클라우드 기반 AI 서비스는 고객 서비스, 데이터 분석 및 재무 보고와 같은 영역에서 노동 집약적인 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다. 비결은 이미지 분석을 위한 Amazon Rekognition 또는 자연어 처리를 위한 AWS Comprehend와 같은 사전 구축된 도구를 사용하는 데 있습니다. 따라서 값비싼 맞춤형 소프트웨어 시스템을 만들 필요가 없습니다.
"Building AI Applications Quickly - AWS Serverless AI Applications in Practice"는 클라우드 기반 솔루션을 사용하여 인공 지능 프로젝트를 신속하게 완료하기 위한 안내서입니다. 여러 클라우드 구성 요소를 함께 구축하여 챗봇 및 텍스트 음성 변환 서비스와 같은 실제 애플리케이션을 구축하는 방법을 이 책에서 배울 수 있습니다. 이 책은 소규모 프로젝트에서 대규모 데이터 집약적 애플리케이션에 이르기까지 모든 것을 다룹니다.
10년 전만 해도 인공지능을 이야기할 때 우리는 미래의 발전 방향이라고 생각했을 것이고, 아직 우리 삶과는 거리가 멀었습니다. 5년 전 우리의 삶은 스마트폰의 각종 뷰티 소프트웨어부터 고속도로를 달리는 자율주행 기능을 탑재한 자동차에 이르기까지 다양한 인공지능 기술로 가득 차 있었고, 인공지능 기술은 거의 모든 곳에서 볼 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 그 당시에는 인공 지능 시스템을 구축하는 데 며칠 또는 몇 주가 걸리는 경우가 많았습니다. 그때 대학에서 머신비전과 자연어처리 두 과목을 가르쳤던 기억이 나네요 수업 시작하기 전에 여러 소프트웨어와 하드웨어의 호환성 문제를 해결하기 위해 한참을 더듬어야 했고, 시스템을 만들었습니다. 학생들에게 배포하기 위한 이미지입니다. 그러나 학생들의 하드웨어 장비의 차이로 인해 프로그램에서 종종 오류를 보고합니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리 대학은 AWS의 EC2를 컴퓨팅 리소스로 사용하여 AWS와 협력하기 시작했습니다. 따라서 표준 소프트웨어 환경 이미지를 만든 다음 학생들과 공유하기만 하면 모든 사람이 동일한 학습 환경을 갖게 됩니다. AWS를 선택해야 하는 이유 Gartner는 2021년 말에 IaaS+PaaS 솔루션 기능 평가 보고서를 발표했습니다. AWS는 전체 점수에서 1위를 차지했으며 90점 이상의 점수를 받은 유일한 클라우드 공급자입니다. 이에 앞서 AWS는 11년 연속 Gartner에서 클라우드 서비스의 리더로 선정되었습니다. 지금은 클라우드 컴퓨팅 시대이며, 학생들이 학업 중에 향후 업무에 자주 사용될 클라우드 환경에 익숙해질 수 있다면 취업 시장에서 더 경쟁력을 갖게 될 것입니다.
"Rapidly Building AI Applications-AWS Serverless AI Application Combat" 번역자 서문에서 발췌
