基于云的人工智能服务可以自动完成客户服务、数据分析和财务报告等领域的各种劳动密集型任务。其秘诀在于运用预先构建的工具，例如用于图像分析的Amazon Rekognition或用于自然语言处理的AWS Comprehend。这样，就无须创建昂贵的定制软件系统。
《快速构建AI应用——AWS无服务器AI应用实战》是利用基于云的解决方案快速完成人工智能项目的指南。你可以从本书学到如何通过将多个云组件构建在一起来完成真实世界的应用程序，例如聊天机器人和文字转语音服务。本书涵盖了从小型项目到大型数据密集型应用程序所需的相关知识。
主要内容：
·将云端AI服务应用至现有平台。
·设计和构建可扩展的数据管道调试和诊断AI服务。
·快速掌握无服务器模板。

彼得·埃尔格是fourTheorem（一家技术咨询公司、AWS合作伙伴）的联合创始人兼CEO。彼得在英国JET Joint Undertaking公司开始他的职业生涯，在那里他花了7年时间为核聚变研究创建采集、控制和数据分析系统。他在广泛的研究和商业软件领域中担任过技术领导职务，包括软件灾难恢复、电信和社交媒体。在创立fourTheorem之前，彼得是两家公司的联合创始人兼CTO：Stitcher Ads（一个社交广告平台）和NearForm（一家Node.js咨询公司）。彼得目前研究的重点是通过应用尖端的无服务器技术、云架构和机器学习为客户提供商业价值。他的经验涵盖了从构建大型分布式软件系统到领导实施这些系统的国际团队的各个方面。彼得拥有物理学和计算机科学双学位。

第Ⅰ部分 基础知识
第1章 两种技术
1.1 云端环境
1.2 什么是无服务器
1.3 对速度的需求
1.3.1 早期情况
1.3.2 UNIX哲学
1.3.3 面向对象和模式
1.3.4 Java、J2EE和.NET
1.3.5 XML和SOAXML以及SOA
1.3.6 Web speed
1.3.7 云计算
1.3.8 微服务（重新认识）
1.3.9 云原生服务
1.3.10 发展趋势：速度
1.4 什么是AI
1.4.1 AI的历史
1.4.2 真实的AI世界
1.4.3 AI服务
1.4.4 人工智能和机器学习
1.4.5 深度学习
1.4.6 人工智能面临的挑战
1.5 计算能力和人工智能的普及
1.6 规范的AI即服务架构
1.6.1 Web应用程序
1.6.2 实时服务
1.6.3 批处理服务
1.6.4 通信服务
1.6.5 基础事务服务
1.6.6 AI服务
1.6.7 数据服务
1.6.8 运营支持
1.6.9 开发支持
1.6.10 平台之外
1.7 在Amazon Web Services上实现
1.8 本章小结
第2章 构建无服务器图像识别系统，第1部分
2.1 我们的第一个系统
2.2 体系结构
2.2.1 Web应用程序
2.2.2 同步服务
2.2.3 异步服务
2.2.4 通信服务
2.2.5 AI服务
2.2.6 数据服务
2.2.7 开发支持和运营支持
……
第Ⅱ部分 行业工具
第Ⅲ部分 将所学知识整合起来
附录A 设置AWS账户
附录B AWS托管AI服务的数据需求
附录C AI应用的数据源
附录D 设置DNS域和证书
附录E 底层的无服务器框架