PART I 서버리스 AI 시작하기Chapter 1 두 기술 이야기 - 서버리스 컴퓨팅과 인공지능_1.1 클라우드 생태계의 조망_1.2 서버리스란?_1.3 속도에 미치다_1.4 AI란?_1.5 컴퓨팅 파워와 AI의 대중화_1.6 표준 AIaaS 아키텍쳐_1.7 AWS 위에서의 구현_1.8 요약Chapter 2 서버리스 이미지 인식 시스템 만들기 - 크롤러 구축_2.1 첫 번째 시스템_2.2 아키텍처_2.3 준비 작업_2.4 비동기식 서비스 구현_2.5 요약Chapter 3 서버리스 이미지 인식 시스템 만들기 - 분석 서비스 구축_3.1 비동기 서비스 배포_3.2 동기 서비스 구현_3.3 시스템 실행_3.3 시스템 제거_3.4 요약PART II 서버리스 AI 활용하기Chapter 4 서버리스 방식의 웹 애플리케이션 구축과 보안_4.1 작업 목록_4.2 아키텍처_4.3 준비하기_4.4 1단계: 기본 애플리케이션_4.5 2단계: 코그니토를 통한 보안 추가_4.6 요약Chapter 5 웹 애플리케이션에 AI 인터페이스 추가하기_5.1 3단계: STT 인터페이스 추가_5.2 4단계: TTS 추가_5.3 5단계: 대화형 챗봇 인터페이스 추가_5.4 시스템 제거_5.5 요약Chapter 6 서비스형 AI를 효과적으로 활용하는 방법_6.1 서버리스의 새로운 과제 해결_6.2 프로젝트 구조 구축_6.3 지속적 배포_6.4 관찰가능성과 모니터링_6.5 로그_6.6 모니터링 서비스와 애플리케이션 지표_6.7 추적 기능을 통한 분산 애플리케이션 이해_6.8 요약Chapter 7 기존 플랫폼에 AI 적용하기_7.1 서버리스 AI 통합 패턴_7.2 텍스트렉트로 신원 확인 개선_7.3 키네시스를 사용한 AI 데이터 처리 파이프라인_7.4 트랜스레이트를 활용한 실시간 번역_7.5 파이프라인 테스팅_7.6 컴프리헨드를 사용한 감정분석_7.7 커스텀 문서 분류기 훈련_7.8 커스텀 분류기 사용_7.9 파이프라인 종단간 테스트_7.10 파이프라인 제거_7.11 자동화의 이점_7.12 요약PART III 서버리스 AI를 통한 데이터 수집 및 분석Chapter 8 실제 AI를 위한 대규모 데이터 수집_8.1 시나리오: 이벤트와 연사 찾기_8.2 웹에서 데이터 수집하기_8.3 웹 크롤링 소개_8.4 아이템 저장소 구현_8.5 URL을 저장하고 관리하기 위한 프론티어 만들기_8.6 웹 페이지를 검색하고 구문을 분석하는 페처_8.7 전략 서비스에서 크롤링 공간 결정하기_8.8 스케줄러를 활용한 크롤러 오케스트레이션_8.9 요약Chapter 9 빅데이터에 AI를 적용해 인사이트 얻기_9.1 AI로 웹페이지에서 중요한 정보 추출_9.2 컴프리헨드의 엔티티 인식 API_9.3 정보 추출을 위한 데이터 준비_9.4 텍스트 배치 처리량 관리_9.5 비동기 엔티티 추상화_9.6 엔티티 인식 진행 확인_9.7 배치 엔티티 인식의 배포와 테스트_9.8 인식 결과 유지_9.9 전체 연결하기_9.10 요약마치며APPENDIX A AWS 계정 생성 및 설정APPENDIX B AWS 관리형 AI 서비스의 데이터 요구 사항APPENDIX C AI 애플리케이션을 위한 데이터 소스APPENDIX D 인증 및 DNS 도메인 설정APPENDIX E 서버리스 프레임워크 내부 뜯어보기