한빛미디어

이 책은 텐서플로 라이트를 활용하여 안드로이드 기반의 딥러닝 어플리케이션 개발에 대해 소개한다. 

안드로이드 앱 개발자이면서 인공지능 어플리케이션을 개발하고 싶다면 , 이 책을 일독하기 바란다. 

첫 Part에서는 전반적으로 안드로이드 앱의 개발에 대해 언급한다. 

두번째 Part에서는  스마트폰에서 인공지능을 구현가능케 하는  On-Device AI 툴의 하나인 텐서 플로 라이트를 활용하여 

딥러닝 모델을 개발하는 방법에 대해 소개한다. 

어플리케이션 필요한 텐서 플로기반의  딥러닝 모델을 직접개발이나  전이학습및  사전학습 모델을 통해  모델 개발을 완료하였다면, 스마트폰에서 이 모델을 활용하기 위해서는 반드시  텐서플로 라이트 모델로 변환과정을 거쳐야 한다.

텐서플로 딥러닝 모델을   텐서플로 라이트 모델로 변환하는 방법과 사전 학습모델의 저장소인 텐서플로 허브에 접속, 텐서플로 라이트 사전 학습 모델을 검색하고 다운로드하는 방법을  소개한다. 

세번째 Part에서는 안드로이드 앱에서 텐서플로 라이트 모델을 활용하는 방법에 대해 소개한다.  

텐서플로 라이트 딥러닝 어플리케이션 예제로서  MNIST 숫자 분류 앱과 이미지 분류 앱  개발 과정을 다룬다. 

Camera2 API를 사용하여 카메라에서 실시간으로 입력 영상을 통해 객체를 탐지하고 객체를 추론하는 앱 개발 과정을 다룬다. 

네번째 Part에서는 텐서플로 라이트 모델의 성능 개선과 최적화 방법을 소개한다.   

모델의 정확도 손실을 최소화하면서 모델의 크기와 추론 소요 시간을 단축하는 양자화 기법을 배울 수 있다.  

목차

1장. 안드로이드와 텐서플로 라이트 입문

1.1 안드로이드와 텐서플로 라이트를 이용한 앱 개발 워크플로

1.2 안드로이드 입문

1.3 안드로이드 개발 환경 구축

1.4 텐서플로 라이트 입문

1.5 텐서플로 라이트 개발 환경 구축

1.6 마무리

2장. 처음 만드는 안드로이드 앱

2.1 안드로이드 프로젝트 생성

2.2 안드로이드 프로젝트의 구조 및 기본 코드 분석

2.3 안드로이드 개발 언어

2.4 Gradle

2.5 안드로이드 기기 테스트

2.6 마무리

3장. 안드로이드 앱 UI 구성

3.1 레이아웃

3.2 위젯

3.3 액티비티

3.4 액티비티와 UI 연결

3.5 외부 컴포넌트 불러오기

3.6 마무리

4장. 텐서플로 라이트 모델 개발

4.1 텐서플로 라이트 모델 개발 워크플로

4.2 모델 선택

4.3 모델 개발

4.4 모델 변환

4.5 기기 배포

4.6 마무리

5장. 텐서플로 라이트 모델을 이용한 안드로이드 앱 개발

5.1 텐서플로 라이트 모델을 이용한 앱 개발 프로세스

5.2 입력 데이터 생성 앱 개발

5.3 TFLite 모델 로드

5.4 입력 이미지 전처리

5.5 추론 및 결과 해석

5.6 마무리

6장. 프레임워크를 활용한 이미지 분류 앱 개발

6.1 ImageNet 데이터

6.2 텐서플로 라이트 서포트 라이브러리

6.3 기기에 저장된 이미지 처리

6.4 카메라 이미지 처리

6.5 마무리

7장. 실시간 이미지 처리

7.1 Camera2 API의 개요

7.2 실시간 이미지 처리 앱의 개요

7.3 레이아웃 개발

7.4 카메라 사용 로직 구현

7.5 기기에서의 추론

7.6 마무리

8장. 텐서플로 라이트 모델의 성능 개선

8.1 추론 성능 측정

8.2 추론 성능 개선

8.3 마무리

9장. 텐서플로 라이트 모델 최적화

9.1 최적화의 개요

9.2 학습 후 양자화

9.3 양자화 인식 학습

9.4 마무리

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