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책소개
목차
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1장 브라우저 AI 시대와 개발 환경
1.1 웹 AI의 이해 1.2 CPU의 추론 원리 1.3 Transformer.js의 이해 1.4 개발 환경 구축 및 실습 2장 경량 모델의 마법 양자화 이해 2.1 모델 크기 줄이기 2.2 HuggingFace 모델 선택 전략 2.3 CPU 성능 측정 2.4 초경량 감성 분석 모델 3장 CPU 병목 해결 3.1 싱글 스레드 문제 3.2 Web Worker 구조 3.3 Vue 상태 관리 연결 3.4 비동기 AI 엔진 구축 4장 실무 NLP 4.1 효율적인 토크나이저 4.2 키워드 추출기 4.3 텍스트 요약기 4.4 다국어 번역기 4.5 스트리밍 텍스트 생성 5장 실무 비전 이미지 AI 5.1 이미지 전처리 5.2 객체 탐지 5.3 이미지 임베딩 5.4 캔버스 렌더링 5.5 성능 최적화 6장 오디오 실무 Whisper STT 6.1 Whisper 모델 이해 6.2 Web Audio API 6.3 오디오 청크 처리 6.4 실시간 음성 인식 UI 6.5 성능 최적화 7장 UX 및 성능 최적화 7.1 모델 로딩 전략 7.2 모델 캐싱 7.3 다운로드 UX 7.4 메모리 관리 8장 종합 프로젝트 및 배포 8.1 AI 오피스 툴 설계 8.2 프로젝트 구현 8.3 빌드 최적화 8.4 대용량 모델 배포 부록. 허깅페이스 치트시트 부록 A. CPU 기반 AI 추천 모델 리스트 부록 B. HuggingFace 모델 검색 전략 부록 C. Transformers.js API 레퍼런스 부록 D. ONNX Runtime Web 구조 부록 E. Web Worker 패턴 모음 |
저자 소개 3
1993년, 소프트웨어 개발을 시작으로 1998년부터 정보기술과 디지털 디자인 강의를 병행하며 30년 이상 개발과 교육에 매진해 온 인공지능 풀스택 개발 전문가이다. 컴퓨터공학과 AI융합교육을 전공했으며 한국에프엠, 대우통신, 미래IT 등의 IT 업체에서 개발자로 많은 소프트웨어 개발 경험이 있다. 교육 관련으로는 MBC 컴퓨터 아카데미, 대우정보처리학원, 천재교육센터, 그린컴퓨터학원, 더조은컴퓨터아카데미, 이젠컴퓨터학원 등에서 인공지능 , 소프트웨어 개발 K-디지털 직종 강사로 강의하고 있으며 강사 커뮤니티에서 최신 기술 트렌드를 공유하며 활발히 활동 중이다.
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멀티미디어와 컴퓨터공학을 전공했으며, 2000년부터 애드게이터, 인트랙티비, 디엔에이에서 개발팀에서 일했다. KT와 SKT의 모바일 대행사에서 근무했으며, SI 회사에서는 대법원 프로젝트를 진행한 경험이 있다. 현재 이젠컴퓨터학원, 그린컴퓨터아카데미, MBC아카데미컴퓨터학원에서 프론트엔드 및 풀스택 개발과 인공지능 과정을 강의하고 있다.
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컴퓨터과학을 전공했으며, 교육, 건설분야, 삼성, 현대, 한화, 한전KDN 등 프로젝트 개발 경험이 있다. 서울현대직업전문학교, 한국IT직업전문학교, 인천직업전문학교, 단국대학교부속소프트웨어고등학교 등에서 강의하며 교육 현장에서 활동해왔다. 오라클 자바교육학원에서 파이썬, 데이터베이스, AI 등 K-디지털 직업 훈련 과정을 강의하고 있으며, 인공지능과 딥러닝 관련 논문을 다수 발표하고 현재 컴퓨터공학을 연구하고 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2026년 06월 11일
- 쪽수, 무게, 크기
- 320쪽 | 188*254*30mm
- ISBN13
- 9791112214553
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