알고리즘 퍼즐(Algorithm puzzle)

출간정일(Release) : 2022/05/22
종이책 출간일(Print Release) : 2022/04/
전자책 종류(Format) : ePub
Price : KRW 22,400
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책소개(Overview)
알고리즘 테스트 != 코딩 능력
알고리즘 테스트는 코딩 능력 테스트가 아니다. 알고리즘 테스트가 코딩 능력이라고 생각하는 것은 흔히 하는 실수이며, 실제로는 알고리즘 사고력이 핵심이다. 코딩을 못하는 게 아니라 알고리즘 사고력을 배우지 못했기 때문이다. 상위 레벨의 접근법으로 문제를 이해하고 풀어내는 과정이 알고리즘 사고력의 핵심이다. 문제에 급급해서는 상위 레벨의 접근법을 배울 수 없다. 문제를 어떤 전략으로 접근할지 결정하는 알고리즘 사고력을 배워야 한다.

알고리즘 사고력을 위해 엄선된 퍼즐
직접 코딩을 하는 책은 아니지만, 알고리즘을 설계하거나 분석하기 위한 일반적인 원리를 보여줄 만한 퍼즐을 골랐다. 이러한 퍼즐을 통해 배울 수 있는 알고리즘 설계 전략은 다음과 같다.


Algorithm Test != Coding Skills
Algorithm testing is not a coding ability test. It is a common mistake to think that testing an algorithm is coding ability, and in reality, algorithmic thinking is key. It’s not that I can’t code, it’s that I didn’t learn algorithmic thinking. The process of understanding and solving problems with a high-level approach is the key to algorithmic thinking. You cannot learn a high-level approach by rushing to a problem. You have to learn algorithmic thinking to decide which strategy to approach a problem.

Selected puzzles for algorithmic thinking
It’s not a self-coding book, but the authors have chosen puzzles that will demonstrate the general principles for designing or analyzing algorithms. The algorithm design strategy that can be learned through these puzzles is as follows.

저자(Author)
아나니 레비틴(Anani Levitin)
빌라노바 대학교의 컴퓨터 공학과 교수이며 인기 있는 알고리즘 디자인과 분석 교과서의 저자이다. 그의 책은 중국어, 한국어, 그리스어, 러시아어로 번역되었다. 수학적 최적화 이론, 소프트웨어 엔지니어링, 데이터 관리, 알고리즘 디자인, 컴퓨터 과학 교육 등에 논문을 출판했다.

Professor of Computer Science at Villanova University and author of popular algorithm design and analysis textbooks. His books have been translated into Chinese, Korean, Greek and Russian. He has published articles on mathematical optimization theory, software engineering, data management, algorithm design, and computer science education.

마리아 레비틴(Maria Levitin)
마리아 레비틴은 독립 컨설턴트이다. 주요 소프트웨어 회사와 다국적 기업을 위한 비즈니스 애플리케이션을 개발한 경력을 쌓은 후에 웹 기반 애플리케이션과 무선 컴퓨팅의 전문가로 활동하고 있다.

Maria Levitin is an independent consultant. After starting her career developing business applications for major software companies and multinationals, she has worked as an expert in web-based applications and wireless computing.

면접을 위한 CS 전공지식 노트(Computer Science Note)

출간일(Release) : 2022/05/06
종이책 출간일(Print Release) : 2022/04/28
전자책 종류(Format) : ePub
Price : KRW 16,800
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책소개(Overview)
디자인 패턴, 네트워크, 운영체제, 데이터베이스, 자료 구조, 개발자 면접과 포트폴리오까지!
CS 전공지식 습득과 면접 대비, 이 책 한 권이면 충분하다!

개발자 면접에서 큰 비중을 차지하는 CS(Computer Science) 전공지식! 디자인 패턴부터 자료 구조까지 알아야 할 게 너무 많은데, 어떻게 준비해야 할까? 이 책은 디자인 패턴, 네트워크, 운영체제, 데이터베이스, 자료 구조 등 면접에 필요한 CS 전공지식을 모두 담고 있다. 200여 개의 그림과 코드로 이론을 자세히 설명하고, 실제 라이브러리에서 사용된 디자인 패턴 등으로 실무 활용법을 함께 다뤄 이론과 실무를 놓치지 않고 학습할 수 있도록 구성했다. 또한, 중요한 내용은 깊게, 덜 중요한 내용은 핵심만 설명하며, 책 곳곳에 70여 개의 용어 풀이도 담고 있다. 마지막으로 구글, 네이버, 카카오 등 탑티어급의 회사에 합격한 저자의 경험을 기반으로 한 포트폴리오 작성법과 챕터별 예상 질문, 면접 준비 노하우도 알려준다. 개발자 면접을 준비하거나 더 나은 개발자가 되기 위해 CS 전공지식을 배우고 싶다면 이 책으로 시작하자.

Design patterns, networks, operating systems, databases, data structures, developer interviews and portfolios!
Acquiring CS major knowledge and preparing for an interview, this book is enough!

CS (Computer Science) major knowledge that takes a large part in developer interviews! From design patterns to data structures, there are so many things to know, how do you prepare? This book contains all the CS major knowledge required for an interview, such as design patterns, networks, operating systems, databases, and data structures. The theory is explained in detail with more than 200 pictures and codes, and practical application methods are dealt with with design patterns used in the actual library, so that you can learn without missing out on the theory and practice. In addition, important content is explained in depth, less important content is explained only to the core, and more than 70 glossaries are included throughout the book. Lastly, it will tell you how to write a portfolio based on the author’s experience who passed top-tier companies such as Google, Naver, and Kakao, as well as the expected questions for each chapter and interview preparation know-how. If you want to prepare for a developer interview or learn CS major to become a better developer, this book is the place to start.


저자(Author)
주홍철(Joo, Hongcheol)
AI 핀테크 스타트업, 어비스의 리드 개발자이자 설립자이다. 이전에는 네이버의 로그 플랫폼 쪽에서 일했으며, 대한민국 공항, 공군에서 쓰는 실시간 모니터링 시스템을 만들었다. 국방부 등에서 군 SW 발전에 기여한 공로로 참모총장상, 사령관상, 단장상을 수상했으며 카카오 프런트엔드 챌린지 6위, 스타트업 해커톤 1위, 백준 알고리즘 상위 1%의 실력을 보유하고 있다. 자바스크립트 테스트 프레임워크 Mocha.js의 기여자(contributor)이다.

Lead developer and founder of AI fintech startup Abyss. He previously worked on Naver’s log platform, creating real-time monitoring systems for airports and air forces in South Korea. He has received the Chief of Staff Award, Commander Award, and General Manager Award for his contribution to the development of military software in the Ministry of National Defense, etc. He is a contributor to the JavaScript testing framework Mocha.js.


부록(Extra File)

로블록스 점프 앤 런타워 게임 만들기(Making a Game of Roblox Jump & Run Tower)

출간일(Release) : 2022/05/06
종이책 출간일(Print Release) : 2022/04/20
전자책 종류(Format) : ePub
Price : KRW 10,400
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책소개(Overview)
★국내 최초 로블록스 공식 교육자 집필!
나만의 점프 앤 런타워 게임을 만들자!

이 책은 로블록스를 차근차근 따라 하면서 ‘점프 앤 런타워’ 게임을 만들 수 있도록 안내하는 초보자용 책입니다. ‘점프 앤 런타워’를 만드는 데 필요한 템플릿 파일을 모두 제공하여 초등학생은 물론, 누구나 책을 보고 따라 하면서 나만의 멋진 게임을 만들 수 있습니다. 기본 공간 구성부터 꾸미기, 친구 초대, 체험 공간 공유하기 등 게임 제작의 전체 흐름을 빠르게 경험할 수 있도록 구성하였습니다. 또한, 게임을 만드는 전 과정을 안내하는 동영상도 함께 제공합니다.

이 책과 함께 로블록스 세상으로 첫걸음을 떼 보세요!

★Writing the first Roblox educator in Korea!
Let’s make your own jump and run tower game!

This book is a beginner’s book that guides you to create a ‘jump and run tower’ game by following Roblox step by step. By providing all the template files necessary to make ‘Jump and Run Tower’, elementary school students as well as anyone can read and follow the book and create their own cool game. It is designed so that you can quickly experience the entire flow of game production, from basic space configuration to decorating, inviting friends, and sharing the experience space. We also provide a video that guides you through the entire process of creating a game.


저자(Author)
서종원(Seo, Jongwon)
로블록스를 국내에 전파하고 있으며 2021년에 Roblox Featured Educator로 선정된 ‘와글와글팩토리’의 공장장입니다. 교육대학원에서 융합인재교육을 전공하고, 청소년들이 스스로 지식을 연결하고 확장해 나갈 수 있도록 이와 관련된 활동에 힘쓰고 있습니다.

He is spreading Roblox in Korea, and he is the factory manager of the ‘Wow-Wow Factory’, which was selected as a Roblox Featured Educator in 2021. He majored in convergence talent education at the Graduate School of Education, and is working hard on related activities so that young people can connect and expand their knowledge on their own.

강은숙(Kang, Eunsook)
청소년들에게 코딩 교육을 하는 것에 보람을 느끼며 인공지능, 로블록스 등 다양한 코딩 교육 콘텐츠를 만들고 강의하는 줄리엣 선생님입니다. 유튜브에서 로블록스 기초 강좌인 ‘로블록스 게임 메이커’ 강의를 진행하였습니다. 메타버스를 활용한 교육에 관심이 많아 학습자 중심의 인터랙티브한 교육 콘텐츠를 연구하고 있습니다.

She is a teacher who creates and lectures various coding education contents such as artificial intelligence and roblox, feeling rewarding in teaching young people coding. The author conducted a lecture on ‘Roblox Game Maker’, a basic Roblox course on YouTube. She is interested in education using metaverse, and is researching learner-centered interactive educational contents.


부록(Extra File)

다시 확률 통계 : 통계편(Try, again! propability and statisitcs)

출간일(Release) : 2022/05/22
종이책 출간일(Print Release) : 2022/04/20
전자책 종류(Format) : ePub
Price : KRW 19,200
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책소개(Overview)
확률과 통계로 잠들어 있던 수학의 뇌를 깨워 보자!

데이터가 차고 넘치는 세상 속에서 필요한 정보만 수집하는 방법으로 통계를 사용하고 있다. 일상에서도 이미 통계적 접근 방식이 익숙해진 지금, 그 어느 때보다 통계의 중요성이 커지고 있다. 『다시 확률 통계』는 고급 통계로 나아가기 위해 꼭 알아야 할 개념을 고등학교 수준에서 모두 다룬 책이다. 그중에서 통계편은 어떻게 데이터를 처리하는지, 산출된 숫자로 어떤 정보를 얻어낼 수 있는지에 초점을 맞춰 기초 통계를 학습한다. 수식을 전개할 때 각 단계를 건너뛰지 않고 어떤 수식이 어떻게 사용되는지 자세하게 서술했으며, 낯선 용어나 기호에 두려움을 느끼지 않게 용어집도 수록했다. 통계가 늘 어렵게만 느껴졌거나 다시 공부하고 싶다면 이 책으로 입문하는 것을 추천한다.

Let’s wake up the sleeping brain of math with probability and statistics!

In a world full of data, statistics are being used as a way to collect only the necessary information. Now that we are already familiar with statistical approaches in our daily life, the importance of statistics is growing more than ever. This book covers all the concepts you need to know at the high school level to progress to advanced statistics. Among them, the statistics section learns basic statistics by focusing on how data is processed and what information can be obtained from the calculated numbers. When developing a formula, it describes in detail which formula is used and how it is used without skipping each step, and also includes a glossary so that you do not feel afraid of unfamiliar terms or symbols. If you have always found statistics difficult or want to study again, this book is recommended.


저자(Author)
나가노 히로유키(Nagano, Hiroyuki)
동경대학교 이학부 지구행성물리학과를 졸업하고 동 대학 대학원 우주과학 연구소(현 JAXA)를 중퇴했다.
고등학교 시절 수학 올림픽에 출전했으며 히로나카 헤이스케가 주최하는 ‘제12회 수리 쓰바사 세미나’에 동경도 대표로 참가했다.
프로 가정교사로 100명 이상의 학생을 지도했고, 이 경험을 살려 가나가와현 야마토시에 ‘나가노 수학 학원’을 개원했다. 알기 쉽고 열정을 담은 수업 방식이 방송에도 소개되어 화제가 되었다. 주요 저서로는 ‘어른을 위한 수학 공부 방법’, ‘문제 해결에 도움이 되는 수학’, ‘뿌리부터 문과인 사람을 위한 간단한 수학 발상 기술’이 있다.

The author graduated from the Department of Earth and Planetary Physics at the University of Tokyo, and dropped out of the Graduate School of Space Science (now JAXA).
He attended the Math Olympics in high school and participated in Tokyo’s 12th Mathematical Tsubasa Seminar hosted by Heisuke Hironaka.
He taught more than 100 students as a professional tutor, and took advantage of this experience to open the “Nagano Math Academy” in Yamato City, Kanagawa Prefecture. The easy-to-understand and passionate teaching method was introduced on the broadcast and became a hot topic. His major books are ‘How to Study Mathematics for Adults’, ‘Mathematics to Help Solve Problems’, and ‘Simple Mathematical Ideas for People of Literature from Roots’.

구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js(Deep Learning with Javascript)

출간일(Release) : 2022/04/08
종이책 출간일(Print Release) : 2022/03/31
전자책 종류(Format) : ePub
Price : KRW 35,200
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책소개(Overview)
브라우저에서 딥러닝 모델을 빌드하고 실행하는 TensorFlow.js
딥러닝 기초부터 구글 브레인 팀의 노하우까지!

딥러닝은 컴퓨터 비전, 이미지 처리, 자연어 처리 등 다양한 분야에 변화를 불러왔다. 이제 자바스크립트 개발자는 파이썬이나 R에 의존하지 않고 TensorFlow.js를 사용하여 딥러닝 모델을 구축할 수 있다. 이 책은 <케라스 창시자에게 배우는 딥러닝> 책을 토대로 구글 브레인 팀 핵심 개발자 3인이 TensorFlow.js에 맞춰 코드를 재작성했고, 자바스크립트 생태계를 위한 새로운 내용을 많이 추가했다. TensorFlow.js의 개요부터 이미지와 사운드 인식, 전이 학습, 모델 시각화, 시퀀스와 텍스트를 위한 딥러닝, 생성적 딥러닝 등 딥러닝 기초부터 심층 강화 학습까지 TensorFlow.js로 딥러닝을 시작하기에 필요한 모든 것을 설명한다. 브라우저에서 얼마나 많은 작업을 수행할 수 있는지 알면 놀랄 것이다. 자바스크립트에 능숙한 개발자라면 TensorFlow.js로 딥러닝을 시작해보자.

TensorFlow.js to build and run deep learning models in the browser
Let’s learn from the basics of deep learning to the know-how of the Google Brain team!

Deep learning has brought about changes in various fields such as computer vision, image processing, and natural language processing. JavaScript developers can now build deep learning models using TensorFlow.js without relying on Python or R. This book has been rewritten by three core developers from the Google Brain team to match TensorFlow.js, and adds many new content for the JavaScript ecosystem. It covers everything you need to get started with deep learning, from an overview of TensorFlow.js, from the basics of deep learning to deep reinforcement learning, including image and sound recognition, transfer learning, model visualization, deep learning for sequences and text, and generative deep learning. You’ll be amazed at how much work you can do with your browser. If you are a developer proficient in JavaScript, start deep learning with TensorFlow.js.


저자(Author)
프랑소와숄레(Francois Cholet)
캘리포니아 마운틴 뷰의 구글에서 딥러닝과 관련된 일을 한다. 케라스 딥러닝 라이브러리의 창시자이고 텐서플로 머신 러닝 프레임워크의 기여자다. 컴퓨터 비전과 형식 추론을 위한 머신 러닝 애플리케이션에 초점을 맞춰 딥러닝을 연구한다. 그의 논문은 CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition), NIPS(Neural Information Processing Systems), ICLR(International Conference on Learning Representations) 등의 주요 콘퍼런스와 워크숍에서 소개되었다.

He works at Google in Mountain View, California, where he works on deep learning. He is the creator of the Keras deep learning library and a contributor to the TensorFlow machine learning framework. He studies deep learning with a focus on computer vision and machine learning applications for formal inference. His thesis has been presented at major conferences and workshops such as Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Neural Information Processing Systems (NIPS), and International Conference on Learning Representations (ICLR).

에릭 닐슨(Eric Nielsen)
구글 브레인 팀의 소프트웨어 엔지니어이며, TensorFlow.js 고수준 API와 이와 관련된 예제, 문서, 도구의 핵심 개발자다. TensorFlow.js 기반 딥러닝을 장애인을 위한 의사소통 도구 같은 실전 문제에 적용했으며, 모두 MIT에서 학위를 받았다.

He is a software engineer on the Google Brain team and is a core developer of the TensorFlow.js high-level API and related examples, documentation, and tools. He has applied TensorFlow.js-based deep learning to real-world problems, such as communication tools for people with disabilities, all of whom have degrees from MIT.

스탠 바일시(Stan Bylese)
구글 브레인 팀의 소프트웨어 엔지니어이며, TensorFlow.js 고수준 API와 이와 관련된 예제, 문서, 도구의 핵심 개발자다. TensorFlow.js 기반 딥러닝을 장애인을 위한 의사소통 도구 같은 실전 문제에 적용했으며, 모두 MIT에서 학위를 받았다.

He is a software engineer on the Google Brain team and is a core developer of the TensorFlow.js high-level API and related examples, documentation, and tools. He has applied TensorFlow.js-based deep learning to real-world problems, such as communication tools for people with disabilities, all of whom have degrees from MIT.

샨칭 차이(Shanqing Chai)
구글 브레인 팀의 소프트웨어 엔지니어이며, TensorFlow.js 고수준 API와 이와 관련된 예제, 문서, 도구의 핵심 개발자다. TensorFlow.js 기반 딥러닝을 장애인을 위한 의사소통 도구 같은 실전 문제에 적용했으며, 모두 MIT에서 학위를 받았다.

He is a software engineer on the Google Brain team and is a core developer of the TensorFlow.js high-level API and related examples, documentation, and tools. He has applied TensorFlow.js-based deep learning to real-world problems, such as communication tools for people with disabilities, all of whom have degrees from MIT.


부록(Extra File)

그림으로 이해하는 인지과학(Cognitive Science)

출간일(Release) : 2022/03/31
종이책 출간일(Print Release) : 2022/03/25
전자책 종류(Format) : ePub
Price : KRW 16,200
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책소개(Overview)
인간의 마음과 뇌를 알면, 인간을 닮은 컴퓨터의 동작원리와 프로세스도 알 수 있다!
컴퓨터 프로그래밍, 인공지능, 딥러닝은 물론 자연과학, 인문학에도 필수!

저자는 정보행동과학을 전공하며 인지심리학, 행동과학실험, 수리언어학, 컴퓨터과학 등을 배우고, 인간 행동을 마르코프 과정을 통해 모델화하거나 인지 과정을 컴퓨터로 모의하는 연구를 했다. 그리고 전자 제품 제조업체에 입사하여 음성 인식, 음성 합성, 언어 처리, 사용자 인터페이스 등을 연구하며, 인간 연구와 공학적 응용 연구를 담당해 오고 있다.

이러한 배경을 토대로 이 책에서 인간의 특성과 정보를 처리하는 과정에 관한 지식을 폭넓고 체계적으로 정리했다. 인지과학의 범위를 감각, 지각·인지, 기억, 주의, 지식, 문제 해결, 의사 결정, 창조, 언어 이해, 정동, 사회적 인지, 커뮤니케이션으로 설정하고, 그림을 풍부하게 사용하여 쉽게 접근하고, 가능한 명확하고 상세하게 설명하고자 했다. 즐겁게 읽어나가다 보면 인지과학이 무엇인지, 인지과학이 왜 필요한지, 다른 분야에서 인지과학을 어떻게 활용할 수 있는지 이해할 수 있을 것이다.

If you know the human mind and brain, you can also know the operating principle and process of a human-like computer!
Essential for computer programming, artificial intelligence, deep learning, as well as natural science and humanities!

The author majored in information behavioral science and studied cognitive psychology, behavioral science experiments, mathematical linguistics, and computer science. After joining an electronic product manufacturer, he researches speech recognition, speech synthesis, language processing, user interface, etc., and has been in charge of human research and engineering application research.

In this book, the knowledge about human characteristics and information processing process is organized broadly and systematically. The scope of cognitive science is set as sensing, perception/cognition, memory, attention, knowledge, problem solving, decision-making, creation, language understanding, affect, social cognition, and communication. As you read, you will understand what cognitive science is, why it is needed, and how it can be used in other fields.


저자(Author)
기타하라 요시노리(Kitahara, Yoshinori)
1955년 시즈오카현 출생.
1979년 히로시마대학 종합과학부 정보행동과학 과정 졸업
1981년 동대학원 석사 과정 수료
1996년 도쿄대학 대학원 공학계 연구과에서 공학박사 학위 취득
1981년 (주)히타치 제작소 입사 후 히타치 제작소 중앙 연구소 및 (주)ATR 시청각기구 연구소에서 음성 언어 정보 처리, 감성 정보 처리, 휴먼 인터페이스 연구에 종사.
현재 도쿄농공대학 대학원 공학부 산업 기술 전공 교수.
호세이대학 정보 과학 디자인 공학부 및 타쿠쇼쿠 대학 공학부 비상근 강사를 겸임.

Born in Shizuoka Prefecture in 1955.
1979 Graduated from Hiroshima University Faculty of Science and Information and Behavioral Sciences
1981 Completion of master’s course at the same graduate school
1996 Graduated from the Graduate School of Engineering at the University of Tokyo, obtaining a Ph.D.
After joining Hitachi Manufacturing Co., Ltd. in 1981, he engaged in speech language information processing, emotional information processing, and human interface research at Hitachi Manufacturing Co., Ltd. Central Research Center and ATR Audio-Visual Equipment Research Center.
He is currently a professor at the Tokyo University of Agricultural Science and Technology Graduate School of Engineering, Department of Industrial Technology.
He concurrently serves as a part-time lecturer in the Faculty of Information Science, Design and Engineering at Hosei University and the Faculty of Engineering at Takushoku University.

모두의 딥러닝 개정 3판(Deep learning for everyone, Third edtion)

출간일(Release) : 2022/04/29
종이책 출간일(Print Release) : 2022/03/31
전자책 종류(Format) : ePub
Price : KRW 16,800
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책소개(Overview)
누구나 쉽게 이해할 수 있는 실용적인 딥러닝 입문서
비전공자 출신으로 오랜 기간 딥러닝 연구를 해온 저자는 자신이 겪어온 오류들을 겪지 않고, 가장 빠른 길로 딥러닝을 접할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 이 책을 집필했다. 누구나 이해할 수 있는 쉽고 편안한 설명을 바탕으로, 딥러닝 이론뿐만 아니라 실제 응용이 가능한 라이브러리 중심으로 설명한다. 특히 현업과 연구에 바로 적용 가능한 최신 모델까지 다룬다는 점이 이 책의 특징이다. 이 외에도 딥러닝을 학습하는 데 필요한 최소한의 수학, 캐글, 역전파와 신경망 심화 학습도 빠트리지 않고 설명한다.

A practical deep learning introductory guide that anyone can easily understand
The author, who has been researching deep learning for a long time as a non-major, wrote this book with an emphasis on allowing people to access deep learning in the fastest way without experiencing the errors he has experienced. Based on easy and comfortable explanations that anyone can understand, we focus on libraries that can be applied not only to deep learning theories but also to practical applications. The special feature of this book is that it deals with the latest models that can be directly applied to business and research. In addition, the minimum required to learn deep learning is mathematics, Kaggle, backpropagation, and deep learning of neural networks.


저자(Author)
조태호(Jo, Taeho)
일본 도쿄의과치과대학에서 생명정보학 박사 학위를 받고 미국 텍사스대학교 박사 후 과정을 거쳐, 현재 미국 인디애나대학교 (IU) 의과대학 영상의학과 연구 조교수로 근무 중입니다. IU 뇌신경 영상 데이터 센터 및 IU 치매 질환 연구 센터에서 딥러닝을 적용해 치매 질환을 예측하는 연구를 하고 있습니다. 2015년 국제 학회지에 발표한 ‘딥러닝을 이용한 단백질 구조 예측’ 연구는 영국의 《이코노미스트》 와 국내 다수 언론에 소개된 바 있습니다. 2002년부터 방송대 TV 강의와 칼럼을 통해 어려운 내용을 쉽게 설명하는 작업을 해 왔고 컴퓨터·IT 분야 서적을 여러 권 집필하였습니다.

He received his Ph.D. in Bioinformatics from the Tokyo Medical and Dental University, Tokyo, Japan. He is currently a postdoctoral researcher at the University of Texas, USA and is currently an assistant professor in the Department of Radiology at the University of Indiana (IU) Medical School. The author has been working on the IU neurological imaging data center and the IU Dementia Center for Disease Research to predict dementia by applying deep learning. The research on “Protein structure prediction using deep running” published in the International Journal of the 2015 was presented to the “Economist” in the UK and the majority of the press in Korea. Since 2002, he has been working on explaining difficult contents easily through lectures and columns of broadcasting TV. He has written several books on computers and IT.

코틀린 완벽 가이드(Kotlin in Depth 1&2)

출간일(Release) : 2022/03/18
종이책 출간일(Print Release) : 2022/02/28
전자책 종류(Format) : ePub
Price : KRW 28,800
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책소개(Overview)
코틀린 현업 개발자인 저자와 역자의 노하우가 듬뿍 들어간, 최신 코틀린 종합 가이드!
코틀린의 기초, 심화, 활용을 한 권에 담았다. 코틀린 언어의 기초 개념과 핵심 문법, 기능을 소개하고(기초), 더 나아가 객체지향, 함수형, 코루틴, 리플렉션, 도메인 특화 언어 형태와 관련된 고급 기능까지 설명한다(심화). 마지막으로 테스트, 안드로이드, 웹 등에서 코틀린을 사용하는 방법을 알려준다(활용). 코틀린으로 프로그래밍하려면 꼭 필요한 지식 & 사용하는 방법 & 사용함으로써 얻을 수 있는 이점을 모두 알 수 있다.

코틀린을 종합적으로 소개한다는 장점과 함께 코틀린이라는 언어의 특징, 핵심 문법, 동작 원리를 전달하고자 했다는 점, 자바와 비교해 설명하면서 이해를 높이고 원리를 쉽게 설명하려 노력한 점도 주목할 만하다. 또한, 번역하면서 코틀린의 최신 내용을 반영하고, 소스 코드와 예제를 모두 검증했다.

The latest Kotlin comprehensive guide with plenty of know-how from the authors and translators who are working Kotlin developers!
Kotlin’s basics, deepening, and application are included in one volume. Introduces the basic concepts, core grammar, and functions of the Kotlin language (basic), and further explains advanced functions related to object-oriented, functional, coroutine, reflection, and domain-specific language forms (in-depth). Finally, it will teach you how to use Kotlin in tests, on Android, on the web, etc. (Utilization). You will find all the necessary knowledge & how to use it & the benefits of using it to program in Kotlin.

It is noteworthy that, along with the merit of introducing Kotlin comprehensively, it tried to convey the characteristics of the language, core grammar, and operation principle of Kotlin, and to improve understanding and explain the principle easily while explaining it compared to Java. In addition, while translating, the latest contents of Kotlin were reflected, and both the source code and examples were verified.


저자(Author)
알렉세이 세두노프(Aleksei Sedunov)
알렉세이 세두노프는 2008년부터 자바 개발자로 일해 왔다. 2012년 젯브레인즈에 합류한 이후, 인텔리J 플랫폼에서 IDE 도구 개발이 쉽도록 코틀린 언어를 개발하는 일에 활발히 참여해 왔다. 현재는 젯브레인즈의 데이터베이스 IDE인 데이터그립(DataGrip) 팀에서 코틀린을 주 개발 도구로 사용하면서 일하고 있다.

The author has been working as a Java developer since 2008. Since joining Jet Brains in 2012, he has been actively involved in developing the Kotlin language to facilitate IDE tool development on the IntelliJ platform. Currently working on JetBrains’ database IDE, DataGrip team, using Kotlin as the main development tool.


부록(Extra File)

딥러닝 파이토치 교과서(Deep Learning with PyTorch)

출간일(Release) : 2022/03/19
종이책 출간일(Print Release) : 2022/03/04
전자책 종류(Format) : ePub
Price : KRW 25,200
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책소개(Overview)
기본기에 충실한 딥러닝 파이토치 입문서!
기초부터 CNN, RNN, 시계열 분석, 자연어 처리, 강화 학습, 생성 모델까지 파이토치로 구현하며 배운다!

머신 러닝 핵심 알고리즘부터 파이토치 기초, 합성곱 신경망, 설명 가능한 CNN, 순환 신경망, LSTM 같은 딥러닝 알고리즘 이론을 이해하는 데 집중하며, 각 알고리즘을 언제, 어떤 상황에서 사용하면 좋은지도 함께 살펴본다. 또한, 기본 알고리즘 외에 전이 학습, 자연어 처리, 시계열 분석, 강화 학습, GAN 등 꼭 알아둬야 할 개념도 빠트리지 않고 충분히 설명한다. 각 개념을 학습한 뒤에는 파이토치로 직접 구현해 보면서 딥러닝의 개념, 구현 방법, 적용 범위 등을 확실하게 이해할 수 있다.

An introductory guide to deep learning PyTorch that is faithful to the basics!
From the basics to CNN, RNN, time series analysis, natural language processing, reinforcement learning, and generative models, learn by implementing PyTorch!

It focuses on understanding the theory of deep learning algorithms such as machine learning core algorithms, PyTorch basics, convolutional neural networks, explainable CNNs, recurrent neural networks, and LSTMs, and also examines when and in what situations each algorithm is good to use. In addition to the basic algorithms, the concepts that you must know, such as transfer learning, natural language processing, time series analysis, reinforcement learning, and GANs, are fully explained. After learning each concept, you can clearly understand the concept, implementation method, and scope of application of deep learning by implementing it directly with PyTorch.


저자(Author)
서지영(Seo, Jiyoung)
17년 가까이 IT 업계에 종사 중이며, 지금까지도 퇴근 후에 항상 공부한다. 4~5년 전에는 기술사 공부를 해서 정보관리기술사와 컴퓨터시스템응용기술사를 취득하였으며, 2019년부터는 대학원에서 빅데이터 및 인공지능에 대한 전문적인 연구를 진행하고 있다. 지금까지의 경험과 지식을 공유하고 싶어 집필을 시작했다.

The author has been in the IT industry for nearly 7 years, and even now, the author always studies after work. The author studied the history of technology four to five years ago and obtained the information management technology certificate and computer system application technology certificate. The author has been conducting professional research on big data and artificial intelligence in graduate school from 2019. Then, the author started writing to share my experiences and knowledge so far.


부록(Extra File)

문제 해결력을 높이는 알고리즘과 자료 구조(Algorithms and Data Structures for Problem-solving Skills)

출간일(Release) : 2022/03/08
종이책 출간일(Print Release) : 2022/02/22
전자책 종류(Format) : ePub
Price : KRW 22,600
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책소개(Overview)
알고리즘 문제의 답을 스스로 생각하는, 코딩 테스트와 프로그래밍 경진대회 전 필독서!
이 책은 알고리즘 입문서이자 + 응용력, 문제 해결력을 높여주는 알고리즘 활용서다. 궁극적으로 알고리즘을 잘 다룰 수 있게 실력을 키우는 것을 목표로 한다. 우선 알고리즘에 대해 전혀 모르는 사람이 알고리즘의 전반적인 모습을 체계적으로 인식하고, 필요한 기초 개념과 기본적인 알고리즘을 배울 수 있다. 알고리즘을 설명할 때는 유명한 알고리즘을 단순히 소개하는 것이 아니라 어떻게 설계되었는지 설계 기법과 설계 과정, 응용 방법과 사례도 함께 설명한다. 또한, 다양한 상황에서 알고리즘을 사용해 문제를 해결할 수 있도록 알고리즘을 설계할 때 필요한 지식과 접근법을 설명한다. 목표는 알고리즘의 동작을 구체적으로 이해하고 실제 문제 해결에 사용하는 것이며, 알고리즘을 단순히 아는 것을 넘어서 잘 다루는 것이다. 우리는 알고리즘을 사용해 주어진 문제를 잘 풀기도 하고, 내가 직접 설계도 하고, 더 효율적으로 개선할 수도 있어야 한다. 이 책은 이를 위해 필요한 방법과 지식을 학습한다.

A must-read for coding tests and programming contests where you can think about the answers to algorithmic problems!
This book is an introduction to algorithms and a guide to using algorithms to increase application and problem-solving skills. The ultimate purpose of this book is to develop your skills to handle algorithms well. Through this book, you can systematically recognize the overall appearance of algorithms, learn the necessary basic concepts and basic algorithms. When explaining algorithms, this book does not simply introduce famous algorithms, but also explains design techniques, design processes, application methods and examples of how they were designed. It also describes the knowledge and approaches needed to design algorithms so that they can be used to solve problems in a variety of situations. The goal is to understand the algorithm’s behavior concretely and use it to solve real problems, and to deal with algorithms well beyond simply knowing them. You should be able to solve a given problem well using an algorithm, design it yourself, and improve it more efficiently. This book will teach you the methods and knowledge needed to do this.


저자(Author)
오츠키 켄스케(Otsuki, Kensuke)
석사(정보이공학)
2014년 도쿄대학 대학원 정보이공학계 연구과 수리정보학 전공, 석사 과정 수료
2015년 주식회사 NTT데이터 수리시스템 연구원
현재 주식회사 NTT데이터 수리시스템 고문

Master’s (Information Science and Engineering)
2014 Graduate School of Information Sciences Engineering, University of Tokyo Graduate School of Mathematical Information Sciences, Master’s Program Completion
2015 NTT Data Repair System Researcher
Current Advisor of NTT Data Repair System Co., Ltd.

Twitter ID | @drken1215


부록(Extra File)