예전에는 e커머스같은 서비스가 핫했다면, 최근 가장 이슈가 되고 있는 IT 서비스는 ChatGPT같은 생성형 AI를 활용한 서비스가 될 것이다. 사실 예전같으면 어떤 웹서비스를 하려면 능력있는 개발자가 빵빵한 자원을 가지고 이리저리 실험하면서 잘 구축한 시스템 환경상에서 운영하는게 필요했을텐데, ChatGPT가 그런 능력있는 개발자 역할을 하게 되면서, 어떤 아이디어만 있으면 금방 서비스화할 수 있는 시대까지 도래했다. 실제로 생성형 AI를 활용한 서비스를 실제로 출시해 수익을 거둔 사례는 조금만 검색해봐도 많이 찾을 수 있다. 그럼 문제는 "나도 과연 그런 서비스를 만들 수 있을까?" 가 될 것이다. 이번에 소개하는 책은 앞에서 언급했던 "나도 과연 AI 서비스를 만들 수 있을까?"에 대한 어느 정도의 답을 제공하는 책이다. 딱 어느 하나에 한정된 서비스에 대한 예제뿐만 아니라 어떤 AI 서비스를 런칭하고자 할때 고민해야될 사항들, 예를 들어 유스 케이스에 대한 내용이 포함된 기획부터 실제 서비스하기 위한 코드 구현, 실제 실행까지 서비스 운용에 필요한 전반적인 내용을 다루고 있다. 어떻게 보면 AI 서비스부분만 빼면, 실제 웹서비스를 배포할때 필요한 일련의 과정들이 쭉 소개된 책이라고 봐도 될만큼 내용이 정형화되어 있었다. 책에서 크게 다루고 있는 AI 서비스 예제는 다음과 같다.
딱 내용만 봐도 AI가 가장 잘 활용될 수 있는 영상, 자연어 처리, 음성에 대한 서비스를 직접 기획도 해보고 (물론 돈이 들기는 하지만) 실제 서버를 통해서 서비스를 구현도 해볼 수 있기 때문에 생성형 AI에 대한 막연한 두려움을 가지거나 뭔가 시작을 어디에서 시작해봐야 할지 모를 사람에게는 좋은 책이라고 할 수 있다. 개인적으로도 코드는 논외로 치더라도, 책에서 다루는 내용이 다양한 AI 모델을 실제로 서비스화하면서 고민해볼 만한 사항들을 책으로 녹여져 있다는 부분이 참 좋았던 것 같다. 특히 앞에서 언급했던 것처럼 다양한 예제들을 소개해보고 직접 해볼 수 있는 기회를 제공한다는 것 자체가 해당 서비스를 기획하고 어떻게 하면 더 좋은 기능을 제공할지 고민하는 기획자에게 정말 좋은 실습 과정을 제공하는 것이라고 생각했다. 그렇다고 책에서 다루는 내용이 어떤 원론적인 이론 내용이나 수식을 담고 있지 않아서 크게 어렵지 않다. 나도 ChatGPT 서비스를 실제로 구독하고, 물론 도움도 많이 받긴 했었지만 이걸가지도 어떻게 사람에게 유용한 서비스를 만들 수 있을까 하는 고민을 종종 하곤 했는데, 그래도 이 책이 어느 정도의 실마리를 제공해서 조금씩 생각하는 것을 시도해보려고 한다. (해당 포스트에서 소개하고 있는 "쓸모있는 AI 서비스 만들기" 책은 한빛미디어로부터 제공받았음을 알려드립니다.) |
들어가며…안녕하세요? 정리하는 개발자 워니즈입니다. 이번시간에는 쓸모 있는 AI 서비스 만들기라는 책에 대해서 서평을 해보려고합니다. 최근 ChatGPT와 관련하여 AI관련 내용이 굉장히 화두가 되고 있는데요. 필자도 이러한 AI에 대해 관심이 가기 시작했습니다. 대체 어떻게 학습을 하고 판단을 내리고 결과를 실행하는 것일지 너무 궁금해졌습니다. 이번 책을 통해서 그 내용에 대해서 간단히라도 도움을 받을 수 있을 것이라 생각하게 됐습니다. 그럼 각 장 별로 어떤 내용이 있는지 정리해보겠습니다. 1장 괴발 개발 손글씨도 읽어 내는 OCR 서비스OCR(Optical Character Recognition) 기술은 이미지 속에 들어 있는 문자를 컴퓨터가 인식할 수 있는 디지털 문자로 변환해주는 기술입니다. 이를 통해서 다양한 종류의 문서 및 이미지에 포함된 텍스트를 디지털 데이터로 변환할 수 있는 OCR 기술을 채택하는 기업이 나날이 늘어나고 있습니다. 그러고보니 며칠전 필자가 코인 관련 월렛을 생성하면서 주민등록증을 사진으로 찍었는데 모든 글자들이 텍스트 형태로 자동 변환되는것을 경험했습니다. 이미 오래전부터 사용된 기술이긴했지만 그 이면에는 OCR이라는 AI 기술이 적용된 것이라는것을 책을 통해서 알게 됐습니다. 기본적으로 각 챕터의 구성은 기술 키워드를 알 수 있도록 설명하고 있습니다. OCR과 관련한 내용으로는 다음과 같은 개념들이 있습니다.
상위 2가지 개념을 통해서 서비스를 구현하는 내용으로 이어집니다. 직접 손글씨로 작성한 내용을 OCR을 통해서 텍스트로 변환하는 어플리케이션입니다. 별도로 AI를 직접 구현하는 것이 아니라 이미 오픈소스로 알려진 라이브러리를 이용하는 부분에 대해서 소개를 하고 있습니다. 최근 AI 분야의 논문들은 모델을 구현한 코드 및 사전 학습 모델과 학습에 사용한 데이터셋까지도 함께 배포하는 경우가 많이 있다고 합니다. 책에서는 TrOCR이라는 모델에 대해서 설정하고 테스트하는 부분에 대해서 소개하고있습니다. 소스코드도 간단하게 소개를 하고 있어서 책을 읽으면서 직접 실습도 해볼수 있도록 구성한 내용이 유익했습니다. 2장 이미지 세그멘테이션 서비스이미지 세그멘테이션(Image Segmentation) 기술은 컴퓨터가 디지털 이미지나 영상에서 데이터를 추출하고 해석할 수 있도록 하는 컴퓨터 비전 기술 중의 하나로, 이미지 내의 특정 객체를 픽셀 단위로 분리하는 기술입니다. 이미지 세크멘테이션은 객체의 정확한 형태까지 인식하는 기술로 객체 인식 기술(Object Detection)과는 다소 상이한 부분에 대해서 설명하고 있습니다. 객체 인식 기술은 해당 객체의 크기 및 위치만 인식합니다. 전쟁 영화 같은 부분에서 전투 비행기를 타고 가면서 적을 타겟팅하는것이 객체 인식 기술이 사용된것이 아닌가 생각하게 됐습니다. 이미지 세그멘테이션의 활용 사례는 의료 이미지 분석 서비스, 자율주행 서비스, 영상 분석 서비스에서 활용 되고 있습니다. 이미지 세그멘테이션 서비스와 관련한 기술에는 다음과 같은 것이 있습니다.
책에서 소개하는 모델은 Segment Anything Model(SAM)이 있습니다. 메타에서 2023년 4월에 공개한 파운데이션 모델로, 이미지 세그멘테이션에 특화된 파운데이션 모델이라고 설명하고 있습니다. 사용자의 클릭을 점 좌표로 변경해서 SAM의 세그멘테이션 프롬프트로 입력하면, 사용자가 클릭한 위치의 객체를 세그멘테이션 할 수 있습니다. 예제 어플리케이션으로는 이미지를 업로드하고 마우스로 클릭하면 SAM을 통해서 이미지 점 좌표로 변경후 SAM에 의해서 특정 영역이 출력(배경이 제거되는)되는 어플리케이션입니다. 3장 자연어 처리 서비스필자는 해당 챕터가 가장 관심이 많이 갔습니다. 최근에 챗봇을 개발하고 있는데요. 자연어 처리를 통해서 좀 더 사람과 대화하듯이 만들고 싶었습니다. 그래서 자연어 처리를 어떻게 접목 시킬지를 고민하고 있었는데 해당 챕터를 읽으면서 많은 부분 배우게 된것 같습니다. 사람이 일상적으로 사용하는 언어를 자연어(Natural language)라고 합니다. 자연어 처리 기술은 컴튜터가 이러한 자연어를 이해하고 사용할 수 있도록 도와주는 기술입니다. 보통의 활용 사례는 추로 챗봇 혹은 채팅 서비스에 많이 적용되는 것 같습니다. 감정 분석 서비스, 번역 서비스 등에서 활용 되고 있다고 설명하고 있습니다. 자연어 처리와 관련한 기술 키워드에 대해서 소개하고 있습니다.
책에서 소개하는 LLM의 대표적인 모델로는 GPT를 소개하고있씁니다. GPT는 OpenAI에서 개발한 자연어 생성 모델입니다. GPT는 세가지 약자로 다음을 함축하고 있습니다.
관련한 실습 어플리케이션은 프롬프트 창을 통해서 챗봇에 입력합니다. 질문에 해당하는 여러 기사를 정리해서 제공하고, 사용자가 선택하게 되면 스크래핑을 통해서 요약 및 번역을 제공하는 서비스 입니다. 위의 GPT 모델을 이용해서 손쉽게 구현하는 부분에 대해서 소개하고 있습니다. 4장 음성 인식 서비스음성 인식은 우리 주변에서 너무나도 많이 사용하고 있습니다. 필자는 네비게이션에서 주로 많이 활용하는데요. 목적지를 음성으로 입력하면 텍스트로 변환후 목적지를 선택할 수 있게 제공하고 있습니다. 이렇게 음성을 인식하고 텍스트로 변환해주는 서비스에 대해서 소개를 하고 있습니다. 활용 사례는 위에 이야기한대로 우리 주변에서 많이 사용되고 있습니다. 스마트폰 가상 비서 서비스, 자동차 내비게이션 서비스, 음성 메모 서비스에 대해서 소개하고 있습니다. 음성 인식 기술에서 알아야 할 키워드는 다음과 같습니다.
해당 챕터에서 예제로 만드는 어플리케이션은 유튜브 영상의 URL을 입력하면 자동으로 번역 스크립트를 작성해주고 영상을 다시 제작해주는 어플리케이션을 만드는것에 대해서 소개하고 있습니다. 모델은 위스퍼라는 것을 선정하고 있습니다. 위스퍼는 2022년 9월에 OpenAI에서 공개한 자동 음성 인식 모델입니다. 이 모델은 음성 인식 작업 및 텍스트 변환 작업을 학습하기 위해 웹에서 수집한 약 680,000시간 분량의 다국어 음성 데이터를 학습했다고 소개하고 있습니다. 5장 이미지 생성 서비스필자는 해당 챕터에 대해서도 관심이 많은데요. 스크립트를 입력하면 지금까지 없던 새로운 이미지를 생성해주는 것이 너무나 신기했습니다. 화가라는 직업이 무색해질 정도로 정말 창의적이고 새로운 그림 혹은 이미지들을 많이 생성하는 것 같습니다. 이미지 생성 서비스, 기존 이미지 기반 새 이미지 생성 서비스, 예술 작품 생성 서비스 등 다양한 예술 분야에서 활용 되고 있습니다. 이미지 생성 서비스 관련하여 알아야할 키워드는 다음과 같습니다.
해당 챕터에서 소개하고 있는 모델에 앞서 디퓨전 개념에 대해서 설명하고 있습니다. 디퓨전은 물리학의 확산개념에서 영감을 받은 모델입니다. 이미지에 잡음(Noise)이 확산되는 것으로 소개를 하고 있습니다. 이러한 잡음의 정도를 어느정도 제거해야되는지를 예측하는것이 잡음 예측기라고 합니다. 이러한 잡음을 제거하면서 점차 선명한 특정 이미지를 생성할 수 있다고 소개하고 있습니다. 이러한 디퓨전의 개념은 초창기에 잡음을 계산하고 예측하는데 컴퓨팅 자원이 많이 소모되어 점차 발전하게 됐습니다. 그러면서 등장한것이 앞서 소개한 잠재 공간 활용 입니다. 복잡한 데이터를 간결하고 관리하기 쉬운 형태로 변환한 공간을 의미합니다. 이러한 발전을 통해서 현재는 좀더 빠르게 처리할 수 있도록 되었다고 소개하고 있습니다. 책에서 선정한 모델은 스테이블 디퓨전입니다. 이 모델은 독일 뮌헨의 루트비히 막시밀리안대학교의 콤프비스 그룹과 런웨이, 그리고 스타트업인 스태빌리티 AI라는 회사가 합작해서 마든 이미지 AI 모델입니다. 이를 통해서 이미지를 업로드하거나 텍스트로 설명을 통해서 이미지를 생성하는 간단한 어플리케이션의 실습에 대해서 소개하고 있습니다. 마치며…기본적으로 책의 구성은 굉장히 좋았습니다. 5가지의 AI 서비서, 책 제목대로 쓸모있는 모델들에 대해서 소개를 해주었습니다. 알아야할 기술적 키워드, 모델, 실습으로 이어지는 구성을 통해서 쉽게 이해할 수 있었습니다. 더군다나 실습하는 내용들은 코드 형태로 설명을 하고 있어서 따라하면서 하나씩 익힐 수 있어 재밌기도 했습니다. 전반적으로 쉽게 읽을 수 있도록 난이도 조정이 잘되어있는것 같아서 AI에 관심있는 독자라면 누구라도 추천할만한 책인것 같습니다. 본 포스팅은 “한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.” |
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‘요즘 소프트웨어 관련 리뷰가 올라오는 이유’ _ 작년까지 저는 상당히 많은 자기계발/재테크 관련된 서적리뷰를 진행해왔지만, 올해 그 비중이 상당히 변화했습니다. 제 페이지를 보시는 분들은 눈치채셨겠지만 데이터 관련 자격증이나 ICT관련 자격리뷰 그리고 AI서비스등이 자주 올라오고 있는데 이는 서적 리뷰에 있어서 몇가지 목적을 동시에 설정하기 때문이기도 합니다. 재테크 서적은 단순한 서적리뷰를 넘어 저만의 투자원칙과 방법론을 만들기 위해서 였는데 이부분은 이제 상당부분 달성했다고 생각했고, 더 이상 신규로 출시되는 많은 재테크 서적에서는 매력을 느끼기가 힘들어지고 있습니다. 반면에 소프트웨어나 데이터, 혹은 ICT관련된 서적들을 자주 읽는 이유는 단순 지식을 흡수하기 위함이 아니라 수년후에 제가 원하는 소프트웨어 혹은 ICT서비스를 출시하고 싶기 때문입니다. 물론 현업과도 어느정도 관련이 있지요. 그런데 세상이 아주 빨리 변화하다보니 저의 마음을 읽은 듯한 서적이 출간되었습니다. 바로 ＜쓸모 있는 AI 서비스＞입니다. ICT와 빅데이터, AI통한 기술은 과거와는 그 변화의 속도가 다른 것 같습니다. 예전에는 수년이 지나야 업데이트 된 기술이 지금은 3~6개월 사이에 새롭게 변모합니다. 그러니 본서와 같은 AI서비스를 만들기 위한 AI 프로젝트 가이드 서적도 나오는 것이겠지요 본서는 OCR(손글씨), 이미지 세그멘테이션(이미지 배경제거), 자연어처리(뉴스 챗봇), 음성인식(자막생성), 이미지생성(스케치 투)의 5가지 분야의 AI서비스를 구현할 수 있는 실질적인 방법을 다룬 서적이며 본서에 나온 사전학습모델-모델테스크-AI서비스 구현은 소재를 막론하고 자신이 원하는 아이디어를 현실로 실행시켜줄수 있는 아주 강력한 알고리즘이라고 생각합니다. 이러한 알고리즘아래 본서는 5가지의 주제별로 개념이해-기술키워드-서비스기획-모델선정-실행-APP구현까지의 단계별 설정을 따라가면서 AI서비스가 이렇게 구현되는구나를 체험하게 합니다. 물론 모든 것을 떠먹여주는 서적은 아니지만 개념의 이해부터 APP구현까지의 방식을 따라하면서 용어나 소프트웨어 인프라의 행간을 따라가면서 누구나 자신이 원하는 APP을 만들 수 있다는 자신감을 부여하고, 모방의 과정을 통해 프로젝트 수행역량을 만들게 할 수 있는 것이 가장 큰 장점입니다 따라서 본서를 몇회독 하면서 서비스 구현을 따라하고 나서는 다음의 2가지로 활용할 수 있습니다. 첫째, 개인사업자나 개발자 혹은 저와 같은 구현을 희망하는 AI서비스가 있다면 아이디어와 방식을 변형하여 그대로 따라해보면 그 서비스 구현이 가능해 질 것입니다.(단, 배포와 마케팅은 그 다음의 문제일겁니다) 둘째, 만일 현업에서 활용하고 싶은데 APP개발부서가 없이 외주나 협업을 한다면, 해당 과정의 기획이나, PM으로서의 역량을 만들수 있으니 일석이조라고 자신있게 말할 수 있겠습니다. ‘이런게 진짜 자기계발서입니다’ "한빛미디어 ＜나는리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." |
베이스 모델 활용부터 실습까지, 초보자를 위한 친절한 안내서 AI 모델을 바닥부터 개발하거나 특화된 모델을 만들어내는 작업은 이제 일부 선도 기업이나 대규모 자본을 보유한 기업들의 영역이 되어가고 있습니다. 초창기에는 국내 IT 기업들도 자체 AI 모델을 개발하여 이를 홍보했으나, 모델의 크기가 커지고 성능이 정교해지면서 자체 모델을 개발하는 기업의 수가 점차 줄어들고 있습니다. 이는 기술이 발전함에 따라 자연스럽게 나타나는 현상입니다. 과거 데이터베이스 산업에서도 유사한 일이 발생했습니다. 초기에는 여러 중소 데이터베이스 업체들이 존재했지만, 기술이 고도화되면서 결국 소수 대기업과 매우 특화된 몇개의 제품만이 경쟁에서 살아남았습니다. AI 산업에서도 비슷한 흐름이 이어지고 있습니다. 구글, 오픈AI, 마이크로소프트와 같은 대규모 기업들이 수백억 개의 매개변수를 가진 초거대 모델을 개발하며 AI 산업을 주도하고 있습니다. 이러한 모델들은 엄청난 데이터 셋과 컴퓨팅 자원을 필요로 하기 때문에, 왠만한 기업이 자체적으로 개발하기 어려운 상황입니다. 모든 기업이 자체 AI 모델을 개발할 필요는 없어졌습니다. 많은 중소기업들이 허깅페이스와 같은 플랫폼에서 제공하는 사전 학습된 모델을 활용하여 자신들의 특화된 애플리케이션을 개발하고 있습니다. 이를 통해 더 빠르고 저렴하게 AI 기술을 비즈니스에 통합할 수 있으며, 대기업의 초거대 모델을 활용하여 차별화된 서비스 제공이 가능해졌습니다. 이러한 변화는 AI 생태계에서 대기업과 중소기업 간의 협력을 촉진하며, AI 기술의 보편화를 가속화하고 있습니다. 결국 일반적인 IT기업의 대중적인 AI 기술 개발은 자체 모델 개발보다는 선도 기업이 공개한 베이스 모델을 활용하여 특화된 모델로 파인튜닝하는 방향으로 전환되고 있습니다. 이제는 얼마나 독창적인 아이디어로 이러한 베이스 모델 기반 AI 서비스를 개발하느냐가 중요한 경쟁 요소가 되었습니다. AI 기술은 단순히 모델의 크기와 성능뿐 아니라, 서빙과 인퍼런스를 얼마나 정확하고 빠르게 수행하며, 이를 독창적인 방식으로 적용하는가가 성공을 좌우하는 핵심 요인이 되었습니다. 이 책은 바로 이러한 변화 속에서 AI 기술의 새로운 시작점이자 출발점이 될 수 있는 내용들을 다루고 있습니다. AI 모델을 활용해 실질적인 가치를 창출하는 방법을 안내하며, 초보 개발자부터 실무자까지 실질적으로 도움이 되는 방향을 제시합니다. 현재 AI 산업은 거대 모델의 개발비용이 매우 높은 반면, 오픈소스 모델이나 API 서비스 형태로 제공되는 모델의 활용이 더욱 보편화되고 있습니다. 기업들은 이를 바탕으로 각자의 도메인에 특화된 솔루션을 개발하고 있으며, AI 서비스의 확장성과 성능을 극대화하기 위해 클라우드 기반의 AI 서빙 인프라를 활용하는 사례도 많아지고 있습니다. 또한, 모델을 파인튜닝하거나 맞춤형으로 변형하는 작업은 다양한 산업에서 맞춤형 AI 서비스 개발을 가능하게 하여, 독창적인 서비스 개발의 장을 열어가고 있습니다. 이러한 서비스를 만들기 위한 기본개념, 용어 및 서비스 개발방법에 대한 첫단추를 이 책이 담당합니다. 이 책의 가장 큰 장점은 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 친절한 설명과 실습 예제를 제공한다는 점입니다. 각 프로젝트는 유스 케이스 작성에서부터 시작해 모델 선정 및 테스트, 실제 애플리케이션 개발 과정까지 일관된 프로세스로 구성되어 있어, AI 서비스 개발의 기본적인 흐름을 자연스럽게 익힐 수 있습니다. 또한 사전 학습된 AI 모델을 활용하여, 모델을 직접 개발하거나 학습시키는 부담 없이 인퍼런스와 서빙의 기본에만 초점을 맞추어 빠르고 쉽게 서비스를 구축할 수 있다는 점이 매우 유용합니다. 특히 저자가 깃허브에 제공하는 실습 자료를 통해, 독자들은 직접 코드를 실행하고 서비스를 구현할 수 있습니다. 코랩을 통해 결과를 확인하거나 gradio 등의 실제 허깅페이스 등에서 활용하는 라이브러리를 사용하여 눈에 보이는 결과를 쉽게 만들어 낸다는 부분이 유용합니다. 책은 개념적 설명뿐만 아니라 실습을 강조하고 있어, 독자들이 이론을 직접 체험하며 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다. 각 장의 서비스 구현 과정에서는 필수적인 개념과 함께 기술 키워드, 모델 선정, 서비스 기획 단계가 명확히 설명되며, 그 과정에서 독자는 AI 모델의 활용 가능성을 체감할 수 있습니다. 또한, 챕터마다 설명된 시장성 및 트렌드 분석은 AI 서비스 개발의 실용성을 고려하거나 실습을 하는 정당성을 부여하는 데 큰 도움이 됩니다. 예를 들어, OCR 서비스를 구현하는 과정에서 개발자들에게 부족할 뻡한 손글씨 인식의 시장성을 비용으로 환산해 피부로 느낄 수 있게끔 제시하고, 이를 통해 더 적극적으로 실생활에 어떻게 적용할 수 있을지 고민할 수 있는 반초를 제공합니다. 자연어 처리 챗봇 프로젝트 등도 GPT 모델을 활용해 뉴스 기사를 요약하고 번역하는 방법을 배우면서 실질적인 AI 활용사례를 훌륭하게 간접체험 할 수 있습니다. 그러나 이 책의 한계점도 존재합니다. 무엇보다도 내용의 깊이가 있지 않습니다. 말 그대로 기본 개념과 주요 용어를 소개하고 기본적인 라이브러리와 도구를 이용해 서비스를 만들기 때문에 목마른 이에게는 바닷물을 주는것과 같을 수 있습니다. 우물은 스스로 파야 하는 단점이 있습니다. 또한 서빙과 인퍼런스 설명과 실습을 위해 벤또와 같은 관련 라이브러리 소개가 없는것도 아쉽습니다. 앞서 기술한 대로 주로 이미 학습된 AI 모델을 기반으로 서비스 구현에 중점을 두고 있기 때문에, AI 모델의 직접적인 훈련 과정이나 고급 AI 모델링 기법을 다루지 않습니다. 따라서 모델 학습 및 훈련 과정을 심도 있게 배우고자 하는 독자에게도 다소 아쉬울 수 있습니다. 또한, 책의 범위는 AI 서비스 구현의 기초 단계에 집중되어 있어, 더 복잡하고 맞춤화된 AI 모델을 개발하려는 고급 개발자들에게는 다소 부족하거나 너무 쉬운 내용입니다. 그럼에도 불구하고 이 책은 AI 서비스 개발을 처음 시작하는 사람들에게 매우 유용한 자료입니다. AI 이론만을 학습하고 실습 경험이 부족한 독자들에게는 서비스 구현 과정을 체험할 수 있는 소중한 기회를 제공하며, 다양한 AI 서비스의 실전 사례를 통해 이론과 실습을 균형 있게 배울 수 있습니다. 또한 각 기술이 어떻게 실제 애플리케이션에 적용되는지에 대한 인사이트를 제공해, AI 기술의 응용 가능성을 넓힐 수 있습니다. 서빙과 인퍼런스를 준비하는 모든 전공의 학생들에게도 적극 추천합니다. "한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." |
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이 책은 AI 서비스 구축 방법을 체계적으로 정리하여 제공합니다. - 각 챕터별로 상세한 AI 서비스 구축 과정을 설명합니다. - OCR 서비스 구축 방법이 미리보기로 제공되어 책의 내용을 사전에 파악할 수 있습니다. - AI를 직접 사용하지 않더라도, 구축 과정에 대한 이해는 매우 유용합니다. - 책에서 다루는 내용은 Computer Science와 Engineering 분야의 핵심 지식입니다. - 컴퓨터 관련 업무 종사자에게 필수적인 읽을거리로 강력히 추천합니다. - 이 책은 AI 서비스에 대한 포괄적인 이해와 실제 구현 능력을 향상시키는 데 큰 도움이 될 것입니다. 한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. |
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책 "AI 개발 트렌드와 현재 ‘쓸모 있는’ AI"는 최신 AI 기술을 쉽게 이해하고, 실습을 통해 직접 경험할 수 있도록 구성된 실용적인 가이드입니다. 이 책은 AI 기술에 관심이 있거나, 실제로 AI 기반 애플리케이션을 개발하고자 하는 독자들에게 큰 도움이 됩니다. Chapter 1에서는 손글씨를 읽어내는 OCR 서비스를 다룹니다. OCR 개념부터 시작해, TrOCR 모델을 선택하고, 이를 기반으로 애플리케이션을 구현하는 과정을 자세히 설명합니다. AI 프로젝트의 기본적인 흐름을 이해하기에 적합합니다. Chapter 2는 이미지에서 배경을 제거하는 이미지 세그멘테이션 기술을 소개합니다. SAM 모델을 활용해 객체만 추출하는 방법을 실습해볼 수 있으며, 이 과정에서 이미지 처리의 기본 개념을 익힐 수 있습니다. Chapter 3에서는 이슈를 정리해주는 챗봇을 만드는 방법을 다룹니다. GPT 모델을 활용해 뉴스 기사를 요약하고 번역하는 기능을 구현하는 과정을 통해, 자연어 처리의 실질적인 활용을 배울 수 있습니다. Chapter 4는 영상 속 대화를 텍스트로 변환하는 음성 인식 서비스를 다룹니다. Whisper 모델을 사용해 유튜브 영상의 음성을 자막으로 변환하는 방법을 실습하며, 음성 인식의 기본 원리를 익힐 수 있습니다. Chapter 5에서는 간단한 스케치를 고품질 이미지로 변환하는 이미지 생성 기술을 소개합니다. 디퓨전 모델을 통해 창의적인 이미지 생성 과정을 체험할 수 있습니다. 전체적으로, 이 책은 AI 기술을 실습을 통해 쉽게 이해하고 싶은 분들에게 추천할 만한 책입니다. 각 장별로 실습을 통해 실제 AI 모델을 활용해보는 기회를 제공하여, 이론과 실습을 균형 있게 배울 수 있습니다. 'YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다' #리뷰어클럽 #리뷰어클럽리뷰 |
 AI 서비스하면 뭔가 만만치 않은 규모를 떠올리기 쉽습니다. 먼저, 읽어 보시기를 권해 드립니다. 모든 염려는 잠시 미뤄두시고요. 머신러닝이나 딥러닝을 조금 접해보신 분이라면 서비스 구현에 부담을 느끼실 수 있습니다. 많은 모델이 있으며 어떻게 훈련시키고 테스트하는지 약간 알고 있지만 서비스에 적용하는 건 또 다른 문제인 걸 아시기 때문입니다. AI나 챗GPT를 들어 보신 분은 생각도 못하실 수 있습니다. 그래픽 카드가 어마어마하게 사용되었고 파라미터를 몇 억 개 적용했다는 얘기는 들었습니다. 개인은 프롬프트를 통해 서비스를 사용하는 정도이지 서비스 개발은 개인이 감당할 수 있는 수준 너머에 있기에 상상하기 힘들기 때문입니다. 이런 부담과 생각을 뛰어넘어 서비스를 만들어 보며 새로운 시야를 얻으실 수 있습니다. 서비스 구현에 맞춰져 있습니다.각 장마다 어떤 서비스를, 어떻게 구현하는지 풀어놓습니다.다르게 표현하면 서비스를 구현하기 위해 필요한 것들만 있습니다. 관련 기술 분야 개념, 알아야 할 기술 키워드, 서비스 기획, 모델 선정, 모델 실행, 애플리케이션 구현 순서로 서비스를 구현합니다. 각 단계는 서비스 구현에 필요한 내용만 있고 다른 군더더기는 없습니다. 기술 분야는 다른지만 각 장마다 같은 프로세스를 반복하며 서비스 구현 방식에 익숙해지도록 합니다. 이미 있는 모델을 사용합니다.모델을 개발하지 않습니다. 이미 만들어져 있는 사전 학습 모델을 탐색하여 적절한 모델을 선정합니다.모델 자체에는 관심을 두지 않습니다. 오직 서비스를 구현하기 위해 모델을 활용하는데 초점을 맞추고 있습니다. 모델을 다운로드하든, API를 활용하든. 구조와 특징이 서비스에 적합한지 어떻게 따져보는지, 활용할 수 있는지 알려줍니다. 관심도가 높은 기술 분야를 다룹니다.AI 서비스 구현에서 모델 자체를 훈련하고 테스트 부분을 들어내면 프로젝트가 훨씬 가벼워집니다.모델을 훈련시키느라 진을 빼지 않는 대신, 다양한 기술 분야 서비스를 만들어 봅니다. 여러 기술 분야를 다루면서 분야마다 가지는 특성을 살펴볼 수 있습니다. AI 서비스로 묶어 놓긴 했지만 분야마다 모델을 적용하는 방식이 다르기에, 현시점을 기준으로 각 분야에서 어떻게 풀어나가는지 알려줍니다. 개인과 AI 서비스 사이에 있는 인식 간격을 드라마틱하게 줄여줍니다. 'YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다' #리뷰어클럽리뷰 |
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?? AI 서비스 개발? 쓸모 있는 AI 서비스 만들기 요즘 같은 AI 붐 속에서 ‘나만의 AI 서비스’를 만들어보고 싶은데, 어디서부터 시작해야 할지 막막하신가요? 특히 초보 개발자라면 더더욱 그렇죠. ?? 이 책 한 권이면 충분해요! ?? 이런 분들을 위해 딱 맞는 책이 나왔어요! 바로 ‘쓸모 있는 AI 서비스 만들기’라는 책인데요, 이론부터 실습까지 차근차근 안내해줘서 누구나 쉽게 따라 할 수 있답니다. ?? AI 서비스, 이렇게 시작해요! 순서 헷갈리지 말자! AI 서비스 개발을 시작할 때 중요한 건 순서예요. 이 책은 크게 3단계로 나뉘어져 있는데, 먼저 사전 학습 모델을 찾아보고, 그 모델을 어떻게 사용하는지 익힌 다음, 마지막으로 실제 서비스 구현에 들어가요. 이렇게 단계별로 진행하니까 “아! 이렇게 하는 거구나!” 하고 자연스럽게 익힐 수 있어요. ㅋㅋㅋ ?? AI 트렌드? 여기서 다 알려줘요! AI 서비스에 대한 트렌드와 전망 《쓸모 있는 AI 서비스 만들기》 이 책의 또 다른 매력 포인트는 AI 서비스에 대한 트렌드와 전망까지 알 수 있다는 거예요. 요즘 인기 있는 서비스나 기술이 뭔지, 어떤 서비스가 시장성이 높은지 파악하는 데 도움이 된답니다. 예를 들어, OCR 서비스로 손글씨를 읽어내거나 이미지 세그멘테이션으로 사진에서 배경을 제거하는 기능도 실제로 구현해볼 수 있어요. 이런 트렌드 정보까지 얻을 수 있으니, AI에 대한 통찰력도 키울 수 있겠죠? ?? 따라 하기 쉬운 실습! 그림과 예제로 이해 쏙쏙~ 초보자도 쉽게 따라 할 수 있도록 책에 다양한 그림과 예제가 포함되어 있어요. 유스케이스 다이어그램으로 서비스 기획부터 구현까지 한눈에 볼 수 있고, 깃허브 예제를 통해 실제로 코드를 실행해보면서 더 깊이 있는 학습이 가능해요. ?? 이 책이 필요한 사람은? 《쓸모 있는 AI 서비스 만들기》 이 책은 AI/머신러닝 분야 취업 준비생, 주니어 개발자, AI 서비스에 관심 있는 분이라면 누구나 읽어보면 좋아요. 특히 AI 이론은 어느 정도 배웠지만 실제 구현 경험이 부족한 분들에게는 정말 강력 추천이라는 거! ??  출판사를 통해 도서를 제공받아 직접 읽고 작성한 서평입니다.
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이 책은 AI의 서비스를 크게 5가지 주제로 설명하고 실습해보는 책이다. 예상독자는 AI분야를 희망하는 예비개발자나 IT에 현재종사하지만 AI분야에 조금 관심이 있는 개발자일것으로 사료된다. AI서비스에 대한 고도하고 전문적인 지식은 이 책의 주제를 벗어나고 저자역시 참조한 논문을 밝힐 뿐이다. 그럼에도 이 책의 장점들은 몇가지가 있다. 먼저 구성이 너무 좋다. 그림이나 순서도가 많아서 읽는데 이해를 잘 시켜주고 사전에 필요한 개념들을 정리해서 소개하고 개념이 시작하기 때문에 꽤 친절한 책이라고 할 수 있다. 개발지식이나 전문용어를 몰라도 상관없다. 또 실습을 하는데에서도 책이 친절한데 먼저 AI기능을 쓸때 첨부터 시작하지 않고 허깅페이스에서 제공하는 선수모델을 사용한다. 이는 엄청난 데이터 셋을 미리 학습해서 우리의 컴퓨터에 부담도 적고 정확도도 높아 사용하기 편하다. 그리고 AI서비스를 체험해보는데 필요한 이미지나, 텍스트, 음성 등등 이러한 소스들을 저자가 깃에 전부 제공해주기 때문에 실습하는데 부담이 적다. 마지막으로 코드도 한줄한줄 저자가 설명을 해주고 실행하는 과정을 거의 대부분 캡쳐를 해놓았기 때문에 쉽고 체계적이다. 군데군데 말풍선 주석으로 저자의 배려가 있어 읽는 재미가 있다. 책이 다소 비싼감이 있지만 AI에 흥미가 있는 사람이라면 누구나 좋아할 이미지 배경제거, 텍스트추출, 영상 자막 생성, 이미지 생성, 글의 요지 파악 이 5가지 서비스를 다루고 있다. 만약 이 5가지 서비스에 흥미가 없거나 남이 만들언 놓은 것을 사용하는것이 아닌 본인이 밑바탕에서부터 AI를 사용하고 배우는 책을 원한다면 이 책 말고 다른 AI교재를 공부해야 할 것이다. 그렇지 않고 가벼운 마음으로 앞으로 더욱 고도화될 AI에 대해서 공부해보고 싶은 자라면 이 책을 추천한다. ※ YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다 #리뷰어클럽리뷰 |
 본업이 시스템 개발을 하는 사람이라 AI에 관심이 많다. 시대의 흐름에 뒤쳐지면 안되겠다는 생각에 사이드 프로젝트를 진행해볼까란 생각이 문득 들어서 책을 읽어보았고 서평을 해보고자 한다. #리뷰어클럽서평 #AI서비스만들기나는 과거에 JAVA로 개발을 했었고 현재는 ABAP으로 SAP 프로그램 개발하고 있어서 AI와 관련이 거의 없다고 보면된다. 운이 좋게 회사에서 각종 AI교육을 시켜줘서 큰 그림은 그려지긴 하는데, 실제로 구현해본적도 없어서 어떻게 서비스를 구현하는지 항상 궁금했었다. 이 책 덕분에 궁금증은 해소가 되었다. 책은 가장 유명하고 쓸모있는 서비스 5가지에 대해서 딥하게 설명하고 있다. 1. OCR -＞ 글씨 인식 서비스 2. 세그멘테이션 -＞ 이미지 배경제거 서비스 3. 자연어 처리 -＞ 뉴스 요약 서비스 4. 음성인식 -＞ 영상속 대화 글 변환 서비스 5. 이미지 생성 -＞ 스케치를 고품질 이미지 변환서비스 이 책의 장점은 개념을 설명한 후 유즈케이스(USE CASE)를 간략하게 작성한 후 실제 어플리케이션으로 서비스를 구현할 수 있도록 모델 선정과 API를 이용한 사용법 까지도 잘 설명하고 있다. 꽤나 친절하게 설명이 되어있어서 집에서 사이드 프로젝트로 한번 시도해보기에 참 좋은 책인듯 하다. 이직이나 취업을 위해 면접을 볼 때 사이드 프로젝트를 진짜로 수행해본 사람과 개념을 알기만 하는 사람과는 그 지식이 확연히 다를 것이다. 막힌것을 풀어가봤던 사람들, 문제를 고민하고 해결방법을 찾아본 사람들이 훨씬 경쟁력이 있을 것이다. 개발자로써 AI업계로 발을 들이고 싶으신 분들에게 추천드린다. YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다. |