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쓸모 있는 AI 서비스 만들기

쓸모 있는 AI 서비스 만들기

(사전 학습 모델로 빠르게 구현하는 실전 AI 프로젝트 가이드)

김경환 (지은이)
한빛미디어
27,000원

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쓸모 있는 AI 서비스 만들기
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 쓸모 있는 AI 서비스 만들기 (사전 학습 모델로 빠르게 구현하는 실전 AI 프로젝트 가이드)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 인공지능
· ISBN : 9791169212557
· 쪽수 : 320쪽
· 출판일 : 2024-07-18

책 소개

실용적인 AI 서비스를 구현하려는 초보 개발자를 위해 만들어졌다. 꼭 배워야 할 활용도 높은 AI 서비스를 엄선하고, 유스케이스 작성과 같은 기획 단계부터 사전 학습 모델과 파이썬을 활용한 실습 단계까지 한 권에 담았다.

목차

저자의 말
AI 개발 트렌드와 현재 ‘쓸모 있는’ AI
- AI의 발전
- 파운데이션 모델과 활용 사례
키워드로 살펴보는 학습 로드맵
순서로 살펴보는 학습 로드맵

chapter 1 괴발개발 손글씨도 읽어 내는 OCR 서비스

1. 1 OCR 개념과 사례
- 개념 이해
- 활용 사례
1. 2 알아야 하는 기술 키워드
- 인코더-디코더
- 토크나이저
1. 3 서비스 기획하기
- 유스케이스 작성하기
- 애플리케이션 구성 구체화하기
1. 4 모델 선정하기
- 사전 학습 모델의 장점
- 허깅페이스에서 모델 탐색하기
- 모델 선정하기 - TrOCR
- 모델 정보 얻기
- 모델 테스트하기 - 예제 이미지
- 모델 테스트하기 - 임의의 손글씨 이미지
- 모델 사용법 확인하기
1. 5 모델 실행하기
- 실습 환경 설정하기
- TrOCR 모델 실행하기
1. 6 애플리케이션 구현하기
- 환경 설정하기
- 시나리오 최종 확인하기
- 이미지 파일 업로드 UI 구현하기
- TrOCR 추론기 클래스 구현하기
- 추론 기능 구현하기
- 캔버스 UI 구현하기

chapter 2 사진 속 알맹이만 쏙쏙, 배경을 제거해 주는 이미지 세그멘테이션 서비스

2. 1 이미지 세그멘테이션 개념과 사례
- 개념 이해
- 활용 사례
2. 2 알아야 하는 기술 키워드
- 클래스
- 세그멘테이션 마스크
- 바운딩 박스
2. 3 서비스 기획하기
- 유스케이스 작성하기
- 애플리케이션 구성 구체화하기
2. 4 모델 선정하기
- 모델 선정하기 - Segment Anything Model
- 모델 구조 및 특징 파악하기
2. 5 모델 실행하기
- 실습 환경 설정하기
- SAM 모델 실행하기
2. 6 애플리케이션 구현하기
- 환경 설정하기
- 시나리오 최종 확인하기
- 애플리케이션 UI 구현하기
- 마우스 클릭 이벤트 구현하기
- SAM 추론기 클래스 구현하기
- 추론 및 배경 제거 후처리 구현하기

chapter 3 이슈를 모아서 정리해 주는 챗봇 기반 자연어 처리 서비스

3. 1 자연어 처리 개념과 사례
- 개념 이해
- 활용 사례
3. 2 알아야 하는 기술 키워드
- 자연어
- 언어 모델
- 초거대 언어 모델
- 프롬프트와 프롬프트 엔지니어링
- 업스트림 태스크와 다운스트림 태스크
- 웹 스크래핑
- API
3. 3 서비스 기획하기
- 유스케이스 작성하기
- 애플리케이션 구성 구체화하기
3. 4 모델 선정하기
- 모델 선정하기 - GPT
- GPT API
3. 5 모델 실행하기
- OpenAI API 키 사용하기
- 실습 환경 설정하기
- GPT 모델 실행하기
3. 6 애플리케이션 구현하기
- 환경 설정하기
- 시나리오 최종 확인하기
- 챗봇 UI 구현하기
- GPT API로 기본적인 챗봇 구현하기
- News API를 활용해 뉴스 기사 정보 가져오기
- 함수 호출 기능을 활용한 뉴스 기사 탐색 챗봇 구현하기
- 뉴스 기사 요약 및 번역 UI 구현하기
- 뉴스 제목 리스트 선택 기능 구현하기
- 뉴스 기사 스크래핑하기
- 뉴스 기사 요약 및 번역 기능 구현하기

chapter 4 영상 속 대화를 글로 변환해 주는 음성 인식 서비스

4. 1 음성 인식 개념과 사례
- 개념 이해
- 활용 사례
4. 2 알아야 하는 기술 키워드
- 자동 음성 인식
- 스펙트로그램
- SRT 포맷
4. 3 서비스 기획하기
- 유스케이스 작성하기
- 애플리케이션 구성 구체화하기
4. 4 모델 선정하기
- 모델 선정하기 ? 위스퍼
- 위스퍼 모델의 구조
4. 5 모델 실행하기
- 실습 환경 설정하기
- 위스퍼 모델 실행하기 - 라이브러리 활용
- 위스퍼 모델 실행하기 - API 활용
- 유튜브 영상의 음성을 자막으로 만들기
4. 6 애플리케이션 구현하기
- 환경 설정하기
- 시나리오 최종 확인하기
- 애플리케이션 UI 구현하기
- 유튜브 링크에서 영상 가져오기
- Writer 클래스를 활용해 SRT 자막 파일 만들기 - 라이브러리 활용
- Writer 클래스를 활용해 SRT 자막 파일 만들기 - API 활용
- 위스퍼 추론기 구현하기

chapter 5 간단한 스케치를 고품질 이미지로 만들어 주는 이미지 생성 서비스

5. 1 이미지 생성 개념과 사례
- 개념 이해
- 활용 사례
5. 2 알아야 하는 기술 키워드
- 오토인코더
- 잠재 공간
5. 3 서비스 기획하기
- 유스케이스 작성하기
- 애플리케이션 구성 구체화하기
5. 4 모델 선정하기
- 디퓨전 모델의 기본 개념
- 디퓨전 모델의 발전
- 모델 선정하기 ? 스테이블 디퓨전
5. 5 모델 실행하기
- 실습 환경 설정하기
- 스테이블 디퓨전 모델 실행하기
- 다양한 스테이블 디퓨전 모델 다운로드하기
5. 6 애플리케이션 구현하기
- 환경 설정하기
- 시나리오 최종 확인하기
- 스케치 투 이미지 생성 UI 구현하기
- 모델 다운로드 UI 구현하기
- 모델 다운로드 기능 구현하기
- 모델 불러오기 UI 및 기능 구현하기
- 스케치 투 이미지 생성 기능 구현하기

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저자소개

김경환 (지은이)    정보 더보기
머신러닝 엔지니어이자 소프트웨어 개발자로서 의료 AI 소프트웨어 개발 기업 메디픽셀(Medipixel), 산업 설비 AI 소프트웨어 개발 기업 원프레딕트(OnePredict) 등 다양한 분야의 기업에서 근무하며 경험을 쌓았다. 또한, 파이썬 입문, 강화학습 등의 주제로 삼성 소프트웨어 아카데미, LG, 멀티캠퍼스 등에서 강의를 진행했다. 현재는 게임/엔터테인먼트 기업인 스마일게이트(Smilegate)에서 AI 서비스를 개발하는 중이며, 머신러닝과 딥러닝 모델을 서빙 및 배포하는 업무를 담당하고 있다. 평소 사용자와 직접 소통하며 실용적인 서비스를 개발하는 것을 지향하며, 머신러닝 기술을 서비스에 응용하는 데 관심이 많다. 또한, 효율적인 협업을 위한 팀 문화와 시스템 구축에도 많은 관심을 기울이고 있다.
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