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스마트폰과 인공지능을 조합하여 지금까지 구현된 적 없는 앱을 만들 수 있는 길잡이

이 책은 iPhone/Android 애플리케이션에서 "머신러닝" 기능을 적용해 볼 수 있는 방법을 소개하고 있다. 다른 머신러닝 서적에 비해 이 책에서는 iPhone/Android 앱 개발자 전용으로 머신러닝 기능을 다루고 있다.
　
대상 독자는 다음과 같다.

● iPhone/Android 앱 개발 경험자로 인공지능에 흥미가 있는 독자
● iPhone/Android 환경에서 스스로 머신러닝 기능을 사용하고 싶은 독자
● 다른 머신러닝 관련 서적을 보고 실망했던 독자
　
이 책에서는 애플이 제공하고 있는 "Core ML", "Create ML", "Turi Create"와 구글이 제공하고 있는 "ML Kit", "Cloud AutoML"을 사용하여 알고리즘이나 수식을 의식할 필요 없이 간단하게 이용할 수 있도록 설명하고 있다. iPhone/Android 전용으로 최적화되어 있고 기존 머신러닝 학습 모델을 변환해 스마트폰에서 이용할 수 있다.
또한 iPhone/Android 앱으로 머신러닝 기능을 잘 다루기 위한 노하우들로 구성되어 있으며 스마트폰과 인공지능을 조합하여 지금까지 구현된 적 없는 앱을 만들 수 있는 길잡이가 될 것이다.

[이 책의 구성]
이 책에서는 애플과 구글에서 제공하고 있는 머신러닝 프레임워크를 사용하여 머신러닝을 활용한 스마트폰 애플리케이션 개발 방법에 대해 설명하고 있다.
또한 iPhone/Android 개발에서 사용하고 있는 Swift, Java 이외에도 파이썬을 사용하고 있다.
앞으로 머신러닝을 시작하고자 하는 독자들을 위한 구성으로 되어있으며 특히 프레임워크에 대한 활용법을 중심으로 설명하고 있다.
이 책에서 설명하고 있는 내용은 다음과 같다.

●Core ML
화상 분류, 유사화상 검색, 물체 검출, 화풍 변환, 활동 분류, 텍스트 분류, 얼굴 검출, 바코드 검출, 문자 검출, 수평선 검출, 물체이동 트래킹, 자연어 처리

●Create ML
화상 분류, 텍스트 분류, 분류, 회귀

●Turi Create
화상 분류, 유사화상 검색, 물체 검출, 화풍 변환, 활동 분류, 텍스트 분류, 추천, 분류, 회귀, 클러스터링(군집화), 그래프분석, 텍스트분석

●ML Kit
화상 분류, 얼굴 검출, 바코드 검출, 랜드마크 인식, 텍스트 인식, 커스텀 모델

●Cloud AutoML
화상 분류, 텍스트 분류, 번역

●Tensor Flow
화상 분류, 텍스트 분류, 머신 러닝 모델 변환

2장부터는 프레임워크마다 샘플 프로그램을 만들어보며 각각의 내용에 대해 설명한다. 프레임워크에 따라서는 "학습을 통한 추론 모델 작성", "모델을 이용한 추론하기”, "학습과 추론 양쪽 모두 사용하기”와 같이 다양한 이용 방법을 설명하고 있다.

머릿말
이 책의 구성

CHAPTER 1_ 머신 러닝과 프레임워크
1-1 머신 러닝의 개요
1-2 Core
1-3 Create ML
1-4 Turi Create
1-5 ML
1-6 Cloud AutoML
1-7 TensorFlow

CHAPTER 2_ Core ML 기본
2-1 화상 분류(이미지)
2-2 화상 분류(카메라 영상)
2-3 유사 화상 검색
2-4 물체
2-5 화풍 변환
2-6 활동 분류
2-7 텍스트 분류

CHAPTER 3_ Core ML - Vision·Natural Language
3-1 얼굴 검출
3-2 바코드 검출
3-3 텍스트 검출
3-4 수평선 검출
3-5 물체 이동 추적
3-6 자연어 처리

CHAPTER 4_ Create ML
4-1 화상 분류
4-2 텍스트 분류
4-2-7 모델 저장
4-3 분류
4-4 회귀

CHAPTER 5_ Turi Create - 작업 기반
5-1 파이썬 개발 환경
5-2 Jupyter Notebook

5-3 화상 분류
5-4 유사 화상 검색.
5-5 물체 검출
5-6 화풍 변환
5-7 활동 분류
5-8 텍스트 분류
5-9 추천

CHAPTER 6_ Turi Create 알고리즘 기반
6-1 분류
6-2 회귀
6-3 클러스터링 모델
6-4 그래프 분석
6-5 텍스트 분석

CHAPTER 7_ ML Kit
7-1 ML Kit 준비
7-2 화상 분류（사진）
7-3 화상 분류（카메라 영상）
7-4 얼굴 검출
7-5 바코드 검출
7-6 랜드마크 인식
7-7 텍스트 인식
7-8 커스텀 모델

CHAPTER 8_ Cloud AutoML
8-1 화상 분류（Vision）
8-2 텍스트 분류（Natural Language）
8-3 번역 (Translation）
8-4 AutoML API

CHAPTER 9_ TensorFlow
9-1 화상 분류
9-2 텍스트 분류
9-3 과대적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)
9-4 FrozenGraphDef로 변환하기
9-5 mlmodel 파일로 변환하기
9-6 tflite 파일로의 변환

APPENDIX A_ iOS 개발 환경 구성하기
A-1 iOS 개발 환경 세팅준비
A-2 Xcode 설치하기
A-3 Xcode란?
A-4 Xcode 사용하기

APPENDIX B_ Android 개발 환경 구성하기DIX B_ Android 개발 환경 하기
B-1 Android 개발 환경 설치준비
B-2 Android Studio 설치하기
B-3 Android 프로젝트 생성하기