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본서는 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.

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