네요.

 

방점을 어디에 두느냐에 달렸다고 봅니다.

'거인의 어깨에 올라서서 더 넓은 세상을 바라보라'는 말처럼 굳이 거인까진 아니더라도 플랫폼이 지원하는 서비스를 마다할 필요는 없다고 봅니다. 써보고 아니면 그만이니까요.

 

 

패러다임이 바뀌고 있음을 느낄 수 있습니다.

라이브러리를 활용하는 시대를 지나, 프레임워크와 함께 하는 시대를 거쳐서, 플랫폼 지원을 활용하는 시대로 가고 있음을.

 

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 

이 책은 최근 폭발적으로 성장하고 있는 서버리스 컴퓨팅과 인공지능을 주로 실습을 통해 설명합니다. 저자는 이 두 기술의 조합이 엔터프라이즈 및 B2C 플랫폼 개발을 위한 업계표준이 될 가능성이 높다고 설명합니다. 그런 관점에서 저자는 점유율이 높고 클라우드 서비스의 선구자인 AWS를 실습환경으로 구성하여 인공지능 서비스를 설명합니다. 이 책이 독자층으로 삶고 있는 대상은 크게 4가지입니다다. 백엔드 개발자와 설계자, 프로젝트 관리자, 데브옵스 담당자입니다. 프로젝트 경험이 없다고 책 내용을 못 이해하는 것은 아닙니다만 구글링도 함께해서 책을 읽어야 할 것입니다.

오늘 리뷰할 도서는 [쉽게 배우는 AWS AI 서비스] 이다.
 
 
이 책의 표지를 보면서... 어랏? 동물이 아닌 사람이네? 

그렇다면 원서의 출판사는 오렐리 책이 아닌 매닝? 정답이었다.
 

표지 KakaoTalk_20220529_210331161_02.jpg

 

 
출판사가 어디이건 어쨌거나 이 책은 이론으로 공부했던 AI 관련 기술들을 실제 AWS 클라우드에 배포해서 
 
실행하는 예제들까지를 포함한다. 초중급을 대상으로 하는 책이며 400 페이지가 조금 안되는데 

많은 AI 관련 서비스들을 잘 다룰수 있을까? 라는 생각이 책을 펴면서부터 들었다. 

챕터1은 당영하게도 전체 내용에 해당하는 AI 와 관련 서비스들에 대한 아키텍쳐에 대해 간략히 설명하고 있다.
 

1장 AI 플랫폼 KakaoTalk_20220529_210331161_01.jpg

 

아무래도 책의 분량상 초급자들은 좀 더 세세한 내용을 다루는 도서를 함께 봐야 할거 같은 느낌이 많이 들었다.
 
이유는... 클라우드를 이용하여 하나의 일반적인 프로젝트를 구현하려면 다양한 서비스들을 잘 엮어서 
 
원하는 기능들을 수행하도록 아키텍쳐를 잘 만들어야 한다. 이 책도 그런 내용들을 모두 다룰려다보니,
 
AI 이외의 일반적인 서비스들은 사실 내용이 부족할 수 밖에 없다. 사실 분량으로 보면 AI 관련 서비스들도
 
다루기 힘든게 사실이었다. 책의 곳곳에 아래 사진과 같이 AWS 서비스들에 특유의 아이콘들과 함께 설명하고 있다.
 

5장 아키텍쳐 KakaoTalk_20220529_210331161.jpg

 

책에서는 프로그래밍 언어로 자바스크립트와 배포하는 리소스들의 정의를 위한 YAML 내용도 꽤 포함하고 있다. 
 
다른 프로그래밍 언어를 사용하는 개발자는 컨셉만 이해하고 넘어가는 수 밖에 없다.
 
챕터를 하나씩 지나가면서 다양한 AI 서비스들을 이용해서 뭘 하려는지는 대충 알게 되었고, 뭔가 살짝 아쉬움이

남는거 같은 느낌이 들었는데, 그 이유는 전체 서비스와 개별 서비스들을 이해하기 쉬운 그림이나 도표 같은 것은

없고 주로 글로 설명하거나 해당 서비스의 아이콘을 이용한 아키텍쳐 설명이 주를 이룬다. 

전체적인 구성을 살짝 바꾸거나, 뭔가 독자들을 위해 좀 더 이해력을 높일 수 있는 방법이 있으면 좋았을거 같다.

그리고 여러 다양한 서비스를 다루다보니 초급자에게는 난해할거라 예상된다. 다른 AWS 관련 레퍼런스가 반드시

필요해 보인다. 어쨌든 다양한 AI 서비스를 이용하여 하나의 프로젝트를 완성해보다는 점에는 후한 점수를 주고 싶다.
 
"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

쉽게 배우는 AWS AI 서비스

 

4차 산업혁명이 다가오기 시작하면서 AI가 각방 받고 있는데요. 전문가들은 향후 10년간 유전자 편집, 양자 컴퓨팅, 인공 지능과 같은 분야가 엄청난 발전이 되리라 전망하고 있습니다. 우리는 대부분은 이미 매일 AI 기술과 더불어 살고 있습니다.

 

아마존 웹 사이트를 방문했을 때 추천 상품을 보여주고 항공편을 재예약하기 위해 온라인 채팅, 은행에서 귀하의 계정에서 발행하기 전 사기 거래 대한 경고한 문제 등 AI와 머신러닝 기술로 이루어진 예시들입니다.

 

이번에 소개할 쉽게 배우는 AWS AI 서비스 책은 사진을 자동으로 분류해 이미지 인식 서비스부터 챗봇이나 음성비서 기능이 있는 일정 관리 앱, 거대한 데이터를 수집해 필요한 정보만 뽑아내는 크롤러까지 다양한 애플리케이션을 구축하며 AWS의 AI 서비스 결과를 빨리 얻을 수 있는 내용이 담겨있습니다.

 

또한 AI 지원 플랫폼과 서비스를 구축하기 위한 엔지니어 가이드를 목표를 추구하며 AI와 머신러닝의 큰 주제로 서버리스 컴퓨팅과 AI를 살펴보며 개발자의 관점에서 실용적인 가이드를 제공합니다. 

 

빨리 학습을 돕고 서버리스 아키텍처를 사용해 새로운 시스템을 구축하고 기존 플랫폼에 AI 서비스를 적용하는 데 큰 도움을 줍니다. 쉽게 배우는 AWS AI 서비스는 AI로 향상된 플랫폼 및 서비스를 구현해야 하는 풀스텍 및 백엔드 개발자, 시스템 구축 및 배포에 있어 서버리스 방식에 대한 통찰력이 필요한 데브옵스 등 전문가들에게 추천합니다.

 

쉽게 배우는 AWS AI 서비스 책은 크게 3부 구성되어 있는데요. 1부는 두 기술에 이야기에 대해서 풀어나가고 있습니다. 몇 년간 서비리스 컴퓨팅의 부상에 대한 설명, 서비리스가 유틸리스 클라우드 서버리스 AI 컴퓨팅인 이유 등 기존 이미지 인식 기술을 사용하여 서버리스 AI 시스템을 빠르게 구축할 기회가 될 것입니다.

 

또한 서버리스란 공식적인 정의는 나오지 않았지만, 비공식적으로 서버리스 컴퓨팅은 클라우드 공급자가 서비스 사용자의 기본 리소스를 동적으로 관리하는 클라우드 유틸리티 컴퓨팅의 한 형태로 있습니다. 

 

2부는 서버리스와 기존 AI 모델을 효과적으로 사용하기 위해 알아야 하는 개별 도구 및 기술에 대해 자세히 설명하고 있습니다. 서버리스 방식의 웹 애플리케이션 구축과 보안, 웹 애플리케이션에 AI 인터페이스 추가, 서비스형 AI를 효과적으로 활용하는 방법 등을 배울 수 있습니다.

 

3부는 실제적인 실습으로 AI 기반 시스템의 맥락에서 처음 배운 내용을 통합해서 알아가는 시간입니다. 서버리스 웹 크롤러의 예를 사용해 대규모 데이터 수집, 수집한 데이터를 사용해 서비스형 AI 사용해 대규모 데이터 셋에서 가치를 추출하는 방법까지 학습할 수 있습니다. 

 

자료를 검토해 주제에 대한 기본적인 기초를 가지고 개발 환경을 설정하는 방법을 설명하고 있는데요. 각 장의 이전 장에서 배운 예제와 학습 기반으로 학습하길 권장하고 있습니다. 책의 예제 파일 코드 주석은 중요한 개념을 강조하며 많은 목록을 제공합니다. 

 

https://github.com/hanbit/ai-as-a-service

 

쉽게 배우는 AWS AI 서비스 예제 소스 코드

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 

AI as a Service

쉽게 배우는 AWS AI 서비스

피터 엘거, 오언 셔너히 지음 / 맹윤호 임지순 옮김 / 곽근봉 감수

 

옮긴이의 말

기업이 언제 죽는다고 생각하나?”

경쟁사가 카피켓을 들고 나왔을 때? 아니.”

어른의 사정으로 시스템은 멀쩡한데 하루 종일 장애 공지만 올리고 있어야 할 때? 아니.”

모기업의 탐욕으로 경영권에 밀려 회사에서 쫓겨났을 때? 천만에!”

시장(Market)에서 잊혀질 때다.”

『원피스』 Dr. 히루루크의 대사 오마주

 

기술 기업이 망하는 가장 큰 원인은 무엇일까?

해외 리서치 기관에 따르면, 만든 제품이 시장에서 원래 필요하지 않음을 의미하는 ‘No Market Need’리고 한다. 신경망 모델에 들어가면 너도 나도 AI라고 이야기하며 인간 일자리의 종말을 외치던 AI 붐 초기와는 다르게, 이제는 옥석을 가리는 시기가 되었다.

이제 더 이상 AI이기 때문에 쓰는 경우는 줄어들었다. 대신, 많이 쓰던 제품과 기능이 AI였구나 하고 깨닫는 경우가 늘어났다.

이와 같은 변화는 무엇을 의미할까?

이는, AI에 대한 대중의 시각이 돈을 벌지 않아도 기업의 경쟁력 선점을 위해 AI를 갖추어야 했던 R&D 관점에서 AI가 실질적으로 고객에게 가치를 전달하는 역할을 하는 비즈니스 관점으로 초점을 옮겼다는 의미이다.

『쉽게 배우는 AWS AI 서비스는 이런 관점에서 세상에 나오게 된 책이다.

AI가 단순히 논문과 그 구현체에서 벗어나 실질적으로 돌아가는 시스템의 일환으로서 가능하기 위해 필요한 기술적 근간에 대해 서술하고 있다.

특히나 이를 위해 AWS를 활용하여 기업이 시장의 비즈니스를 파악하기 위한 시간과 비용을 최소한으로 단축했다. 이는 시장의 니즈에 대한 가설 수립과 검증의 사이클을 빠르게 가져갈 뿐만 아니라. AI로 구현한 서비스의 실질적인 비용을 낮춤으로써, 마켓 니즈를 지속적으로 확인할 수 있다는 장점이 있다.

 

시장에게 영원히 기억되는 AI 서비스를 만들고 싶은가?

그렇다면 『쉽게 배우는 AWS AI 서비스를 통해 빠르게 AI 서비스를 구현하여 가설을 검증해보자.

AI가 시장에 잊혀지기 전에.

 

옮긴이 맹윤호가 전하는 말이다.

 

매우 공감하고 깊이 동의한다.

기업의 비즈니스 측면에서 AI를 어떻게 비즈니스에 적용할 것인가 찾는 노력이 우선 되어야 한다.

 

『쉽게 배우는 AWS AI 서비스

1장 서버리스 AI 시작하기에서 서버리스 컴퓨팅과 인공지능에 대한 이해를 돕고 있다. 간략하게 잘 정리를 해 놓았다.

표준 AIaaS 아키텍쳐 구조를 설명하고, AWS 위에서의 구현을 잘 매칭하여 설명하고 있다.

특히, AWS를 사용하는 이유를 적고 있다.

 

 

 

2, 3장 서버리스 이미지 인식 시스템 만들기에서는 기존이미지 인식 기술을 사용하는 서버리스 AI 시스템을 빠르게 구축할 수 있도록 설명하고 있다. 독자는 이 시스템을 배포하고 실험하여 이미지 인식을 사용할 수 있는 방법을 탐색할 수 있다.

 

2부에서는 개발자가 서버리스와 기존 AI 모델을 효과적으로 사용하기 위해 알아야 하는 개별 도구 및 기술에 대해 자세히 설명한다.

4장 서버리스 방식의 웹 애플리케이션 구축과 보안

5장 웹 애플리케이션에 AI 인터페이스 추가하기

6장 서비스형 AI를 효과적으로 활용하는 방법

7장 기존 플랫폼에서 AI 적용하기

 

3부에서는 본격적인 AI 기반 시스템의 맥락에서 배운 내용을 통합하는 방법을 설명하고 있다.

8장 실제 AI를 위한 대규모 데이터 수집

9장 빅데이터에 AI를 적용해 인사이트 얻기

 

이 책의 예제에 대한 소스코드도 제공 사이트를 안내하고 있다.

https://github.com/hanbit/ai-as-a-service (리포지트리)

 

 

AWS를 처음 접하는 독자를 위해

APPENDIX A: AWS 계정 생성 및 설정

APPENDIX B: AWS 관리형 AI 서비스의

데이터 요구사항

APPENDIX C: AI 애플리케이션을 위한

데이터 소스

APPENDIX D: 인증 및 DNS 도메인 설정

APPENDIX E: 서버리스 프레임워크

내부 뜯어보기

 

꼼꼼히 살펴보면서 『쉽게 배우는 AWS AI 서비스를 통하여

새로운 AI SW 스킬로 성장시킬 수 있기를 기대한다.

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 
 
 

 

읽으면서 책 제목과는 다른 책이란 느낌이 들었다.
책을 받고 처음에 AI 서비스 이야기가 나오고, 나중에 전체 배포 서비스가 나오지 않을까 생각했다.
AWS AI 서비스는 무려 중간 즈음에 나온다. 그것도 약간의 설명과 소스 코드가 전부다.
난 이 책 제목이 "AWS 서비스를 다루어본 중급인들이 다양한 서비스를 통해 AI 서비스도 접목해보기" 이었으면 좋았다고 본다.

쉽게 배운다는 표현에 AWS로 잘 모르고, AI도 처음 배우는 사람이 책을 골랐다면, 한참 후에 다시 이책을 들기를 권해드린다.
처음부터 AWS로 웹 서비스를 만드는 이야기들과 운영에 대한 이야기가 나온다.
서버리스, 람다, 개발자들도 어려워하는 yaml 파일이 앞쪽부터 숨막히게 몰아친다.
그러므로, 좀 쉬운 AWS 전체 구조를 배울 수 있는 동영상이나 서비리스 간단한 책 정도를 실습해 본 이후라야, 이 책의 진가를 알게된다.
초보 같은 경우에는 소스코드에 대한 설명은 다른 책들보다 적기 때문에 온라인 검색을 많이 해야 한다.

그럼 이 책이 나쁜가?
아니다. AWS 주요 여러 서비스들을 다루어 보았고, NodeJS, 자바스크립트를 많이 다루어 보았다면,
어떻게 AI 서비스를 전체 처음부터 끝까지 AWS 측면에서 아키텍쳐를 구성할지 많은 도움을 받을 수 있다.
특히 단원 처음에 나오는 그림으로 설명한 아키텍쳐 부분은 백미이다. 전체를 머리속으로 구성하기에 좋다.
인증과 모니터링에 관한 것들도 적절한 설명한 것도 좋았다.
AI 알고리즘만 공부하다가, AI 서비스 전체 서비스를 구축하려면 필수적으로 알아야 할 것들이 잘 섞어서 설명하고 있다.

한줄평 : 쉽게 배우는 AWS AI 서비스는 중급 개발자가 AWS 서비스로 AI를 구현하려고 할 때 읽으면 좋을 책입니다.


"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 

클라우드 서비스를 고를 때 여러 선택지들이 있다.

구글의 gcp, 아마존의 aws, 마이크로소프트의 Azure

어떤 걸 사용해도 비슷한 수준의 성능을 제공하고 금액이 중요하지 않다면, 기술의 성숙도와 레퍼런스들이 많은 aws를 선택하는 게 역시나 옳다.(AWS의 시장 점유율은 약 48%) 나 또한 사내에서도 aws 기반으로 서비스를 개발하고 있고, 개인적으로 진행하고 있는 사이드 프로젝트에서도 aws로 진행하고 있다.

여러모로 필요한 분야여서 레퍼런스 용도로 한빛미디어에서 출판한 [쉽게 배우는 AWS AI 서비스]를 읽어봤다.

chapter 1. 두 기술 이야기 = 서버리스 컴퓨팅과 인공지능

chapter 2. 서버리스 이미지 인식 시스템 만들기 - 크롤러 구축

chapter 3. 서버리스 이미지 인식 시스템 만들기 - 분석 서비스 구축

chapter 4. 서버리스 방식의 웹 애플리케이션 구축과 보안

chapter 5. 웹 애플리케이션에 AI 인터페이스 추가하기

chapter 6. 서비스형 AI를 효과적으로 활용하는 방법

chapter 7. 기존 플랫폼에 AI 적용하기

chapter 8. 실제 AI를 위한 대규모 데이터 수집

chapter 9. 빅데이터 AI를 적용해 인사이트 얻기

아쉬운 점이라면... js 기반의 코드들로 이루어졌다. aws 서비스를 다루는 것은 상관이 없지만 직접적인 분석 서비스를 만드는 과정, 인증 시스템을 만드는 과정 등에서 js로 코드 예제들로 채워져있어서 python에 익숙하신 분들이라면 다소 어려움이 있을 것 같다. 그럼에도 불구하고 추천할 수 있는 이유는 AWS의 각 아키텍처들에 대한 이해도를 높일 수 있기 때문이다.

크든 작든 어떠한 서비스를 만들면 가장 어려운 점 중 하나는 아키텍처를 어떻게 설계하느냐이다. Database는 무엇을 쓰고, 왜 그걸 써야 하고, 사이드 이펙트는 무엇이 있는지 등등! 고려 사항이 많다. 이 책은 그런 것들에 대해서 하나하나 집으면서 어떤 아키텍처에 대한 큰 그림을 그리는 방법에 대해 이야기해서 좋다.

 

 

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다

 

이 리뷰는 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

 

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AI를 잘 모르지만, 백엔드 개발은 어느정도 해본 사람에게 적합한 책이 아닌가 싶다. 이 책에서는 node.js 를 쓰지만 자바스크립트를 조금 할 줄 알면 큰 어려움은 없을 것이다. AWS 에 대한 기본적인 건 사용해본 경험이 있으면 실습이 더 원활하다. 부록에 AWS 계정 생성부터 환경구성하는 안내가 나와있긴 한데, 페이지가 많이 할애된 것은 아니니, 여러 강좌나 유튜브 무료강의를 이용해서 AWS 기본 서비스에 익숙해진 다음 이 책을 보면 좋을 것 같다. 

 

 

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AWS 에서 제공하는 Ai 서비스를 이용해서 실제 프로젝트를 실습하기에 꽤 많은 도움이 되는 책인 것 같다. 인공지능 모델을 만드는데는 gpu 자원도 필요하지만, 데이터와 파이프라인이 어느정도 잡혀있어야 하는 게 현실이다. 이러한 점을 생각했을 때, AWS 의 ai api 들을 이용해서 필요한 서비스를 구현해보면 많은 도움이 될 것이다.

 

 

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백엔드 개발을 node.js로 어느정도 한 사람에게 추천해주고 싶고, AI 공부의 수준은 전반적인 사항을 맛본 '밑바닥 1,2권'정도 공부해본 사람이라면 더 좋을 것 같다. 백엔드 개발을 하지 않은 비전공자 데이터 분석이나 AI 하는 사람은 실습을 따라하기 벅찰 수 있다. 

 

 

AWS ai서비스들에 대한 맛을 보고, 실습을 원한다면 이 책은 정말 좋은 책이고, 유용하다. 

AWS 를 이용한 AI 서비스를 구축해보고자 한다면 이 책은 큰 도움이 될것같다.

AWS 를 이용하여 서버리스 개발을 시작해보자는 목표가 있다면 가이드를 제시해줄것같다

다만 AWS 를 처음 사용해본다면 처음 도입하는 부분에 있어서 어려움은 있다.

AI 서비스 챗봇, 음성비서, 클롤러 등을 구현해보는것에 그치지 않고

AWS 와 연계하여 개발 및 배포 할 수 있다는게 이 책의 큰 장점인것같다

 

 

서버리스지만 도식화로 이용하여 현재 내가 어느 부분을 구현하고자 하는지 잘 표현되어있고,

중간중간 개념설명도 딱 필요한 설명만 잘 해주고 있어서

 

초보개발자들도 충분히 따라할 수 있는 수준인것같다.

 

 

나는 다만 AWS 를 이용하여 개발해본적이 없어서 그런지

AWS 는 역시나 숙제로 계속 남겨두게되는...

AWS 는 너무 넓고도 방대하다

추후에 이 책을 참고서 삼아 서비스를 구축해보고 싶다.

 

그 만큼의 가치가 충분히 있는 책임엔 틀림없다.

저자: 피터 엘거, 오언 셔너히

 

 

#책소개

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.

라고 교보문고가 소개하더이다.

 

 


 

# 이 책의 특징

 

 

1. 특정 타겟층에 집중됨

AI로 플랫폼이나 서비스를 구현해야하는 사람이 아니라면 이 책은 도움되지 않을 수 있음.

AWS에 대해서 알고 싶다면 다른 책이 더 좋음

 

 

2. 구성

최신의 책으로 최신의 기술을 배울 수 있음. 그림이나 예제도 충분히 들어가 있음.

 

 

3. 용어설명

설명이 친절하고 자세함. 처음만 봐서 그런지는 몰라도 처음 부분은 가볍게 읽을 수 있음.

 

4. 중급자 이상 에게 알맞은 책인 것 같음.

AWS로 서비스를 만드는게 쉬워진다고 하는데 분명 미래에 그럴 것이라고 생각함.

 


 

#후기

 

AWS가 분명 많은 변화를 가져왔고 솔직히 AI 분야만큼 좋은 성능을 요구하는 분야도 없다.따라서 AWS가 결국 미래가 될 것임은 분명하나 내 능력 부족으로 아직...ㅠ 못하겠다.다만 크롤러 프로젝트는 만들어볼 생각이다.

데이터 수집이 제일 귀찮아~

 

 


 

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 


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이 리뷰는 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.
 
AI 를 활용하는 회사들이 점점 늘어나고 있고 그에 맞춰서 AWS 에도 AI 관련된 많은 제품들이 출시가 되었다. 이 책은 단순한 AI 제품 사용법이 아니라 AWS 의 여러 제품 활용해서 AI 서비스에 대한 아키텍처를 설계하고 인프라를 구축해나가는 과정을 담고 있다.
 
책에서는 처음에 실제 구축할 서비스의 아키텍처를 먼저 설명하고 실제 코드와 함께 아키텍처의 구성요소 하나씩 구축해나간다. 모든 앱을 AWS 람다를 기반으로 개발하는데 이때 서버리스 프레임워크를 활용해서 IaC 형태로 인프라를 구축하는게 특이했다. 이 책을 읽고 실습을 하기 위해서 람다, sqs, kinesis 등의 여러 다른 서비스도 사용해볼 수 있는게 장점이라고 생각하지만 혹시 AWS 를 아예 모르고 처음부터 이 책을 읽게 된다면 조금 이해가 잘 안될 가능성이 있다는 점이 단점인 것 같다. 다만 개인적으로는 실제 업무하면서 사용해보지 않았던 서비스들을 실습해 볼 수 있어서 재미있기는 했다.
 
1장에서는 서론으로 서버리스와 인공지능에 관한 일반적인 이야기를 한다. 간단하게 서버리스가 어떻게 탄생하게 되었는지, AI 는 어떻게 사용되고 있는지 그리고 AIaaS 아키텍처는 어떤식으로 구성되어 있는지 등에 대해 알려준다. 그리고 사실상 2장부터 실습이 이어지는데 첫번째 실습(2,3장)은 간단하게 람다와 sqs, 그리고 AI 서비스인 레코그니션 정도만을 가지고 크롤러를 구축한다. 
 
두번째 실습(4,5장)은 조금 더 많은 서비스를 사용해서 todo list 이지만 음성시스템이 가미된 서비스를 사용한다. 여기서 사용한 AWS AI 제품은 폴리, 렉스, 트랜스크라이브를 활용하고, 인증시스템인 코그니토, 그리고 다이나모db 를 활용해서 실제 서비스처럼 만든다. 프런트도 amplify 를 활용해서 구축한다. 
 
6장에서는 저자가 만든 SLIC 템플릿을 사용하는데 이것저것 AWS 서비스를 활용할 수 있게 서버리스 프레임워크 기반으로 만들어논 starter 이다. 그러면서 CI/CD, 로그분석, observability 등에 대해서 설명해준다. 7장에서는 kinesis 를 활용해서 데이터 파이프라인을 구축하고 AWS 의 텍스트렉트를 활용해서 신원확인 서비스를 개발한다.
 
마지막 실습(8장,9장)은 데이터 수집을 어떻게 해야하고 이를 활용한 과 분석 위한 장이며, 8장에서는 데이터 수집에 대한 개발을 하는데 스케줄링을 step function 을 이용해서 크롤링 작업을 한다. 그리고 9장에서 앞에서 수집한 데이터를 활용해서 분석을 한다. 
 
책 이름에 AI 가 집중되어 있지만 결국 AWS 제품들을 활용하는 방법을 알려주고 있는 책이다. 따라서 많은 AWS 제품들을 활용해보고 싶고, 특히나 서버리스 기반의 서비스를 만들어보고 싶은 분들에게 추천하고 싶다.

 

AI나 머신러닝이 점차 중요해지면서 관련 기술에 대한 수요도 증가하고 있지만, 실제로 그것을 다루기 위해서는 통계 분석, 모델링 구축, 데이터 클린징 등 만만치 않은 전문지식이 필요한 것이 사실이다.

 

그러나 AWS는 AI 모델을 구현하는 데 필요한 기술 능력을 보유하고 있지 않더라도 최고 수준의 인공지능 서비스를 이용할 수 있도록 제공하고 있다. 즉 클라우드 기반 AI 서비스가 AI 기술에 대한 접근을 대중화시켜 이제는 AI 전문가가 아니더라도 충분히 활용할 수 있고, 이러한 범위는 지속적으로 증가할 것이라는 것이다.

 

이 책 또한 특정 전문 지식이 아닌 이미 잘 만들어진 서비스 활용에 중점을 둔 책이라고 할 수 있다. 특히 AI 서비스 뿐만 아니라 애플리케이션을 서버리스 방식으로 구축하는 방법도 함께 다뤄 독자에게 귀중한 통찰력을 준다.

 

인공지능과 서버리스 컴퓨팅의 발전과 역사부터 시작하여 서버리스 이미지 인식 시스템을 직접 만들고 서비스형 AI를 효과적으로 활용하는 방법 등을 안내한다. 

 

콘솔이나 IaC 도구를 이용해 인프라를 구축하는 것이 아닌 서버리스 프레임 워크를 통해 클라우드 리소스를 배포하는 점도 체크 포인트. 덕분에 사용한 리소스 제거도 비교적 깔끔하게 진행할 수 있으므로 추가 비용에 대한 걱정은 덜 수 있겠다.

 

실습 예제 또한  GitHub에서 코드를 직접 다운 받을 수 있고 서두마다 시나리오와 아키텍처가 제시되어 있어 전체적인 그림을 이해하기에 좋았다. 중간중간 애매한 개념에 대한 보충 설명이 친절히 수록되어 있는 점도 맘에 들었다.

 

AWS의 AI 서비스나 서버리스 컴퓨팅에 관심이 있는 독자라면 실습을 어렵지 않게 따라하며 흥미롭게 읽어나갈 수 있을 책이라고 생각한다.

 

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

 

 


"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

본 책에서는 다양한 구조를 이용한 예제를 통해 AWS AI 서비스를 경험할 수 있습니다.

AI에 대한 지식이 없어도 예제를 통해서 서비스를 구현할 수 있습니다. 하지만 클라우드에 대한 지식을 요구합니다.

책에서도 초반에 언급되는 내용이지만, 이 책은 AI에 대한 지식이 없어도 AWS에서 제공해주는 AI서비스를 이용해서 빠르게 구현할 수 있습니다.

하지만 AI에 대한 지식은 없어도, 클라우드에 대한 지식이 필요합니다. 중간 중간 설명은 나와있지만 해당 책을 읽는다고 서비스를 이해하기는 힘듭니다.


좋았던 점

책을 읽으면서, 잘 사용하지 않았던 AWS 내용을 다시 상기 할 수 있어서 좋았습니다. 저는 AWS SAA를 취득하기 위해서 이전에 한번씩은 봤던 내용이고, 이번 실습을 통해서 다시 어떤 기능을 하는지 리마인드 할 수 있었습니다.

AWS에 이렇게 다양한 서비스들이 있었나 싶을 정도로 많은 서비스를 사용해서 AI서비스를 구현합니다.

실습을 통해서 진행하기 때문에 해당 내용들을 잘 익힐 수 있어서 좋았습니다.

하지만 AWS에 대한 지식이 없으면 따라가기 힘들 것 같다는 생각이 들었습니다.

또한 중간중간에 모르겠는 개념을 정리해서 잘 설명해주는데, 이를 통해 더 이해하기 좋았습니다.


전체적으로 해당 책에 대해서 만족합니다. 굳이 하나 뽑자면, node.js 등 익숙하지 않는 언어에 대해서는 이해하기 힘들었습니다. (제가 무지한 탓이겠죠…)

빠른시간 안에, AI서비스를 구현해야하는 사람에게 아주 훌륭한 책이 될 것 같습니다.

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