最近のAI開発では、サーバー上でプログラムを直接実行するよりも、GCPのAI PlatformやAWSのSageMakerのような、クラウド上のPaaS（Platform as a Service）を使うことが多くなっています。その際には、GCPであればGCSやBigQuery、AWSであればS3などの、ストレージサービスと接続し、データパイプラインのループ内に機械学習モデルと学習プロセスを埋め込みます。
　本書では、Google Cloud Platformでサーバーレスのディープラーニングを行い、GCSやBigQueryなどのストレージとデータパイプラインで接続する方法を紹介します。
　また、バックエンド側の経験はあるもののAI開発の経験はない読者のために、TensorFlowの基礎と、AI Platform上での実行方法を紹介します。
CHAPTER 01 AIパイプラインとは
CHAPTER 02 AIパイプラインの基礎
CHAPTER 03 推論パイプラインの実行
CHAPTER 04 カスタム学習パイプライン
CHAPTER 05 オーケストレーション
CHAPTER 06 説明可能なAI
CHAPTER 07 Vertex AI Workbench