目次

はじめに
Chapter 1 はじめに
1-1 本書の目的・内容
1-2 本書のフィロソフィー
1-3 AWSアカウント
1-4 環境構築
1-4-1 ハンズオン実行用の Docker Image
1-5 前提知識
1-6 本書で使用する表記について
Chapter 2 クラウド概論
2-1 クラウドとは？
2-2 なぜクラウドを使うのか？
Chapter 3 AWS入門
3-1 AWSとは？
3-2 AWSの機能・サービス
3-2-1 計算
3-2-2 ストレージ
3-2-3 データベース
3-2-4 ネットワーク
3-3 Region と Availability Zone
3-4 AWSでのクラウド開発
3-4-1 コンソール画面からリソースを操作する
3-4-2 APIからリソースを操作する
3-4-3 ミニ・ハンズオン: AWS CLI を使ってみよう
3-5 CloudFormation と AWS CDK
3-5-1 CloudFormation による Infrastructure as Code（IaC）
3-5-2 AWS CDK
Chapter 4 Hands-on #1：初めてのEC2インスタンスを起動する
4-1 準備
4-2 SSH
4-3 アプリケーションの説明
4-3-1 VPC（Virtual Private Cloud）
4-3-2 Security Group
4-3-3 EC2（Elastic Compute Cloud）
4-4 プログラムを実行する
4-4-1 Python の依存ライブラリのインストール
4-4-2 AWS のシークレットキーをセットする
4-4-3 SSH鍵を生成
4-4-4 デプロイを実行
4-4-5 SSH でログイン
4-4-6 起動した EC2 インスタンスで遊んでみる
4-4-7 AWS コンソールから確認
4-4-8 スタックを削除
4-5 小括
Chapter 5 Hands-on #2：AWS でディープラーニングを実践
5-1 なぜ機械学習をクラウドで行うのか？
5-2 GPU による深層学習の高速化
5-3 準備
5-4 アプリケーションの説明
5-4-1 DLAMI（Deep Learning Amazon Machine Image）
5-5 スタックのデプロイ
5-6 ログイン
5-7 Jupyter Notebook の起動
5-8 PyTorchはじめの一歩
5-9 実践ディープラーニング! MNIST手書き数字認識タスク
5-10 スタックの削除
Chapter 6 Docker 入門
6-1 クラウドシステムの構築に向けて
6-2 機械学習の大規模化
6-3 Docker とは
6-4 Docker チュートリアル
6-4-1 Docker 用語集
6-4-2 Image をダウンロード
6-4-3 Image を起動
6-4-4 自分だけの Image を作る
6-5 Elastic Container Service（ECS）
Chapter 7 Hands-on #3：AWS で自動質問回答ボットを走らせる
7-1 Fargate
7-2 準備
7-3 Transformer を用いた question-answering プログラム
7-4 アプリケーションの説明
7-4-1 ECS と Fargate
7-5 スタックのデプロイ
7-6 タスクの実行
7-7 タスクの同時実行
7-8 スタックの削除
Chapter 8 Hands-on #4：AWS Batch を使って機械学習のハイパーパラメータサーチを並列化する
8-1 クラウドを用いた機械学習モデルの最適化
8-1-1 Auto scaling groups (ASG)
8-2 AWS Batch
8-3 準備
8-4 MNIST 手書き文字認識（再訪）
8-5 アプリケーションの説明
8-6 スタックのデプロイ
8-7 Docker image を ECR に配置する
8-8 単一のジョブを実行する
8-9 並列に複数の Job を実行する
8-10 スタックの削除
8-11 クラウドを用いた機械学習アプリケーションの開発とデバッグ
8-12 小括
Chapter 9 ウェブサービスの作り方
9-1 個人のためのクラウドからみんなのためのクラウドへ
9-2 ウェブサービスの仕組み Twitter を例に
9-3 REST API
9-4 Twitter API
Chapter 10 Serverless architecture
10-1 Serverful クラウド（従来型）
10-2 Serverless クラウドへ
10-3 サーバーレスクラウドを構成するコンポーネント
10-1-1 Lambda
10-3-2 サーバーレスストレージ：S3
10-3-3 サーバーレスデータベース：DynamoDB
10-3-4 その他のサーバーレスクラウドの構成要素
Chapter 11 Hands-on #5：サーバーレス入門
11-1 Lambda ハンズオン
11-1-1 デプロイ
11-1-2 Lambda 関数の実行
11-1-3 スタックの削除
11-2 DynamoDB ハンズオン
11-2-1 デプロイ
11-2-2 データの読み書き
11-2-3 大量のデータの読み書き
11-2-4 スタックの削除
11-3 S3 ハンズオン
11-3-1 デプロイ
11-3-2 データの読み書き
11-3-3 スタックの削除
Chapter 12 Hands-on #6：Bashoutter
12-1 準備
12-2 アプリケーションの説明
12-2-1 API
12-2-2 アプリケーションアーキテクチャ
12-2-3 Public access mode の S3 バケット
12-2-4 API のハンドラ関数
12-2-5 AWS における権限の管理（IAM）
12-2-6 API Gateway
12-3 アプリケーションのデプロイ
12-4 API リクエストを送信する
12-5 大量の API リクエストをシミュレートする
12-6 Bashoutter GUI を動かしてみる
12-7 アプリケーションの削除
12-8 小括
Chapter 13 Hands-on #7：boto3 道場
13-1 boto3 の基本
13-1-1 boto3 のインストール
13-1-2 client と resource
13-1-3 boto3 におけるシークレットキーの設定
13-2 S3 道場
13-2-1 デプロイ
13-2-2 LEVEL 1: Basic IO
13-2-3 LEVEL 2: In-memory data transfer
13-2-4 LEVEL 3: Presigned URL
13-2-5 スタックの削除
13-3 DynamoDB 道場
13-3-1 デプロイ
13-3-2 LEVEL 1: Basic Read and Write
13-3-3 LEVEL 2: Query and Scan
13-3-4 LEVEL 3: Backing up a Table
13-3-5 スタックの削除
13-4 小括
Chapter 14 Hands-on #8：シン・Bashoutter
14-1 シン・Bashoutter プロジェクトの概要
14-2 STEP 1: ドメインの設定と CloudFront の配置
14-2-1 Route 53 でドメインを取得
14-2-2 AWS Certificate Manager（ACM）で証明書を取得
14-2-3 アプリケーションの説明
14-2-4 スタックのデプロイ
14-2-5 GUI の配置
14-2-6 スタックの削除
14-3 STEP 2: Cognito によるユーザー認証の追加
14-3-1 アプリケーションの説明
14-3-2 スタックのデプロイ
14-3-3 CLI から認証保護された API エンドポイントを呼ぶ
14-3-4 GUI をデプロイ
14-3-5 スタックの削除
Chapter 15 Hands-on #9：深層学習を用いたアート自動生成アプリケーション
15-1 Neural Art Canvas プロジェクト
15-2 Neural style transfer
15-3 ローカルで Neural style transfer を実行
15-4 Step Functions
15-5 Lambda layers
15-6 アプリケーションの説明
15-7 アプリケーションのデプロイ
15-8 画像の生成（コマンドライン から）
15-9 画像の生成（GUI から）
15-10 アプリケーションの削除

Appendix 環境構築
A-1 本書で必要な計算機環境
A-2 AWS アカウントの取得
A-3 AWS のシークレットキーの作成
A-4 AWS CLI のインストール
A-5 AWS CDK のインストール
A-6 WSL のインストール
A-7 Docker のインストール
A-8 Python venv クイックガイド
A-9 ハンズオン実行用の Docker image の使い方

謝辞
著者紹介
Index

著者プロフィール

• 真野智之（著者）

  情報理工学博士（東京大学大学院情報理工学系研究科システム情報学専攻）． 2021年より日本学術振興会特別研究員（PD）（現職）．沖縄科学技術大学院大学（OIST）にてポスドク研究員として働く．現在の研究分野は神経科学・神経情報学．趣味は料理・ランニング・鉄道・アニメ，村上春樹の熱烈な愛読家．