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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.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ Microsoft Cognitive Service API를 사용한 해법
■ TensorFlow와 Microsoft Cognitive Toolkit을 사용한 딥러닝 적용
■ 자연어 처리와 컴퓨터 비전에서의 상업적인 문제 해결
■ 머신 러닝 개발 사이클 ? 문제 형식화 정의에서 도입까지

★ 이 책의 구성 ★
1장, ‘Cognitive Services를 통한 인공지능 민주화’와 8장, ‘산업에서의 인공지능 사례’를 제외한 이 책의 모든 부분은 문제-해결 레시피 형식을 취하고 있으며, 문제 파악에서 시작해 솔루션을 제시하고 마지막으로 해결책이 어떻게 작동하는지와 해결책 개발에 필요한 단계가 무엇인지 설명한다. 2장, ‘대화 인터페이스 구축’부터 7장, ‘AIOps: 예측 분석과 머신 러닝 운영’까지는 각각 인공지능 해결책의 서로 다른 측면이나 카테고리를 다루고 있고, 8장, ‘산업에서의 인공지능 사례’에서는 결론적으로 실제 인공지능 사례와 해결책을 설명한다.
각 장의 개요는 다음과 같다.
1장, ‘Cognitive Services를 통한 인공지능 민주화’에서는 인공지능 프레임워크의 개요와 함께 인공지능을 활용한 인지 서비스에 있어 마이크로소프트의 노력을 소개한다.
2장, ‘대화 인터페이스 구축’에서는 사용자 대화가 가능한 챗봇의 사례와 개발을 알아본다.
3장, ‘보는 것이 믿는 것이다: 커스텀 비전’에서는 이미지에서 정보와 지식을 추출하기 위한 커스텀 비전 솔루션 개발에 대해 알아본다.
4장, ‘텍스트 분석: 다크 데이터 처리’에서는 기업체에서의 NLP 솔루션을 설명하고, 모든 조직에 항상 존재하는 방대한 텍스트 정보를 다룬다.
5장, ‘인지 로보틱스 프로세스 자동화: 자동화하자!’에서는 인공지능과 인지 서비스를 사용한 로보틱스 처리 자동화(RPA, Robotic Process Automation) 레시피를 알아본다.
6장, ‘지식 관리와 지능형 검색’에서는 기업 검색에 관한 많은 질문과 이슈를 다룬다.
7장, ‘AIOps: 예측 분석과 머신 러닝 운영’에서는 많은 수작업을 인공지능을 사용해 자동화하고 단순화하는 방법을 알아본다.
8장, ‘산업에서의 인공지능 사례’에서는 산업별 실제 인공지능 사례와 해결책을 알아본다.

★ 옮긴이의 말 ★
인공지능은 이제 우리 근처의 일상으로 다가오고 있다. 마이크로소프트의 Azure 포털에는 이미지 처리, 지능형 검색, NLP, 챗봇과 같은 다양한 애플리케이션이 통합돼 제공되며, 사용자는 몇 번의 마우스 클릭만으로도 다양한 서비스를 생성할 수 있다. 이 책은 Microsoft Cognitive Services를 중심으로 다양한 인공지능 솔루션의 사용 방법을 매뉴얼 형식으로 설명하고 있다.
이 책을 따라가다 보면, 이제 인공지능이 정말 우리 근처에 가까이 다가왔다는 사실을 깨닫게 될 것이다.

조직과 비즈니스가 인공지능을 통해 기술적 변화를 겪으면서 이제 모든 조직이 기술적이며, 특히 인공지능 회사라고 말해도 과언이 아니게 됐다. 그러나 인공지능을 접목하려는 모든 비즈니스는 최적의 상품과 서비스를 고객에게 전달하려는 원래의 목적에서 벗어나 주변만 맴도는 일은 삼가야 한다. 이것이 바로 특히 인공지능 솔루션 개발이 급격한 변화와 잦은 새로운 상품 출시에 집중해야 하는 이유이며, 이를 위해 가장 좋은 방법은 신속한 자원 설정, 데이터 분석, 모델 훈련, 테스트 그리고 도입을 위한 툴을 사용하는 것이다. 이 책은 이러한 부분을 도와준다. 이 책은 독자들에게 한꺼번에 많은 지식을 전달하려 하지 않고, 기업에서 실제로 도입할 수 있는 개발 부분을 통해 인공지능을 학습시키고자 한다. 하지만 이 책은 조직에서 인공지능 솔루션을 개발하고 도입하기 위한 매뉴얼이 아니다. 이 책의 목적은 문제 - 해결 기법을 통해 인공지능의 능력을 보여주기 위한 것이다. 이 책의 레시피를 따라가다 보면 현업에서 실사례와 문제들에 있어 습득한 지식을 신속하게 적용할 수 있을 것이다.
이제 막 인공지능을 시작했지만 무수한 전문 용어나 수학적 개념들, 플랫폼들 때문에 힘들어하고 있다면 이 책을 선택한 것은 잘한 일이다. 또한 이전에 이미 머신 러닝과 인공지능에 관한 경험이 있고 현업에서 적용하고자 하더라도 이 책은 훌륭한 자원이 될 것이다.

라지브 로나키(Anthem 디지털 AI 변혁 팀장)
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.
(SVP & CDO, Anthem)

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

S. J 에그라시(박사(대학 연구 관리자))
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.

조이너 타제다(솔라이언스 CEO)
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.
(마이크로소프트 지역 이사)

하마드 라줍(마이크로소프트 365 보안)
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.
(마이크로소프트 365 보안?글로벌 블랙벨트(Global Black Belt) 회사?마이크로소프트)

아비게일 씨(스탠퍼드 박사 과정)
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.

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