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텐서플로 라이트를 활용한 안드로이드 딥러닝 더 작고, 더 가벼운, 모바일, 에지 기기용 머신러닝

임태규 지음 | 한빛미디어 | 2021년 07월 20일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791162244593(1162244593)
쪽수 368쪽
크기 183 * 236 * 16 mm /667g 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

이제는 On-Device AI, 모바일 딥러닝을 준비해야 한다!
안드로이드 앱에서 딥러닝 모델을 활용하는 방법을 최대한 입문자의 시선에 맞추어 풀어낸 책이다. 모델의 추론 성능을 측정하고 최적화하는 방법까지 다룬다. 또한 입문자의 진입장벽을 낮추기 위해 각 코드의 의미를 한 줄 한 줄 상세히 설명했다. 앱 개발 경험이 있는 안드로이드 개발자라면 이 책을 통해 직접 만든 앱에 딥러닝 모델을 배포하여 활용하는 방법을 빠르게 익힐 수 있다. 딥러닝 모델 개발 경험이 있는 AI 엔지니어라면 직접 개발한 모델을 안드로이드 환경에서 서비스하는 방법도 찾을 수 있다.
On-Device AI, 모바일 딥러닝에 가장 빠르게 입문하고 싶다면, 이 책으로 시작하자!

상세이미지

텐서플로 라이트를 활용한 안드로이드 딥러닝 도서 상세이미지

목차

1장. 안드로이드와 텐서플로 라이트 입문
1.1 안드로이드와 텐서플로 라이트를 이용한 앱 개발 워크플로
1.2 안드로이드 입문
1.3 안드로이드 개발 환경 구축
1.4 텐서플로 라이트 입문
1.5 텐서플로 라이트 개발 환경 구축
1.6 마무리

2장. 처음 만드는 안드로이드 앱
2.1 안드로이드 프로젝트 생성
2.2 안드로이드 프로젝트의 구조 및 기본 코드 분석
2.3 안드로이드 개발 언어
2.4 Gradle
2.5 안드로이드 기기 테스트
2.6 마무리

3장. 안드로이드 앱 UI 구성
3.1 레이아웃
3.2 위젯
3.3 액티비티
3.4 액티비티와 UI 연결
3.5 외부 컴포넌트 불러오기
3.6 마무리

4장. 텐서플로 라이트 모델 개발
4.1 텐서플로 라이트 모델 개발 워크플로
4.2 모델 선택
4.3 모델 개발
4.4 모델 변환
4.5 기기 배포
4.6 마무리

5장. 텐서플로 라이트 모델을 이용한 안드로이드 앱 개발
5.1 텐서플로 라이트 모델을 이용한 앱 개발 프로세스
5.2 입력 데이터 생성 앱 개발
5.3 TFLite 모델 로드
5.4 입력 이미지 전처리
5.5 추론 및 결과 해석
5.6 마무리

6장. 프레임워크를 활용한 이미지 분류 앱 개발
6.1 ImageNet 데이터
6.2 텐서플로 라이트 서포트 라이브러리
6.3 기기에 저장된 이미지 처리
6.4 카메라 이미지 처리
6.5 마무리

7장. 실시간 이미지 처리
7.1 Camera2 API의 개요
7.2 실시간 이미지 처리 앱의 개요
7.3 레이아웃 개발
7.4 카메라 사용 로직 구현
7.5 기기에서의 추론
7.6 마무리

8장. 텐서플로 라이트 모델의 성능 개선
8.1 추론 성능 측정
8.2 추론 성능 개선
8.3 마무리

9장. 텐서플로 라이트 모델 최적화
9.1 최적화의 개요
9.2 학습 후 양자화
9.3 양자화 인식 학습
9.4 마무리

출판사 서평

이 책의 구성
이 책은 총 9개 장으로 구성되어 있습니다. 먼저 안드로이드 앱을 개발하는 방법과 딥러닝 모델을 개발하는 방법을 살펴본 다음 딥러닝 모델을 활용한 안드로이드 앱을 개발하는 방법을 설명합니다. 그리고 모델의 추론 성능을 측정하고 이를 최적화하는 방법도 다룹니다.

1장: 개요 및 개발 환경 구축
안드로이드와 텐서플로 라이트 프레임워크를 소개하고, 개발 환경을 구축합니다.

2장, 3장: 안드로이드 앱 개발
2장에서는 안드로이드 프로젝트를 생성하고 프로젝트 구조와 구성 요소를 알아봅니다.
3장에서는 안드로이... 더보기

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  • 스마트폰이 일상에 가까워지면서 앱을 만들어고 싶다는 생각이 항상 마음 한 켠에 자리잡고 있었습니다. 그래서 이번에 선택한 책은 딥러닝 모델을 생성하고 이를 적용한 앱을 만드는 '텐서플로 라이트를 활용한 안드로이드 딥러닝'입니다. 막연하기만 한 딥러닝과 실제 이를 활용한 앱 개발을 한 권으로 배울 수 있어 정말 탁월한 기획력이 돋보이는 책인 것 같습니다. 텐서플로 라이트는 텐서플로로 만든 딥러닝 모델을 모바일 환경에서 활용할 수 있는 모바일용 기계학습 라이브러리입니다. 텐서플로 라이트와... 더보기
  • 이번에는 오랜만에 안드로이드 관련 책을 보게 되었다. 정확하게는 안드로이드가 아니라 안드로이드 기기에서 텐서플로우 라이트를 실행하는 내용을 다룬다. https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B2354289186   그동안 틈틈히 딥러닝 관련한 내용을 조금씩 공부하고 있었던지라 이번 책은 꽤나 흥미가 있었다. 딥러닝에 대한... 더보기
  • > 진행에 앞서 나의 직업상 안드로이드는 매우 친숙하고 가장 두려움이 없는 영역이다. 반면에 머신러닝에 대한 부분은 학습이 쉽게 되지 않아서 어려운 영역중 하나라고 생각한다. 이러한 두가지 영역을 같이 다룰 수 있는 주제가 바로 안드로이드에서 텐서플로 라이트를 활용하는 것이다. 약 일년 전부터 이 주제에 대해서 궁금해하고는 있었기 때문에 가벼운 테스트로 접근까지는 했었으나 파이어베이스의 가격정책도 함께 고려되는 상황이었기 때문에 쉽게 반영하기는 어렵다고 생각하고 있었다. 그러던 중 이런 책을 발견하게 된다. >... 더보기
  • 안녕하세요? 이번에 리뷰할 책은 텐서플로 라이트를 활용한 안드로이드 딥러닝입니다. 처음에 책을 받고서 작년에 리뷰한 '초소형 머신러닝 TinyML' 과는 어떤 색다른 느낌일까 궁금했습니다. https://blog.naver.com/eonnow/222101071611 둘다 모바일, 엣지 기기용 딥러닝에 대한 책이니까요. 초소형 머신러닝 TinyML은 아두이노 같은 기기용이고, 이번의 책 '텐서플로 라이트' 는 모바일 앱 용이라고 ... 더보기
  • 이전에 안드로이드 앱 개발공부를 잠깐 해본적이 있는데요. 그 이후 머신러닝, 딥러닝을 공부하면서 별도로 앱에 인공지능을 얹어보겠다, 라는 생각은 잘 못했던 것 같아요.   딥러닝을 배우면서 구글 코랩을 통해서 한 줄 한 줄 파이썬으로 된 딥러닝 명령어를 입력해보면서 그때그때 실행해서 결과를 얻었지만, 완성된 서비스 플랫폼은 대체 어떻게 만들어야할까, 접목을 하기가 어려웠는데요.   마침 한빛미디어 출판사에서 제공해준 책 <텐서플로 라이트를 활용한 안드로이드 딥러닝> 책을 접하게 되었습니다. 이... 더보기

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