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한빛출판네트워크

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온디바이스 AI

모바일 개발자를 위한 머신러닝 기초부터 모바일용 컴퓨터 비전, 텍스트 처리까지

한빛미디어

번역서

판매중

  • 저자 : 로런스 모로니
  • 번역 : 곽도영 , 박찬성
  • 출간 : 2022-11-01
  • 페이지 : 388 쪽
  • ISBN : 9791169210423
  • 물류코드 :11042
초급 초중급 중급 중고급 고급
4.9점 (8명)
좋아요 : 1

ML Kit, Core ML, TFLite 등을 이용해 단계별로 직접 해 보며 익히는 모바일 머신러닝 가이드!

 

모바일 기기가 주요 컴퓨팅 기기가 된 오늘날, 모바일 개발자들에게 머신러닝은 선택이 아닌 필수입니다. 이 책은 여러 프레임워크로 모바일 머신러닝 개발을 빠르게 시작할 수 있는 방법을 설명하는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 구글 핵심 개발자인 저자의 친절한 설명으로 개념을 빠르게 익힌 다음, 직접 ML Kit, Core ML, TFLite와 같은 도구를 활용해 모바일용 컴퓨터 비전 및 텍스트 처리 모델을 iOS와 안드로이드 버전 모두 제작해 보며 실무 지식까지 쌓을 수 있습니다. 이 책을 통해 새로운 모바일 개발 패러다임을 이끄는 변화에 동참하세요!

 

 

온디바이스 AI_700.jpg

 

 

 

 

로런스 모로니 저자

로런스 모로니

로런스 모로니는 구글에서 AI Advocacy를 리딩하고 있습니다. 그의 목표는 세계에 있는 소프트웨어 개발자들에게 머신러닝으로 인공지능 시스템 구축 방법을 알리고 가르쳐주는 것입니다. 그는 텐서플로 유튜브 채널에 종종 기고하고 있으며, 저명한 키노트 연설자이고, 여러 베스트셀러 공상 과학 소설과 시나리오를 저술했습니다. 그는 워싱턴 주에 거주하며, 커피를 아주 많이 마십니다. 트위터의 @lmoroney나 링크드인으로 연락할 수 있습니다.

 

박찬성 역자

박찬성

컴퓨터로 할 수 있는 모든 일에 관심이 있습니다. 한국전자통신연구원에서 10년간 광역, 가입자 네트워크 인프라 플랫폼을 연구 및 개발해 왔습니다. 그리고 머신러닝 분야의 구글 Developers Expert로서 머신러닝 응용, 머신러닝 운용에 대한 커뮤니티 활동도 병행하고 있습니다. 작업한 저/역서로는 『나만의 스마트워크 환경 만들기』(비제이퍼블릭, 2020), 『실전 시계열 분석』(한빛미디어, 2021), 『주머니 속의 머신러닝』(제이펍, 2021), 『fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝』(한빛미디어, 2021), 『딥러닝을 이용한 정형 데이터 분석』(책만, 2022)이 있습니다.

곽도영 역자

곽도영

구글에서 머신러닝 모델 최적화 업무를 담당하고 있습니다. 온디바이스 머신러닝에 관심이 있고, 머신러닝이 실제 애플리케이션에 적용되어 사용자에게 도움이 되는 일을 좋아합니다. 애플리케이션 개발을 취미로 가진 지 10년 정도 되었으며, 필요한 간단한 iOS, macOS 애플리케이션이 있으면 직접 만들어 사용하곤 합니다. 다양한 방식으로 기술을 접해 보고, 경험해 보고, 이해해 보는 것을 좋아합니다. 지난 몇 년간 모바일 개발자들의 온디바이스 머신러닝 활용을 돕기 위해 여러 가지 데모 오픈소스를 깃허브에 공개하고 관리해 온 경험이 있습니다.

CHAPTER 1 인공지능과 머신러닝 소개

_1.1 인공지능이란? 

_1.2 머신러닝이란? 

__1.2.1 전통적인 프로그래밍에서 머신러닝으로 넘어가기 

__1.2.2 컴퓨터가 어떻게 학습할 수 있을까요? 

__1.2.3 전통적인 프로그래밍과 머신러닝의 차이점 

_1.3 모바일 모델 제작하기 

_1.4 마치며 

 

CHAPTER 2 컴퓨터 비전 소개

_2.1 비전을 위한 뉴런 사용하기 

__2.1.1 첫 분류기: 의류 구별하기 

__2.1.2 데이터: 패션 MNIST 

__2.1.3 패션 MNIST 모델 아키텍처 

__2.1.4 패션 MNIST 모델 코딩 

_2.2 컴퓨터 비전을 위한 전이 학습 

_2.3 마치며 

 

CHAPTER 3 ML Kit 소개

_3.1 안드로이드 얼굴 탐지 애플리케이션 

__1단계 안드로이드 스튜디오로 프로젝트 생성하기 

__2단계 ML Kit 라이브러리 추가 및 설정하기 

__3단계 사용자 인터페이스 만들기 

__4단계 assets 폴더 생성 후 이미지 추가하기 

__5단계 기본 이미지를 UI에 불러오기 

__6단계 얼굴 탐지기 호출하기 

__7단계 바운딩 박스 그리기 

_3.2 iOS 얼굴 탐지 애플리케이션 

__1단계 Xcode 프로젝트 생성하기 

__2단계 CocoaPods과 Podfiles 사용하기 

__3단계 사용자 인터페이스 만들기 

__4단계 애플리케이션 로직 

_3.3 마치며 

 

CHAPTER 4 안드로이드에서 ML Kit로 컴퓨터 비전 애플리케이션 만들기

_4.1 이미지 분류 및 레이블 찾기 

__1단계 애플리케이션 생성 및 ML Kit 설정하기 

__2단계 사용자 인터페이스 만들기 

__3단계 assets 폴더 생성 후 이미지 추가하기 

__4단계 이미지뷰에 이미지를 불러오기 

__5단계 버튼 핸들러 코드 작성하기 

__추가 단계 

_4.2 객체 탐지 

__1단계 애플리케이션 생성 및 ML Kit 불러오기 

__2단계 액티비티 레이아웃 XML 생성하기 

__3단계 이미지뷰에 이미지를 불러오기 

__4단계 객체 탐지기의 옵션 설정하기 

__5단계 버튼과의 상호작용 

__6단계 바운딩 박스 그리기 

__7단계 객체 레이블링 

_4.3 영상에서 객체 탐지와 객체 추적하기 

__4.3.1 레이아웃 확인하기 

__4.3.2 GraphicOverlay 클래스 

__4.3.3 카메라로 얻은 영상 화면 출력하기 

__4.3.4 ObjectAnalyzer 클래스 

__4.3.5 ObjectGraphic 클래스 

__4.3.6 마무리 

_4.4 마치며 

 

CHAPTER 5 안드로이드에서 ML Kit로 텍스트 처리 애플리케이션 만들기

_5.1 개체명 추출 

__1단계 애플리케이션 생성하기 

__2단계 액티비티용 레이아웃 생성하기 

__3단계 개체명 추출용 코드 작성하기 

__4단계 마무리 

_5.2 손글씨 인식 모델 

__1단계 애플리케이션 생성하기 

__2단계 손글씨를 쓸 서피스 생성하기 

__3단계 ML Kit로 Ink 파싱하기 

_5.3 스마트 인공지능 답변 모델 

__1단계 애플리케이션 생성하기 

__2단계 가상 대화 구성하기 

__3단계 스마트 답변 생성하기 

_5.4 마치며 

 

CHAPTER 6 iOS에서 ML Kit로 컴퓨터 비전 애플리케이션 만들기

_6.1 이미지 분류 및 레이블 찾기 

__1단계 Xcode에서 애플리케이션 프로젝트 생성하기 

__2단계 Podfile 생성하기 

__3단계 스토리보드 설정하기 

__4단계 ML Kit를 사용하여 View Controller 코드 수정하기 

_6.2 iOS에서 ML Kit로 객체 탐지 

__1단계 시작하기 

__2단계 스토리보드에서 UI 만들기 

__3단계 바운딩 박스를 그리기 위한 서브뷰 만들기 

__4단계 객체 탐지 실행하기 

__5단계 콜백 처리하기 

__추가 단계 객체 탐지와 이미지 분류 합치기 

__추가 단계 영상에서 객체 탐지와 객체 추적하기 

_6.3 마치며 

 

CHAPTER 7 iOS에서 ML Kit로 텍스트 처리 애플리케이션 만들기

_7.1 개체명 추출 

__1단계 새 프로젝트 생성 및 ML Kit pods 추가하기 

__2단계 스토리보드를 만들고 액션과 아웃렛 추가하기 

__3단계 뷰컨트롤러에서 텍스트뷰 입력받기 

__4단계 모델 초기화하기 

__5단계 텍스트에서 개체명 추출하기 

_7.2 손글씨 인식 

__1단계 애플리케이션을 생성하고 ML Kit pods 추가하기 

__2단계 스토리보드와 액션, 아웃렛 생성하기 

__3단계 Stroke, Point, Ink 

__4단계 사용자 터치 입력받기 

__5단계 모델 초기화하기 

__6단계 Ink 인식하기 

_7.3 스마트 답변하기 

__1단계 애플리케이션 프로젝트를 생성하고 ML Kit 불러오기 

__2단계 스토리보드, 아웃렛, 액션 생성하기 

__3단계 대화 만들기 

__4단계 스마트 답변 받기 

_7.4 마치며 

 

CHAPTER 8 TFLite 더 깊게 이해하기

_8.1 TFLite가 무엇인가요? 

_8.2 TFLite 시작하기 

__8.2.1 모델 저장하기 

__8.2.2 모델 변환하기 

__8.2.3 독립 실행형 인터프리터로 모델 테스트하기 

_8.3 TFLite를 사용하는 안드로이드 애플리케이션 만들기 

_8.4 TFLite 파일 불러오기 

_8.5 모델 추론을 위해 코틀린 코드 작성하기 

_8.6 심화 내용 

_8.7 TFLite를 사용하는 iOS 애플리케이션 만들기 

__1단계 기본 iOS 애플리케이션 생성하기 

__2단계 프로젝트에 TFLite 라이브러리 추가하기 

__3단계 사용자 인터페이스 만들기 

__4단계 모델 추론 클래스 만들고 초기화하기 

__5단계 추론하기 

__6단계 애플리케이션에 모델 추가하기 

__7단계 UI 로직 추가하기 

_8.8 ‘Hello World’를 넘어: 이미지 처리하기 

_8.9 모델 최적화 살펴보기 

__8.9.1 양자화 

__8.9.2 대표 데이터 사용하기 

_8.10 마치며 

 

CHAPTER 9 커스텀 모델 만들기

_9.1 TFLite 모델메이커로 모델 만들기 

_9.2 클라우드 AutoML로 모델 만들기 

__9.2.1 AutoML 비전 엣지 사용하기 

_9.3 텐서플로와 전이 학습으로 모델 만들기 

_9.4 언어 모델 만들기 

__9.4.1 모델메이커로 언어 모델 만들기 

_9.5 마치며 

 

CHAPTER 10 안드로이드에서 커스텀 모델 사용하기

_10.1 모델을 안드로이드로 탑재하기 

_10.2 모델메이커로 얻은 모델로 이미지 분류 애플리케이션 만들기 

_10.3 모델메이커로 얻은 모델과 ML Kit를 함께 사용하기 

_10.4 언어 모델 사용하기 

_10.5 언어 분류용 안드로이드 애플리케이션 만들기 

__10.5.1 레이아웃 파일 생성하기 

__10.5.2 액티비티 코드 작성하기 

_10.6 마치며 

 

CHAPTER 11 iOS에서 커스텀 모델 사용하기

_11.1 iOS에 모델 연결하기 

_11.2 커스텀 이미지 분류기 모델 

__1단계 애플리케이션 생성 및 TFLite Pod 추가하기 

__2단계 UI와 이미지 에셋 만들기 

__3단계 이미지 에셋을 불러오고 탐색하기 

__4단계 모델 불러오기 

__5단계 이미지를 입력 텐서로 변환하기 

__6단계 텐서로 추론하기 

_11.3 ML Kit로 커스텀 모델 사용하기 

_11.4 스위프트로 자연어 처리 애플리케이션 만들기 

__1단계 보캡 불러오기 

__2단계 문장을 시퀀스로 만들기 

__3단계 언세이프 데이터 처리를 위한 배열 익스텐션 구현하기 

__4단계 배열을 데이터 버퍼로 복사하기 

__5단계 데이터를 추론하고 결과 처리하기 

_11.5 마치며 

 

CHAPTER 12 파이어베이스로 애플리케이션 제품화하기

_12.1 왜 파이어베이스의 커스텀 모델 호스팅을 사용해야 할까요? 

_12.2 여러 버전의 모델 만들기 

_12.3 파이어베이스 모델 호스팅 사용하기 

__1단계 파이어베이스 프로젝트 생성하기 

__2단계 커스텀 모델 호스팅 사용하기 

__3단계 안드로이드 기본 애플리케이션 생성하기 

__4단계 애플리케이션에 파이어베이스 추가하기 

__5단계 파이어베이스 모델 호스팅에서 모델 가져오기 

__6단계 원격 설정 사용하기 

__7단계 애플리케이션에서 원격 설정 읽어오기 

__추가 단계 

_12.4 마치며 

 

CHAPTER 13 간단한 iOS 애플리케이션을 위한 create ML과 core ML

_13.1 Create ML로 Core ML 이미지 분류기 만들기 

__13.1.1 Create ML 모델로 만든 Core ML 애플리케이션 만들기 

__13.1.2 MLModel 파일 추가하기 

__13.1.3 추론 실행하기 

_13.2 Create ML로 텍스트 분류기 만들기 

_13.3 애플리케이션에서 언어 모델 사용하기 

_13.4 마치며 

 

CHAPTER 14 모바일 애플리케이션으로 클라우드 모델에 접근하기

_14.1 텐서플로 서빙 설치하기 

__14.1.1 도커로 설치하기 

__14.1.2 리눅스에 직접 설치하기 

_14.2 모델을 구축하고 서빙하기 

_14.3 안드로이드로 서버 모델에 접근하기 

_14.4 iOS로 서버 모델에 접근하기 

_14.5 마치며 

 

CHAPTER 15 모바일 애플리케이션의 윤리, 공정성, 개인정보보호

_15.1 책임감 있는 인공지능을 통한 윤리, 공정성, 개인정보보호 

__15.1.1 책임감 있게 문제 정의하기 

__15.1.2 데이터의 편향을 방지하기 

__15.1.3 모델을 만들고 학습시키기 

__15.1.4 모델 평가하기 

_15.2 구글 인공지능 원칙 

_15.3 마치며

구글러들의 ‘연예인’, 로런스 모로니가 소개하는 모바일 개발자를 위한 맞춤 머신러닝

 

머신러닝은 이미 우리의 일상에 녹아들어 있습니다. 물론 우리가 매일 사용하는 모바일 기기에도 말이죠. ‘온디바이스 AI’는 이름에서도 알 수 있듯이 기기 내에서 자체적으로 정보를 수집하고 연산을 하는 하드웨어 컴퓨팅을 말합니다. 온디바이스 AI는 사용자의 민감한 정보가 서버를 거치지 않아 보안에 강점을 보이고, 네트워크 지연시간도 줄일 수 있는 큰 장점을 가진 기술입니다. 우리의 일상 속 모바일 기기의 역할이 점점 더 중요해져 가는 만큼 온디바이스 AI는 앞으로 머신러닝 기술의 새로운 길이 될 것입니다.

 

이 책의 저자이자 구글러들의 연예인인, 로런스 모로니는 모바일 개발자들이 쉽게 모바일 애플리케이션에 머신러닝을 적용해 볼 수 있도록 다양한 샘플 코드를 통해 설명합니다. 특히, 하나의 예시를 안드로이드와 iOS 각각 단계별로 샘플 코드와 함께 소개해 더더욱 모바일 개발자들에게 큰 도움이 될 것입니다. 구글에서 모바일 머신러닝을 이끄는 저자와 역자가 소개하는 모바일 인공지능의 세계로 떠날 준비가 되셨나요? 지금 출발하세요!

 

 

주요 내용

  • iOS 및 안드로이드 머신러닝 모델 구현
  • iOS 및 안드로이드용 ML Kit와 Core ML, TFLite를 활용한 모바일 애플리케이션 구축
  • 클라우드 추론과 온디바이스 추론의 차이 설명 및 관련 기술과 도구 소개
  • 고수준 API와 저수준 API를 사용할 때 활용할 수 있는 기술과 도구 소개
  • 모바일 머신러닝에 대한 개인정보보호 및 윤리 모범 사례 소개

 

추천사

 

이 분야의 훌륭한 안내자인 로런스 모로니의 재치 있는 설명 덕분에 지루할 틈 없이 목적지까지 안전하게 도착할 수 있을 것입니다.

_박해선, IT 작가 및 번역가

 

인공지능 추세에 발맞추어 모바일 개발자들이 인공지능 기술을 애플리케이션에 구현하기 위해 필요한 핵심 개념들과 연관 솔루션을 알기 쉬운 예제와 함께 제공합니다.

_권순선, 구글 글로벌 머신러닝 개발자 프로그램 리드

 

머신러닝에 대한 지식이 없는 모바일 개발자가 읽기에 부담 없는 책입니다.

_안성용, 안드로이드 구글 Developer Expert

 

모바일 환경에서 인공지능 관련 기능을 추가하고자 하는 사람에게 좋은 길잡이가 될 것입니다. 

_Terry Heo, 구글 TFLite 팀 소프트웨어 엔지니어

 

이 책을 통해 독자 여러분들께서도 앞으로 온디바이스 머신러닝이 만들어갈 새로운 세상을 함께 꿈꿔보시길 권합니다.

_유재헌, 구글 TFLite 팀 소프트웨어 엔지니어

 

이 책의 예제들은 모바일 환경에서 텐서플로 모델을 통한 인공지능 추론 기능을 구현하기 위해 필요한 핵심을 명확하고 알기 쉽게 보여줍니다. 

_윤영석, 구글 모델 최적화 팀 소프트웨어 엔지니어

 

이 책은 제가 TFLite를 개발하고, 실제로 예제 애플리케이션을 만들어 보며 자주 사용했던 툴들을 모두 담고 있습니다.

_정태희, 웨이모 소프트웨어 엔지니어

 

주니어 개발자였을 때, 이 책이 있었다면 시행착오와 개발 시간을 많이 줄였을 것 같습니다. 

_노수진, 시니어 프로그래머

책 제목 : O'REILLY 온디바이스 AI

저자     : 로런스 모로니

옮김     : 곽도영, 박찬성

 

 

책 표지에 적혀 있는 것 처럼 "모바일 개발자를 위한 머신러닝 기초 부터 모바일용 컴퓨터 비전, 텍스트 처리까지" 

머신 러닝에 대한 기본 개념 부터 실제 안드로이드 및 IOS 에 적용하는 방법 그리고 예제 들로 구성된 책 입니다.

책 저자도 얘기 하는것 처럼 실제 머신러닝 알고리즘 자체에 대한 설명 및 구현에 대해서는 다루지 않으며,

이러한 부분들이 적용된 프레임워크를 이용하여 학습하고 실제 구현하는 방법 등을 설명 합니다.

이 책에서 머신러닝 프레임워크 중에서 "텐서플로 (TensorFlow)"를 이용한 머신러닝 어플리케이션 구현 하는 방법 위주로 예제와 함께 학습 할 수 있습니다. 

 

이 책은 총 15개의 Chapter 로 구성되어 있습니다.

만약, 머신러닝(딥러닝)에 대해서 이미 알고 있다면, Chapter 2 부터 학습하면 되며, 실제 프레임워크를 이용하여 안드로이드 및 iOS 에 적용하는 부분에 대해서 학습한다면 Chapter 4 부터 학습하면 됩니다.

주요 예제는 비전과 텍스트 처리 애플리케이션 구현하는 것을 다루고 있습니다.

 

Chapter 1. 인공지능과 머신러닝 소개

                  본 Chapter 에서는 인공지능과 머신러닝이 무엇인지를 티셔츠와 신발 이미지로 예를 들어 설명하고 있으며,

                  전통적인 프로그래밍에서 머신러닝으로 어떻게 넘어가는지에 대해 다루고 있습니다.

                  한 가지의 주제로 전통적인 프로그래밍으로써의 문제에 대한 접근에 대한 설명 및 실제 코드 예시와

                  머신러닝으로 해당 문제에 대해 접근 하는 방식 설명과 프레임워크를 이용한 실제 코드 예시를 보여 주면서

                  비교 하여 학습 할 수 있도록 해줌으로써 이해도를 올리고 있습니다.

Chapter 2. 컴퓨터 비전 소개

                  이 책에서는 컴퓨터 비전과 텍스트 처리에서의 머신러닝 예제를 다루고 있습니다.

                  본 Chapter 에서는 관련 예제 중에서 컴퓨터 비전에 대해서 학습 할 수 있습니다.

                  저자도 책에서 말하고 있는것 처럼, 컴퓨터 비전 분야는 작은 Chapter에 다 담을 수 있는 분야가 아니기에

                  책에서 예제 시나리오로 목표로 하고 있는 부분 위주로 설명 하고 있습니다. 

Chapter 3. ML Kit 소개

                  본 Chapter 에서는 ML Kit을 사용하여 안드로이와 iOS 기기에서 모델을 실행하는 실행하는 방법에 대해서

                  학습할 수 있습니다.

                    - 안드로이드와 iOS 얼굴 탐지 애플리케이션을 실제 따라하기 형태로 구현해 가면서 ML Kit을

                      적용하는 방법에 대해서 설명하고 있습니다.

Chapter 4. 안드로이드에서 ML Kit로 컴퓨터 비전 애플리케이션 만들기

                  Chapter 3 에서 ML Kit 을 적용하여 얼굴탐지 애플리케이션을 만들어 보았었는데 그 소스를 기반으로 ML Kit 을

                  이용한 더 많은 이미지 분석 모델에 대해서 만들어 보면서 학습할 수 있습니다.

Chapter 5. 안드로이드에서 ML Kit로 텍스트 처리 애플리케이션 만들기

                  본 Chapter 에서는 텍스트 인식/분석 하기 위해 ML Kit을 적용하는 방법에 대해서 학습 합니다.

                  스마트폰 애플리케이션 중에서 문서 편집, 챗팅, 이미지 처리에 의한 텍스트 인식 등 텍스트 처리 관련해서는

                  많은 부분에서 이용되고 있습니다.

                  그 중에서 본 책에서는 화면에 쓴 글씨(디지털 잉크)의 텍스트 구별하기, 자동으로 생성된 텍스트,

                  텍스트에서 특정 문자 추출 등의 몇 가지 "자연어 처리 시나리오"를 다루고 있습니다.

                  실제 만들어 가면서 학습할 수 있으며, 책에서는 전체 소스를 보여주는 것이 아니기 때문에 전체 소스는

                  예제 소스 다운 받아서 확인할 수 있습니다. 

Chapter 6. iOS에서 ML Kit로 컴퓨터 비전 애플리케이션 만들기

                  Chapter 4 에서 안드로이드 기반으로 만들고 학습하였던 부분을 iOS 기반으로 학습할 수 있습니다.

Chapter 7. iOS에서 ML Kit로 텍스트 처리 애플리케이션 만들기

                  Chapter 5 에서 안드로이드 기반으로 만들고 학습하였던 부분을 iOS 기반으로 학습할 수 있습니다.

Chapter 8. TFLite 더 깊게 이해하기

                  텐서플로에서 TFLite 가 생기게 된 이유와 Chapter 1에서의 예제를 TFLite 를 이용하여 구현 해보 면서

                  학습하고, 파이썬으로 학습된 모을 안드로이드나 iOS 로 가져오는 방법을 학습할 수 있습니다.

Chapter 9. 커스텀 모델 만들기

                  이전 Chapter 까지 이미 제공되는 모델들을 이용하여 컴퓨터 비전, 텍스트 처리 등에 대해 학습하였던 부분에서

                  확장하여 본 Chapter 에서는 자신만의 모델을 만는 방법에 대해서 학습할 수 있습니다.

                  여기에서는 3가지 도구를 이용하여 커스텀 모델을 만드는 방법을 설명하고 있습니다.

                       - 모델메이커, AutoML, 텐서플로와 전이학습

Chapter 10. 안드로이드에서 커스텀 모델 사용하기

                  본 Chapter 에서는 Chapter 9에서 학습하면서 생성한 커스텀 모델을 실제 안드로이 애플리케이션에 적용하는

                  방법에 대해서 학습할 수 있습니다.

Chapter 11. iOS에서 커스텀 모델 사용하기

                  본 Chapter 에서는 Chapter 9에서 학습하면서 생성한 커스텀 모델을 실제 iOS 애플리케이션에 적용하는

                  방법에 대해서 학습할 수 있습니다.

Chapter 12. 파이어베이스로 애플리케이션 제품화하기

                  구글의 모바일 및 웹어플리케이션 개발 플랫폼인 파이어베이스의 여러 기능 중에서 커스텀 모델 호스팅 기능을

                  이용하여 적절한 모델을 테스트 하고 업데이트 하고 성능을 측절할 수 있는 방법에 대해서 학습할 수 있습니다.

Chapter 13. 간단한 iOS 애플리케이션을 위한 Create ML과 Core ML

                  이전 Chapter 까지는 TFLite 를 이용하였다면, 이번 Chapter 에서는 애플에서 만든 Create ML 과 Core ML 

                  라이브러리에 대한 간략한 설명 과 이미지 분류, 텍스트 감정 분석 예제를 통해 실제 적용 방법에 대해서

                  학습 합니다.

Chapter 14. 모바일 애플리케이션으로 클라우드 모델에 접근하기

                  텐서플로 서빙에 대한 소개 및 설치, 설정, 모델을 배포하는 방법에 대해서 학습할 수 있습니다.

                  예제 애플리케이션을 만들어 원격으로 해당 모델의 추론을 수행하는 방법에 대해서 학습 합니다.

Chapter 15. 모바일 애플리케이션의 윤리, 공정성, 개인정보보호

                  공정성이 고려되거나 편향을 고려하지 않은 시나리로 설계된 시스템 사례들에 대해 이런 잠재적인 편향 문제,

                  방법론, 두움을 받을 수 있는 도구들에 대한 전반적인 개요을 살펴 보고 학습 할 수 있습니다.

 

코드 예제 다운 : https://github.com/tucan9389/ondevice-ml-book

 

본 책은 머신러닝 자체에 대해서 보다는 머신러닝의 모델들이 이미 구현 되어 있는 프레임워크를 이용하여 실제 스마트폰 어플리케이션으로 적용하는 예제를 보여주며 쉽게 접근 하고 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다.

머신러닝의 이론적이 부분을 다루고 있지는 않지만,

많은 예제들을 제시하는 것보다 주요한 그리고 많이 사용되는 모델 위주로 (컴퓨터 비전, 텍스트 처리) 예제를 구성하고 실 동작 까지 가능한 애플리케이션을 따라서 만들어 보면서 학습하는 부분에서 오히려 이해도를 더 올려 주고 있습니다.

오히려 머신러닝을 처음 접한다면 오히려 따라하기 형태로 먼저 어떠한 것이 머신러닝이고 스마트폰에서 어떻게 적용되고 있는지 학습하기에는 좋은 책 입니다.

 

추천하는 대상:

  • 머신러닝을 적용한 어플리케이션을 개발하고자 하는 모바일 앱개발자

현실에서 사용할 수 있는 AI

지난 10년이 AI 모델을 연구하고 구현하는 쪽으로 강조가 되었다면, 최근에는 AI 모델을 실제 제품으로서 사용할 수 있도록 생산 제작 하는 쪽으로 접근이 이루어지고 있다. 그렇게 많은 사람들이 모델을 ‘배포’하고 API 형태로 ‘서빙’하며, 더 가벼운 형태로 경량화 하는 방식에 대한 고민을 하기 시작했다.

우리 삶에서 AI를 제품으로서 사용할 수 있는 가장 쉬운 경로는 우리가 매일 사용하는 스마트폰이다. 특히 머신러닝 엔지니어라면 웹을 넘어 모바일 어플리케이션에서도 사용 가능한 AI 모델을 꿈꿔봤을 것이다.

온디바이스 AI 는 그에 대한 시작점으로 삼을 수 있는 책이다. 이 책은 구글에서 개발한 ML Kit라는 도구를 통해 모바일 기기에서 모델을 사용할 수 있는 방법을 소개하며, 더 나아가 텐서플로우의 TFLite, iOS의 Core ML 을 활용하는 방식도 다룬다.

모바일 앱 개발자라면 오히려 취약할 수 있는 머신러닝에 대한 이해도를 돕는 부분이 있으며, 반대로 머신러닝 엔지니어가 취약할 수 있는 앱 개발 부분에서는 이미 잘 만들어진 도구를 활용하여 커스텀 모델을 만드는 방식으로 진입장벽을 낮춘다. 따라서 입문하기에는 더할나위 없이 괜찮은 책이다.

안드로이드와 iOS 예제를 모두 다 !

애플 기기를 메인으로 사용하고 있는 입장에서 이 책이 주는 가장 큰 장점은 iOS 에서의 ML 어플리케이션을 만드는 가이드를 제공해준다는 점이다. 반대로 안드로이드의 경우에도 정확히 똑같은 기능을 구현하기 때문에 모든 수요를 아우르고 있다.

이건 정말이지 큰 장점이다. 머신러닝 또는 딥러닝을 다루는 책을 접해본 사람이라면 공감할 텐데, 동일한 결과물을 만들어내는 텐서플로우와 파이토치 예제가 사실상 없다. 마찬가지로 데이터 분석을 다루는 책에서 파이썬과 R을 가지고 동일한 분석 프로세스를 다룬 튜토리얼을 접하기는 정말 힘들다. 그리 어렵지 않을 것 같으면서도 막상 찾아보면 없는 것을 이 책은 제공한다.

그와 더불어 ML모델이 클라우드 서버로 구축되어 접근이 가능하다면, 이 또한 방법을 제공하니, 최대한 모든 고민에 대한 답변을 준비했다는 인상을 받았다.


한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

지금 나와 같이 토이프로젝트를 생각하고 있고, 이를 어떻게 유저에게 보여줄지, 어떻게 내 모델이 이만큼 똑똑해요 일 잘해요를 어필하고 싶다면 이 책은 꽤나 좋은 참고서가 될 것 같다.

대학교 시절에 사용했던 안드로이드 스튜디오로 간단한 어플을 만들어 봤어서 생각보다 친근했던 내용이었고, 읽는데 크게 거부감이 없었다.

무엇보다 이전에는 단순히 TFLite로 컨버팅 하는 것만 사용해보았던 경험만 있던 나에게는 이 책을 통해서 TFLite에 대한 좀더 깊은 내용들을 알 수 있었다.

모델 메이커를 통해서 정말로 그렇게 다양한 API들이 있을 줄은 몰랐다.

거기에 더해서 파이어베이스는 이름만 들어보았었지, 어디에 쓰이고 어떻게 활용되는지에 대해서도 전혀 정보가 없었다.

이 책을 통해서 이러한 몰랐던 부분들까지 모두

잘만 사용한다면 정말 남 부럽지 않은 어플을 만들 수도 있을 것 같다.

책 마지막 부분에서 언급이 되는 도커를 활용한 모델 서빙까지

전반적인 애플리케이션의 사이클을 모두 책에 내용을 담고 있고, 정말 활용만 잘하면 그럴싸한 머신러닝 애플리케이션 하나쯤은 만들 수 있을 것 같다.

 

자세한 내용은 블로그의 리뷰를 참고해주세요

https://blog.naver.com/ab415/222938841879

 

 

 

 

 

이 책의 저자는 구글AI Advocary 리더인 로런스 모로니님이다. 역자는 구글 엔지니어인 곽도영님과 ETRI근무중인 박찬성님이다. 이 책의 저자는 모바일 개발자에게 필요한 책이라고 추천했는 데 모바일개발자에게도 필요하지만 딥러닝개발자와 AI서비스 개발자등 많은 개발자에게 필요한 책이라고 생각한다.

목차는 Chapter1,2가 딥러닝 소개이고 Chapter 3, 8 이 각각 ML Kit과 TF Lite 소개이고 Chapter 4, 6 이 각각 안드로이드와 iOS에서 비젼처리, Chapter 5, 7 이 각각 안드로이드와 iOS에서 자연어처리 Chapter 9~11이 각각 커스텀모델 소개, 안드로이드와 iOS에서 커스텀모델 사용이고 Chapter12가 파이어베이스, Chapter13이 iOS를 위한 CreatML, CoreML 소개, Chapter14가 tf.serving이고 Chapter15가 윤리, 공정성, 개인정보보호이다.

이 책의 장점은 광범위하게 라이브러리(tf관련 ...)와 언어들(python, kotlin, swift)을 소개하고 있다. 그리고 책이 380페이지가 넘는데도 많이 가벼워 들고 다니기가 좋다.

이 책의 단점은 용어들이나 툴 사용법들이 완전 초심자가 접근하기에는 약간 어려울 수도 있다는 점이다. 그럼에도 불구하고 흐름은 점점 이런 추세로 변화하고 있기 때문에 익혀두면 도움이 될거라 생각한다.

책을 읽는데는 일주일이면 충분히 읽을 수 있고 혹시 부족한 내용은 레퍼런스를 참고하면 될 것으로 보인다. 관련해서 알고자 하는 사람들이 많을 거라 생각해서 이 책을 추천한다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

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컴퓨터에서 동작하는 머신러닝 프레임워크 이외에 모바일 디바이스에서 동작할 수 있는 모바일용 머신러닝 프레임워크가 출시되어 활발히 업데이트 되고 있다. 업무상 모바일 업무도 하고 있어, 모바일 머신러닝 프레임워크에 대한 관심이 있고, 공부하고 싶었다.

 

이번에 만난 한빛미디어에서 출간된 '온디바이스 AI'는 모바일 머신러닝 프레임워크를 한 권의 책으로 경험하고 학습할 수 있었다. ML Kit, Core ML, TFLite 등의 도구를 이용하여 모바일용 컴퓨터 비전, 텍스트 처리 모델 개발 등 모바일 머신러닝 개발을 빠르게 시작할 수 있는 방법을 잘 설명하고 있다.

 

​이 책의 저자 로런스 로드니는 구글에서 AI Advocacy를 리딩하고 있으며, 세계에 있는 소프트웨어 개발자들에게 머신러닝으로 인공지능 시스템 구축 방법을 가르쳐주는 것이 목표라고 한다. 공동 옮긴이 중 곽도영님은 구글에서 머신러닝 모델 최적화 업무를 담당하고 있고, 박찬성님은 한국전자통신연구원에서 연구원으로 재직 중이고, 머신러닝 분야의 구글 Developer Export로 활동하고 있다. 서평에서 저자와 옮긴이를 모두 언급한 이유는 저자와 옮긴이가 모두 인공지능 또는 머신러닝 분야에서 전문가이기 때문에, 책의 내용이 독자들에게 잘 전달될 수 있었다고 생각한다.

 

이 책의 대상독자들인 모바일 개발자들에게 머신러닝을 쉽게 적용할 수 있도록 여러 프레임워크를 활용하는 방법을 알려주고, 여기서 더 나아가 모델을 커스터마이징하고 더 깊은 학습을 할 수 있도록 도와주고 있다. 책 속의 예제 코드는 역자의 github에서 다운로드 받을 수 있다. (https://github.com/tucan9389/ondevice-ml-book)

 

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책의 1,2,3장은 소개 페이지로 인공지능과 머신러닝, 컴퓨터 비전, ML Kit에 대한 소개로 채워졌다. 본격적으로 학습을 시작하려면 4장부터 보면 좋을 것 같다. 4장과 5장에서는 안드로이드 기반에서 ML Kit를 활용하여 컴퓨터 비전 및 텍스트 처리 시나리오를 프로토타입 어플리케이션을 만드는 법을 학습한다. 어플리케이션 구성하는 법을 단계별로 설명하고, 기능을 구현하기 위해 사용된 클래스, 메소드에 대한 설명도 함께 실려있다. 6,7장은 안드로이드 플랫폼에서 개발한 동일 주제를 iOS 플랫폼에서 개발하는 내용이 담겨있다.

 

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8장에서는 TFLite를 알아보고 9장은 TFLite 모델메이커를 활용하여 커스텀 모델을 만들어보고 이후 10장과 11장에서 안드로이드, iOS 기반에서 커스텀 모델을 사용하는 방법을 학습한다. 12장은 파이어베이스로 모델 호스팅하는 방법을 배우고, 13장은 애플에서 만든 Create ML을 활용하여 Core ML 이미지 그리고 텍스트 분류기를 만드는 법을 배울 수 있다. 14장은 텐서플로 서빙을 활용하여 클라우드 모델에 접근하는 방법을 학습한다.

 

 

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마지막 15장에서는 기존 학습서와는 차별적인 내용이 담겨있는데, 인공지능의 기술이 윤리와 공정성 문제가 대두되는 만큼 중요하다고 생각한다. 제시된 가이드라인과 함께 데이터 편향성 방지하기, 구글의 인공지능 원칙 등 가볍게 읽을 수 있지만, 꼭 알아야 할 내용들이다.

 

iOS와 안드로이드 디바이스에서 동작하는 모델들은 어떻게 구현하는지 이 책을 통해 경험하고 학습하여 머신 러닝을 자신의 것으로 만들면 좋을 것 같다.

 

 

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

 

#온디바이스AI #AI #온디바이스 #ML #TFLite

AI에 대한 학습을 꽤 오랫동안 진행해도 막상 실무에 적용하기는 쉽지 않다. 더욱이 안드로이드나 iOS와 같은 모바일 환경에 AI기술을 접목해서 뭔가를 해보려고 한다면 막막하기만 하다. 이 책은 '온디바이스 AI(AI and Machine Learning for On-Device Development)' 제목에서 알 수 있듯이 AI 기반의 기술. ML Kit, Core ML, TFLite를 활용하여 모바일 애플리케이션으로 접목하여 구축할 수 있는 방법을 알려주는 책이다. 초반부는 AI에 대한 사전 지식이 없는 유저에게도 쉽게 이해할 수 있도록 인공지능, 머신러닝에 대해 설명한다. 기존에 AI를 공부한 사람은 가볍게 한번 복습 차원에서 읽을 만하고, AI 공부를 하지 않은 사람도 군더더기 없이 쉽고 세련되고 설명해 주고 있다. 그리고 구글의 ML Kit을 비전, 텍스트에 사용해 보기 위한 컴퓨터 비전에 대한 기초를 시작으로 뉴런, MNIST, 전이학습 등을 간결하고도 핵심만 골라 소개해 준다. 이러한 기초를 바탕으로 이미지 분류, 탐지, 추적하기 등의 기술을 ML Kit을 이용하여 안드로이드, iOS에 사용할 수 있도록 가이드 한다.

중반부까지는 단순히 모델을 활용하여 적용하는데 그쳤다면, 중 후반부에는 자신만의 모델을 만드는 커스텀 모델 만들기에 대해서 소개한다. 그렇다고 해서 모델 자체를 밑바닥부터 만드는게 아니라 여러 유용한 도구(모델 메이커, AutoML, Create ML 등)를 사용하여 쉽게(?) 커스텀 모델을 만드는 방법을 설명해 준다. 물론 단순히 모델 생성에 그치는 것이 아니라 전반부와 마찬가지로 실제 애플리케이션에 사용할 수 있도록 예제와 함께 안내해준다.

AI에 대한 이런 공부에 지쳤다던가 AI학습을 실제 모바일 환경에 구축하기 위한 친절한 가이드가 제공된다. AI에 관련된 사전 지식은 초급 수준 + 안드로이드, iOS 예제를 돌려보기 위해서는 초, 중급의 모바일 애플리케이션 개발이 필요하다.

 

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공 받아 작성된 서평입니다.

 

이 책은 인공지능 모델을 안드로이드 또는 IOS 플랫폼에서 응용프로그램을 구현하고 싶은 분들을 위한 안내서입니다.

내용은 다음과 같습니다.

I. 머신러닝 소개

- 인공지능과 머신러닝의 개념 정리

- 이 책에서 구현해 보는 컴퓨터 비전에 대한 정리

II. ML Kit를 이용한 애플리케이션 구현

 

좌측부터 얼굴탐지,물체탐지,손글씨인식

 

ML Kit에서 이미 구현되어 있는 컴퓨터비전 과 자연어처리를 이용한 안드로이드와 IOS 애플리케이션을 구현해 봅니다.

-얼굴탐지 : 간단하게 사람의 얼굴을 인식하여 테두리를 그려 보는 실습을 통해서 머신러닝의 모델을 안드로이드와 IOS 에서 사용하는 방법을 살펴 봅니다.

- 물체 탐지 : image-labeling 모델을 사용한 고양이,강아지,꽃,식물 등의 분류와 object-detection 을 이용하여 객체를 탐색하는 방법을 살펴 본 후 카메라를 이용해서 영상에서 객체 탐지하는 부분을 살펴 봅니다.

- 손글씨 인식 : 언어를 설정하여 영어,한글,한자 등의 손글씨를 인식하여 글씨를 인식하는 프로그램을 구현해 봅니다.

II. TFLite 사용하여 애플리케이션 구현

ML Kit는 이미 만들어진 Kit를 사용해야 하지만 TFLite를 사용한다면 우리가 머신러닝 모델을 생성하여 TFLite 모델로 변환하여 모바일에서 사용하는 방법에 대해 살펴 봅니다.

y=2x-1 과 같은 모델을 만드는 방법에 대해 다루고는 있지만 다른 모델을 만드는 방법에 대해 다루지는 않고 있습니다. 따라서 모델을 만드는 방법을 배우고 싶은 분들은 "혼자공부하는 머신러닝" 또는 "개발자를 위한 머신러닝&딥러닝" 과 같은 책을 참고 하시면 됩니다.

클라우드 AutoML을 사용한 모델 만드는 방법을 다루고 있지만 AutoML 비전 엣지는 구글클라우드 플랫폼을 사용하며 과금이 활성화된 구글 클라우드 프로젝트가 필요합니다.

III. 파이어베이스로 애플리케이션 제품화

파이어베이스 모델 호스팅은 구글 인프라에서 모델을 호스팅 할 수 있는 기능으로 업로드한 모델을 애플리케이션에서 다운로드 하거나 사용할 수 있습니다.

사용자가 어떤 모델을 사용할지 다운로드 할지를 관리 할 수 있는데 파이어베이스에서 프로젝트를 만들고 관리 및 배포 방법을 살펴 보고 있습니다.

 

서평

이 책은 같은 프로젝트를 안드로이드와 IOS 에서 다룰 수 있도록 두가지 사용법에 대해 모두 다루고 있습니다.

저 같은 경우는 안드로이드를 주로 사용하다 보니 안드로이드 부분만 살펴 보았는데요~

실무에서 적용하기 위해서는 안드로이드 기반과 IOS 기반 모두를 다루어야 할 것입니다.

또한 어떤 책의 소스코드들은 현재 버젼의 안드로이드스튜디오에서 동작해서 오류를 찾는 부분이 번거로울 수가 있는데 이 책의 예제들을 실행해 보면서 현재 버젼에서 안정적으로 동작을 하는 것을 확인 할 수 있었습니다.

AutoML이나 파이어베이스를 사용한 배포 버젼을 만드시는 분들에게도 많은 도움이 되겠지만~

ML Kit를 사용해서 간단한 스마트폰 앱을 구현해 글씨 인식과 사물인식등을 이용해서 다양한 곳에서 응용 할 수 있겠다는 생각이 들었습니다.

 

 "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

이 책은 '22년 11월 1일 발행한 책으로 현재 초판 1쇄 발행본이다. '온디바이스 AI' 라는 제목이 생소한 느낌을 주는 사람들도 있겠지만 모바일상에서 머신러닝 구축을 원하는 프로그래머, 학생, 직장인등을 위한 내용으로 구성되어 있다.

 책 저자 로런스 모로니(Laurence Moroney)는 구글에서 AI Advocacy를 리딩하고 있으며 소프트웨어 개발자에게 머신러닝으로 인공지능 시스템 구축을 진행하고 있고 텐서플로 유튜브 채널을 통해 이를 소개하고 있다. 그와 연락하기 위해서는 트위터 @lmoroney나 링크드인으로 접속하면 가능하다고 한다.

저자의 약력에서 살펴볼 수 있듯 본 책 내용은 뜬 구름 잡는 내용이 아닌 실제 회사에서 많이 사용하는 예제와 실제 코드를 적용하여 실무자에게 많은 도움이 되어 보인다.

본문은 385페이지 가량의 분량으로 보이며 책상앞에 두어도 큰 부담이 되지는 않고 총 15장으로 구성되어 있다. 그 내용을 간단히 살펴보면,

 1장은 가볍게 인공지능과 머신러닝에 대한 소개를 시작으로 인공지능, 머신러닝, 모바일 모델 제작에 대해 설명하고 있는데 본문에는 텐서플로 케라스 API로 작성되어 있으며 다양한 예제를 삽입하고 있다.

 2장은 AI의 가장 높은 활용을 보이는 대표적인 내용인 컴퓨터 비전을 소개하며 뉴런사용, MNIST, 전이학습을 다루고 있다.

 3장은 구글 ML kit를 소개하고 있으며 안드로이드 얼굴 탐지에 대해 안드로이드, iOS에서 구현하는 것을 언급하고 있다.

 4장은 안드로이드에서 ML kit로 컴퓨터 비전 애플리케이션을 만드는 법을 이야기 하며 이미지 분류, 객체 탐지, 영상에서 객체 탐지와 객체 추적하기 등을 설명하고 있다.

 5장은 본격적으로 안드로이드에서 ML kit로 텍스트 처리 애플리케이션을 보여주고 있는데 개체명 추출, 손글씨 인식모델, 스마트 인공지능 답변 등을 다루고 있다.

 6장은 iOS에서 ML kit로 컴퓨터 비전 애플리케이션을 만드는 법을 설명하는 장으로 앞의 안드로이드와 마찬가지로 이미지분류, 객체 탐지 등을 다루고 있다.

 7장은 iOS에서 ML kit로 텍스트 처리 애플리케이션을 소개하며 앞에서와 마찬가지로 개체명 추출,  손글씨 인식모델, 스마트 답변하기에 대해 추가로 설명하고 있다.

 8장은 모바일에서 더 작고 견고한 형식으로 머신러닝 구축을 위한 도구인 TFLite를 설명하며 코틀린 코드작성, iOS애플리케이션 제작등을 언급하고 있다.

 9장은 커스텀 모델 만들기에 관한 내용으로 언어모델 만들기 등을 보여주고 있다.

 10장은 안드로이드에서 앞의 9장에서 다룬 커스텀 모델를 사용을 다루고 있으며 모델을 안드로이드에 탑재하기, 언어모델 사용하기 등을 다루고 있다.

 11장은 iOS에서 커스텀 모델를 사용을 다루고 있으며 커스텀 이미지 분류모델, 스위프트로 자연어 처리 등을 다루고 있다.

12장은 애플리케이션을 빌드, 성장, 수익화 하도록 도와주는 크로스 플랫폼 솔루션인 파이어 베이스를 소개하며 이를 통해 애플리케이션 제품화하기를 소개하는 장으로 여러 버전 모델 만드는 것, 파이어 베이스 모델 호스팅 사용하기 등을 보여준다.

 13장은 간단한 iOS 애플리케이션을 위한 Create ML과 Core ML을 보여주고 있으며 이를 통해 이미지, 텍스트 분류기 만들기, 애플리케이션에서 언어 모델 사용하기에 대해서 설명한다.

 14장은 모바일 애플리케이션으로 클라우드 모델에 접근하기를 설명하며 텐서플로 서빙을 이용하기, 안드로이드, iOS서버 모델에 접근하기에 대해 이야기 하고 있다.

 15장은 마지막 장으로 모바일 애플리케이션의 윤리성, 공정성, 개인정보보호를 주제로 다루며 저자가 재직중인 구글의 인공지능 원칙을 다루며 간단한 에필로그를 끝으로 책 내용을 마무리 하고 있다.

 전체적인 총평은 난이도 중급으로 기본적으로 예제가 거의 모든 내용에 삽입되어 추상적인 내용을 구체적으로 이해하도록 잘 구성되어있고 기본적으로 프로그래밍언어(파이썬), 데이터베이스, 자료구조, 알고리즘등에 대한 이해가 선행되어야 할 것으로 보이며 모바일소프트웨어 프로그래밍을 위한 안드로이드, iOS에 대한 기초적인 내용에 대해 본 책 독서전 학습되어 있으면 좀 더 쉽게 학습하는데 도움이 될 것으로 사료된다. 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

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