마이크로소프트의 인공지능 솔루션을 이용해 자연어 처리를 통한 챗봇의 생성, 이미지 처리를 통한 커스텀 비전 솔루션의 개발, 로보틱스 자동화 검색 등의 다양한 분야에서 실제 응용 솔루션을 개발하는 방법을 설명한다.
마이크로소프트 솔루션을 매뉴얼 형식으로 소개하며 모든 메뉴를 단계별로 차근히 설명한다. 매뉴얼을 따라가다 보면 어느새 챗봇이 완성돼 있을 것이다. 기업이 직면하고 있는 많은 문제에 인공지능이 어떤 도움을 줄 수 있는지, 인공지능의 현주소는 어디쯤 와 있는지 직접 실습을 통해 깨닫게 해 준다.

디지털 미래로 가는 열쇠는 인공지능 우선적 사고방식과 맞닿아 있다. 여러 산업이 변혁 중이며 지도자들은 인공지능을 산업에 접목할 실용적 방안을 탐색 중이다. 마수드는 독자들에게 인공지능을 운영하는 실용적 방안을 제시하고, 먼 이상으로만 여겨지던 인공지능을 대중화한다.

- 라지브 로나키(Rajiv Ronaki)(Anthem 디지털 AI 변혁 팀장, SVP & CDO, Anthem)

최근 인공지능, 특히 머신 러닝은 산업과 문화에 점진적으로 영향을 미치고 있다. 보편적 플랫폼인 Microsoft Cognitive Services와 구글의 TensorFlow를 다뤄서 시의적절하게 인지 서비스 API, 머신 러닝 플랫폼, 현대 오픈 소스 라이브러리와 툴을 소개한다. 더욱이 컴퓨터 비전, 텍스트 분석, 음성, 알고리즘을 습득할 수 있는 로보틱스 프로세스 자동화의 많은 사례를 다루고 있다. 이 책은 인공지능과 머신 러닝을 실제 비즈니스 응용하려는 공학자, 학자, 열정적인 사람, 업계 아키텍트들 모두에게 필요하다.

- 웨이. 리(Wei Li) 박사(노바 사우스이스턴(Nova Southeastern) 대학 공학 및 컴퓨팅 학부 전산학 교수)

머신 러닝, 인공지능 데이터 과학은 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 데이터 분석 등의 기술로 일상의 산업을 혁신하고 있다. 이 책은 임원이나 전문가들이 이러한 기술이 비즈니스에 미치는 영향을 이해할 수 있게 해준다.

- S. J 에그라시(S. J. Eglash) 박사(대학 연구 관리자)

사람과 유사한 일반적 지능을 연구하려는 시도가 없었다면, 사람들이 인공지능이 지능을 갖도록 하는 데 엄청난 고생을 했을 것이다. 지금 인공지능을 연구하는 대부분의 사람들은 데이터 과학자들이지만 아직 그 수는 충분하지 않다. 개발자들이 시스템적으로 인공지능 해법을 통합하고 개발할 수 있는 기술이 필요하다. 실용적 인공지능 개발자라면 이 책을 반드시 읽어야 한다.

- 조이너 타제다(Zoiner Tajeda)(솔라이언스 CEO, 마이크로소프트 지역 이사)

인공지능은 디지털 비서(코타나(Cortana), 시리(Siri) 등)부터 자율 주행에 이르기까지 만연하게 쓰이고, 사이버 보안에서는 지능을 위협하고 있는 것처럼 보인다. 하지만 이는 이제 겨우 시작일 뿐이다. 대부분의 산업에서는 인공지능의 힘을 활용하기 위해 머신 러닝과 딥러닝으로 디지털 변환을 위한 걸음마를 뗐다. 아드난 마수드와 아드난 하시미는 핵심 사례의 이해, Microsoft Cognitive Services, TensorFlow를 이해하기 쉬운 방법으로 접근할 수 있도록 돕는다.

- 하마드 라줍(Hammad Rajjoub)(마이크로소프트 365 보안–글로벌 블랙벨트(Global Black Belt) 회사–마이크로소프트)

인공지능은 거대한 잠재력을 갖고 일상생활에 스며들 시점에 이르렀다. 그렇지만 인공지능 전문가는 극소수며, 최상위 대학이나 강력한 기술 기업에만 국한된다. 따라서 많은 분야와 각기 다른 각도에서 인공지능을 바라보는 사람이 필요하다. 이 책은 여러 사례를 통해 인공지능과 관련된 미신을 없애고 좀 더 현실적으로 이용할 수 있게 도와준다.

- 아비게일 씨(Abigail See)(스탠퍼드 박사 과정)

 

1장. Cognitive Services를 이용한 인공지능 민주화

__인공지능 민주화
____머신 러닝 라이브러리
____머신 러닝과 딥러닝 플랫폼의 현상태
__인공지능 비즈니스 사례 구축
____자연어 이해와 생성
____음성 인식
____인지형 디지털 비서
____비구조화 텍스트 분석
____결정 - 관리
____로봇 프로세스 자동화
__머신 러닝의 다섯 가지 집단
__Microsoft Cognitive Services - 황급한 여행
____음성
__언어
__지식
__검색
__인공지능 윤리
__결론
__참고 및 추가 문헌

2장. 대화 인터페이스 구축

__대화형 UI의 구성 요소
__봇 프레임워크 시작하기
__Bot Framework SDK 샘플
__2-1 YodaBot 만들기
____문제
____해결책
____작동 방법
__2-2. Azure Bot Service를 이용한 봇 생성
____문제
____해결책
____작동 방법
__2-3 Q&A 봇 구축
____문제
____해결책
____작동 방법
__2-4 데이터센터 건전성 모니터 봇
____문제
____해결책
____작동 방법
__자원 관리 템플릿을 통한 Azure 배치 설정
__참고 및 추가 문헌

3장. 보는 것이 믿는 것이다: 커스텀 비전

__3-1 핫도그 찾아내기
____문제
____해결책
__3-2 커스텀 비전으로 감시 시스템 훈련
____문제
____해결책
__3-3 Cognitive Services 컴퓨터-비전 API를 사용한 자막 봇
____문제
____해결책
____DAQUAR 챌린지
__3-4 CustomVision.AI를 사용한 냉장고 탐색
____문제
____해결책
__3-5 인지 툴킷으로 이제 당신의 냉장고를 탐색하자
____문제
____해결책
__3-6 커스텀 비전을 이용한 제품과 부품 인식
____문제
____해결책
__3-7 CNTK 커스텀 비전 모델로 의상 검색
____문제
____해결책
__참고 및 추가 문헌

4장. 텍스트-분석: 다크 데이터 처리

__텍스트-분석 생태계 개요
____CoreNLP
____NLTK-Python NLP 툴킷
____SpaCY
____Gensim
____Word2VecGloVe - 단어 표현을 위한 전역 벡터
____DeepDive - 알고리즘이 아닌 특징
____Snorkel - 빠른 훈련-데이터 생성을 위한 시스템
____Fonduer - 리치 형식 데이터에서 KB 구축 형식 데이터
____TextBlob - 단순화 텍스트 처리
____클라우드-기반 텍스트-분석과 API
__4-1 보험금 청구 분류
____문제
____해결책
____작동 방법
__4-2 회사의 건전성 알아내기
____문제
____해결책
____작동 방법
__4-3 텍스트 요약
____문제
____해결책
____작동 방법
__참고 및 추가 문헌

5장. 인지 로보틱스 프로세스 자동화: 자동화하자!

__5-1 음성에서 intent 추출
____문제
____해결책
____작동 방법
____LUIS 엔드포인트 생성
____LUIS 응용 생성과 사용자 utterance 훈련
____Visual Studio 2017의 콘솔 응용 코드 제작
__5-2 E-메일 분류와 자동화된 이메일 요청서 생성 분류
____문제
____해결책
____작동 방법
__5-3 이상 현상 탐지: 신용카드 부정 사용 사례
____문제
____해결책
____작동 방법
__5-4 어려운 과제: 시계열에서의 교차-상관 관계
____문제
____해결책
____작동 방법
__5-5 교통 패턴 이해하기: 에너지 수요 예측
____문제
____해결책
____작동 방법
__참고 및 추가 문헌

6장. 지식-관리와 지능형 검색

__6-1 Azure 검색 인덱싱 처리
____문제
____해결책
____작동 방법
__6-2 LUIS를 사용한 자연어 검색
____문제
____해결책
____작동 방법
__6-3 entity 검색 구현
____문제
____해결책
____작동 방법
__6-4 논문 요약
____문제
____해결책
____작동 방법
__6-5 텍스트-분석에서 연결된 entity 식별
____문제
____해결책
____작동 방법
__6-6 인지적 검색 적용
____문제
____해결책
__참고 및 추가 문헌

7장. AIOps: 예측 분석과 머신 러닝 운영

__7-1 Grakn을 이용한 지식-그래프 구축
____문제
____해결책
____작동 방법
__7-2 인지 서비스 랩 프로젝트 이상-탐지기를 사용한 이상-탐지
____문제
____해결책
____작동 방법
__참고 및 추가 문헌

8장. 산업에서의 인공지능 사용 예

__금융 서비스
__8-1 모바일 사기 탐지
____문제
____해결책
__8-. 현금 보유량 최적화
____문제
____해결책
__8-3 사고 경향 예측(보험)
____문제
____해결책
____헬스케어
__8-4 정확한 진단과 환자 결과 예측
____문제
____해결책
__8-. 병원 재입원 예측과 예방
____문제
____해결책
____자동차와 제조업
__8-6 예측 유지보수
____문제
____해결책
____소매업
__8-7 개인화된 점포 환경
____문제
____해결책
__8-8 패스프 푸드 드라이브-스루 자동화
____문제
____해결책
__결론

부록 A. 공공 데이터셋과 딥러닝 모델 스토리지