요즘 우아한 백엔드 개발

[PART 1] 우형이 마주한 아키텍처 고민들
_01 자바야… 우리 그만 헤어져. 코틀린으로 환승연애
_02 전체 서비스를 관통하는 도메인 모듈 안전하게 분리하기
_03 Spring Statemachine 도입기
_04 이젠 보내줄 때가 되었다: 대규모 트래픽의 C++ 시스템 자바로 전환하기
_05 장시간 비동기 작업, 카프카 대신 RDB 기반 Task Queue로 해결하기

[PART 2] 우형이 대규모 트래픽을 다루는 법
_06 KafkaConsumer에 동적 쓰로틀링 적용하기
_07 실시간 마케팅을 위한 PoC 개발기
_08 Elasticsearch 병렬 테스트를 향한 여정
_09 검색 성능 개선을 위한 Elasticsearch 인덱스 구조와 쿼리 최적화
_10 Server-Sent Events로 실시간 알림 전달하기

[PART 3] 우형이 데이터를 다루는 법
_11 B마트 OMS의 물류주문관리를 통한 출고 최적화
_12 postgres_fdw로 마이그레이션 생산성 높이기
_13 WMS 재고 이관을 위한 분산 락 사용기
_14 Spring Cache(@Cacheable) + Spring Data Redis 사용 시 record 직렬화 오류 원인과 해결

[PART 4] 기술로 비즈니스 성과 높이기
_15 최적화된 인스턴스 추천을 위한 Rightsizing Recommendations 시스템 개발 여정
_16 승인 프로세스 뒤에 숨겨진 일꾼들: 사장님 입점요청 승인툴 고도화 프로젝트 경험담
_17 '대략'이 아닌 '정확한' 데이터로!: 생산성 측정 지표 개발기

[PART 5] AI로 새로운 가능성 시험하기
_18 GPT를 활용한 카탈로그 아이템 생성
_19 제미나이로 개발자의 뒤죽박죽 업무 메모 정리하기
_20 우리 서비스와 연결된 MCP Server 빠르게 구현해보기

[PART 6] 우아하게 문제 해결하기
_21 개발자 의식의 흐름대로 적용해보는 서킷브레이커
_22 GuardDuty 이벤트 분석으로 살펴보는 침해 대응 아키텍처 고도화 사례
_23 RADIUS 인증 실패 분석 및 해결 사례
_24 IllegalArgumentException은 400 Bad Request인가?
_25 JPA에서 아이디를 자동 증가값으로 사용 시 하이버네이트의 @NaturalId 사용해보기
_26 Redis New Connection 증가 이슈 돌아보기

한 권으로 끝내는 소프트웨어 공학

첫째마당 소프트웨어 공학의 기반(The Foundation)

1장 | 소프트웨어의 본질과 공학의 태동
1.1 소프트웨어의 4가지 본질적 특성
1.2 소프트웨어 위기(Crisis)와 공학의 탄생
1.3 소프트웨어 공학의 정의와 목표
1.4 소프트웨어 생명주기(SDLC)의 논리
1.5 좋은 소프트웨어의 품질 기준
1.6 연습문제

2장 | 공학적 설계의 핵심 원리
2.1 복잡성을 이기는 힘: 분할과 정복
2.2 추상화와 정보 은닉
2.3 모듈화의 척도 1: 결합도(Coupling)
2.4 모듈화의 척도 2: 응집도(Cohesion)
2.5 아키텍처 스타일과 패턴
2.6 연습문제

둘째마당 프로세스의 진화: 구조적 완성에서 가치 중심으로(The Logic)

3장 | 폭포수 모델의 변형과 한계
3.1 폭포수 모델(Waterfall): 순차적 개발의 정석
3.2 V-모델: 테스트 활동의 조기화
3.3 프로토타이핑 모델: 요구사항의 가시화
3.4 나선형 모델(Spiral): 위험 관리의 도입
3.5 통합 프로세스(UP)와 반복적 개발의 시작
3.6 연습문제

4장 | 컴포넌트 기반 개발(CBD)
4.1 CBD의 철학: 소프트웨어 IC와 조립
4.2 CBD 개발 절차 상세 분석: 3차원적 분할과 통합
4.3 산출물 중심 관리와 추적성(Traceability)
4.4 아키텍처 중심 개발(Architecture-Centric Development)
4.5 CBD의 한계와 붕괴 원인
4.6 연습문제

5장 | 요구공학의 이상과 현실
5.1 소프트웨어의 첫 단추: 요구사항의 결정적 중요성
5.2 요구공학(Requirements Engineering)의 탄생: 체계화된 분석의 추구
5.3 분석의 늪(Analysis Paralysis)과 실무적 중압감
5.4 통제할 수 없는 불확실성: 변화 비용 곡선(Cost of Change Curve)
5.5 장기 계획에서 빠른 순환으로의 전환
5.6 연습문제

6장 | 패러다임의 전환: 애자일 혁명
6.1 계획 중심에서 가치 중심으로
6.2 애자일가치 중심의 선언: 애자일의 4가지 가치
6.3 애자일 개발의 12가지 원칙
6.4 애자일 실천의 핵심: 경험적 프로세스 제어
6.5 연습문제

셋째마당 애자일 실무: 민첩한 프로세스와 협업(The Practice)

7장 | 스크럼(Scrum) ...


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클로드 코드 제대로 시작하기

1부. 순한맛

1장. 바이브 코딩, 개발의 새로운 물결
1.1 개발의 진입 장벽이 사라지고 있다
__1.1.1 아이디어는 있는데 만들 수가 없다
__1.1.2 2026년, 무언가 달라졌다
__1.1.3 무엇이 바뀌었는가?
__1.1.4 개발의 무게 중심이 이동하고 있다
__1.1.5 그래서 이 책은 무엇을 다루는가?
1.2 바이브 코딩의 탄생
__1.2.1 바이브 코딩이란 무엇인가?
__1.2.2 바이브 코딩의 핵심 원칙
__1.2.3 바이브 코딩 vs 에이전틱 엔지니어링
1.3 AI 코딩 도구의 세 가지 유형
__1.3.1 자율성이라는 기준
__1.3.2 유형 1: 앱 빌더 - 프롬프트에서 완성품까지
__1.3.3 유형 2: IDE 어시스턴트 - 옆자리의 페어 프로그래머
__1.3.4 유형 3: 터미널 에이전트 - 일을 위임받는 주니어 개발자
__1.3.5 같은 작업, 다른 접근: IDE 어시스턴트 vs 터미널 에이전트
__1.3.6 어떤 상황에 어떤 유형을 선택할까?
__1.3.7 이 책이 다루는 영역
1.4 왜 클로드 코드인가?

2장. 클로드 코드, 새로운 개발 파트너
2.1 AI와 에이전틱 코딩
__2.1.1 개발의 80%는 코드 작성이 아니다
__2.1.2 에이전틱 코딩: 나머지 80%에 대한 답
2.2 클로드 코드란 무엇인가?
__2.2.1 핵심 메커니즘: 에이전틱 루프
__2.2.2 무엇이 이것을 가능하게 하는가?
__2.2.3 클로드 코드의 핵심 기능
__2.2.4 클로드 코드의 사용 흐름 살펴보기
__2.2.5 한계: 솔직하게 알아야 할 것들
2.3 클로드 코드 설치
__2.3.1 터미널 앱 선택
__2.3.2 클로드 코드 설치 전 사전 요건 확인
__2.3.3 macOS/리눅스에서 클로드 코드 설치하기
__2.3.4 윈도우에서 클로드 코드 설치하기
__2.3.5 회원가입 및 첫 인증
__2.3.6 설치 확인 및 첫 실행
2.4 클로드 코드 기본 사용법
__2.4.1 클로드 코드 실행하고 살펴보기
__2.4.2 세션이란
__2.4.3 컨텍스트란
__2.4.4 슬래시 명령어
__2.4.5 컨텍스트에 파일 추가하기
__2.4.6 다양한 실행 모드
__2.4.7 프로젝트 규칙과 CLAUDE.md
__2.4.8 Skills 소개
__2.4.9 추론(Thinking) 레벨 소개
__2.4.10 그 외 다양한 팁
2.5 ...


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파이썬으로 배우는 AI 알고리즘

제1장 파이썬 프로그래밍 환경과 기초 문법
제2장 AI(Artificial Intelligence)의 개요
제3장 TSP(Traveling Salesman Problem) 문제로 배우는 휴리스틱 개념
제4장 KNN(k-Nearest Neighbors, k-최근접 이웃)
제5장 KMC(K-Means Clustering)
제6장 선형회귀(Linear Regression)
제7장 DTRF(Decision Tree Random Forest)
제8장 Q Learning
제9장 단층 퍼셉트론과 다층 퍼셉트론
제10장 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)
제11장 Back Propagation(BP, 역전파)

제미나이, 저는 이렇게 쓰고 있어요

Part 1 데일리 제미나이 :: 일상 속 삶의 깊이 더하기

1. 몸의 신호를 알아차리는 제미나이 활용법
Episode #01 건강 검진 결과지를 숫자 대신 질문으로 읽기
● 제미나이로 건강 검진 결과지를 이해하기 쉬운 말로 번역하기
● 제미나이로 작년과 올해 결과를 비교해 변화 추적하기
● 제미나이로 생활 습관 체크리스트 만들기
Episode #02 내 생활 패턴에 꼭 맞는 영양제 고르기
● 제미나이로 나에게 부족한 영양소 분석하기
● 제미나이로 후보 제품 비교표 만들기
● 제미나이로 내 생활에 맞는 복용 루틴 만들기
Episode #03 일상 속 반복 패턴을 발견하고 시각화하기
● 제미나이가 매일 기록을 돕도록 첫 프롬프트 세팅하기
● 제미나이로 일주일치 기록에서 반복 패턴 찾기
● 제미나이로 일주일 패턴 시각화하기

2. 일상의 불안을 줄이는 제미나이 활용법
Episode #04 사칭 사기에 대응하고 매뉴얼 만들기
● 제미나이로 상대방의 주장과 요구 사항 구분하기
● 제미나이로 확인 전화용 질문 리스트 만들기
● 제미나이로 우리 가게용 사칭 대응 매뉴얼 만들기
Episode #05 복잡한 계약서를 제대로 이해하고 사인하기
● 제미나이로 계약서를 쉬운 말로 풀어서 이해하기
● 제미나이로 사전 안내와 계약서 내용 비교하기
● 제미나이로 수정 요청 메일 작성하기
Episode #06 지출 패턴을 분석하고 ‘버틸 수 있는 예산’ 계획 세우기
● 제미나이로 카드사 이용대금명세서 분석하기
● 제미나이로 지출 유형을 나누고 예산 수립하기
● 제미나이 캔버스로 ‘한눈에 보는 예산 페이지’ 만들기

3. 마음을 전하는 일을 돕는 제미나이 활용법
Episode #07 여러 채널에 흩어진 일정과 공지 정리하기
● 제미나이로 지메일 받은메일함 정리하기
● 제미나이로 그룹 채팅 속 이번 주 할 일 추려내기
● 추린 일정을 구글 캘린더와 태스크에 넣기
Episode #08 모임에서 나눈 대화를 기록으로 남기기
● 구글 미트 속 제미나이로 회의록 정리하기
● 노트북LM으로 불참자용 오디오와 이미지 요약본 만들기
● 노트북LM으로 단체 공지, 개인 메시지, 체크리스트 만들기
Episode #09 특별한 기념일을 위한 코스 ...


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클로드 코드 & 오픈클로

| 1부 | 이론편

1장 바이브 코딩: 코드 없이 만드는 세상
1.1 바이브 코딩의 탄생: 안드레이 카파시, 새로운 문을 열다
1.2 바이브 코딩, 왜 혁명적인가: 프로그래밍 언어의 진화
1.3 바이브 코딩이 가능해진 이유: 세 가지 기술 혁신의 합류
1.4 바이브 코딩 vs 기존 개발, 본질적으로 다르다
1.5 바이브 코딩의 한계와 올바른 사용법
1.6 이 책에서의 바이브 코딩 방식

2장 AI 에이전트: 바이브 코딩과의 관계
2.1 챗봇과 에이전트: ‘말하는 것’과 ‘행동하는 것’의 차이
2.2 에이전트는 어떻게 스스로 생각하고 행동하는가: 네 가지 패턴
2.3 에이전트의 핵심 구성 요소: 판단력·도구·자율성·기억력
2.4 지금 에이전트가 실용화된 이유: 세 가지 조건 동시 충족
2.5 목적에 따라 세 가지 에이전트 유형을 사용하라

3장 자동화: 왜 직접 에이전트를 만들어야 하는가
3.1 기성 자동화 도구의 구조적 한계
3.2 즉시성: 아이디어가 생기는 순간 에이전트가 된다
3.3 유연한 확장성: 엑셀·텔레그램·파일 검색을 내 맘대로 조합한다

4장 클로드 코드: 에이전트를 만들고 실행하는 도구
4.1 클로드: 에이전트 작업에 최적화된 지능
4.2 클로드 코드: 터미널로 컴퓨터를 다루는 코딩 에이전트
4.3 클로드 코드의 실행 모드: 대화 모드 vs 프롬프트 모드
4.4 나만의 에이전트 제작 과정: 의도가 코드가 되는 5단계
4.5 클로드 코드의 한계와 올바른 활용

5장 오픈클로: 외부 세계와 연결하는 손과 발
5.1 오픈클로란 무엇인가: 로컬 AI 에이전트 프레임워크
5.2 오픈클로의 핵심은 MCP: 표준화된 연결의 힘
5.3 오픈클로의 핵심 구성 요소: 에이전트·워크플로·스케줄러·MCP
5.4 오픈클로 시스템의 데이터 흐름: 실습이 어떻게 작동되는가
5.5 에이전트 시스템의 보안과 프라이버시: 로컬 실행의 이점

6장 클로드 코드 프롬프트 잘 쓰는 법
6.1 프롬프트 원칙 1: 배경·목적·제약을 먼저 설명하라
6.2 프롬프트 원칙 2: 출력 형식을 구체적으로 명시하라
6.3 프롬프트 원칙 3: 예외 케이스와 오류 처리를 미리 말하라
6.4 프롬프트 원칙 4: 단계별로 나누어 요청...


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사수 없이 AI와 함께 보고서 쓰기

프롤로그

Module 1. 데이터와 기획적 사고가 더 중요해지는 이유
1. 데이터와 기획적 사고가 더 중요해지는 이유
2. 기획적 사고의 핵심, SPICE 질문
3. 모두가 데이터 분석가가 되어야 하는 이유

Module 2. 데이터를 기반으로 AI와 함께 보고서 시작하기
1. 데이터 드리븐 보고서의 논리적 뼈대
2. 데이터 수집하기
3. AI와 함께 데이터 분석하기
4. 데이터에서 문제 발견하기
5. 데이터 시각화와 스토리텔링

Module 3. 기획적 사고로 AI와 함께 보고서 완성하기
1. 보고서 뼈대잡기
2. 설득력 있는 보고서 만들기, AI 리서치
3. AI와 함께 문제해결 방향 세우기
4. AI를 활용해 보고서 만들기
5. 보고서의 완성도 높이기

에필로그

Cisco Nexus EVPN VXLAN hands-on guide

Chapter 1. VXLAN basic 1
1.1 EVPN VXLAN 2
1.2 EVPN VXLAN Stack 3
1.3 VXLAN Frame & MTU 5
1.4 VTEP 6
1.5 VXLAN Underlay Network & Topology 7
1.6 MP-BGP EVPN control plane 9
1.7 Packet Walk – ARP 10
1.8 Packet Walk – Bridging 12
1.9 Anycast Gateway 13
1.10 Packet Walk – Routing 14
1.11 ARP Suppression 16
1.12 BUM: Ingress or Multicast replication 17
1.13 BUM: Multicast Replication Design 18
1.15 Fabric Design 22
1.16 External Routing 24
1.17 RD 26
1.18 RT 30
1.19 EVPN – Route Type 32

Chapter 2. Flood and Learn 36
2.1 Serial 구간 설정 37
2.2 Flood and Learn – Multicast 40
2.3 Flood and Learn – Ingress Replication 49

Chapter 3. EVPN VXLAN 52
3.1 Underlay - OSPF 57
3.2 Multicast Routing 65
3.3 Overlay - BGP 68
3.4 Overlay – VXLAN NVE 74
3.5 EVPN 77
3.6 BGP Tenant Routing 78
3.7 SVI 79
3.8 Host Connection without vPC 81
3.9 vPC 82
3.10 Host Connection with vPC 84
3.11 External Routing – BGP 85

Chapter 4. EVPN - Route Learning 88
4.1 NXOS Forwarding Architecture 89
4.2 Address Family and RIB 90
4.3.1 Local MAC update 96
4.4.1 Local MAC+IP update 102
4.5.1 Local Leaf : Network update 111

Chapter 5. EVPN – Packet Walk 121
5.1 Known Host Layer 2 VXLAN Bridging 122
5.2 Known Host Layer 3 VXLAN Routing 130
5.3 Silent Host Layer 2 VXLAN Bridging 138
5.4 Silent Host Layer 3 VXLAN Routing 151

Chapter 6. EVPN VXLAN deploy options 159
6.1 vPC 160
6.2 Ingress Replication 175
6.3 External Routing 181
6.4 Suppression-ARP 196

Chapter 7. EVPN VXLAN behavior 198
7.1 MAC Mobility 199
7.2 MAC duplication 201
7.3 IP duplication 204
7.4 DHCP relay 207

Chapter 8. Multi-S...


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웹 개발을 위한 SQL : MariaDB 설치부터 AI Studio 활용 설계, 실전 프로젝트 구현까지

1장 MariaDB를 활용한 프로젝트 환경 구성
1.1. MariaDB 설치와 구성
1.2. HeidiSQL 주요 기능

2장 데이터 지도 ERD를 그리는 도구들
2.1. DBeaver를 활용한 ERD 자동 생성
2.2. VSCode 확장 기능 ERD Editor
2.3. ERD Editor로 그려진 ER 다이어그램

3장 무인 스터디카페 서비스 DB 시스템
3.1 스터디카페 키오스크로 살펴보는 서비스 분석
3.2 스터디카페 이용을 위한 DB 구조
3.3 개발을 위한 가상 데이터 생성
3.4 SQL 응용
Q. 여러분의 고민을 위한 질문

4장 웹소설 대시보드 및 상세 화면을 위한 DB 설계
4.1 대시보드를 통해 살펴보는 웹소설 DB
4.2 웹소설 대시보드를 위한 DB 구조
4.3 개발을 위한 가상 데이터 생성
4.4 통계 SQL
Q. 여러분의 고민을 위한 질문

5장 전국 주차장 정보 표준 데이터
5.1 공공데이터를 활용한 DB 구축과 주요 키 찾기
5.2 전국 주차장 정보 DB 구조
5.3 데이터 생성과 가공
5.4 데이터 처리 전후 비교
Q. 여러분의 고민을 위한 질문

6장 AI를 활용한 데이터베이스 설계
6.1 생성형 AI 활용: 앱 DB 설계
6.2 구글 AI 도구
6.3 페도미터(만보기) 앱 DB 설계하기
6.4 가상 데이터
Q. 여러분의 고민을 위한 질문

부록 실력 점검! 최종 점검 퀴즈와 과제
부록 1 (3장)무인 스터디카페 서비스 DB 시스템
부록 2 (4장)웹소설 대시보드 및 상세 화면을 위한 DB 설계
부록 3 (5장)전국 주차장 정보 표준 데이터
부록 4 (6장)AI를 활용한 데이터베이스 설계

주니어 AI 엔지니어가 반드시 알아야 할 실무 지식

PART 01 AI 시스템에서 처음으로 착각하게 되는 것들

CHAPTER 1 모델은 똑똑한데, 시스템은 왜 바보가 될까?
_1.1 전통적인 소프트웨어와 AI 시스템의 결정적 차이
_1.2 결정론적 시스템 vs. 확률론적 시스템
_1.3 AI 엔지니어링의 본질은 통제다
_1.4 핵심 정리

CHAPTER 2 AI 시스템 장애의 대부분은 모델 밖에서 시작된다
_2.1 실제 현장에서 가장 자주 터지는 장애 유형
_2.2 왜 성능 지표는 정상인데 서비스는 망가질까?
_2.3 침묵하는 장애가 가장 위험한 이유
_2.4 '모델은 무죄다'라는 관점
_2.5 핵심 정리

PART 02 데이터 파이프라인: 망가지는 건 항상 여기서 시작된다

CHAPTER 3 데이터 파이프라인은 단순한 ETL이 아니다
_3.1 데이터 파이프라인 = 의사결정 생성기
_3.2 행동을 위한 스트리밍, 진실을 위한 배치
_3.3 파이프라인 설계가 모델의 사고 구조를 고정시키는 방식
_3.4 '나중에 고치자'가 통하지 않는 이유
_3.5 핵심 정리

CHAPTER 4 데이터는 생각보다 훨씬 쉽게 망가진다
_4.1 정형 데이터의 부패: 스키마 드리프트 vs. 시맨틱 드리프트
_4.2 비정형 데이터의 부패: 컨텍스트 포이즈닝
_4.3 데이터 관측 가능성: 코드가 아니라 데이터를 테스트하라
_4.4 핵심 정리

CHAPTER 5 잘못된 피드백 루프는 AI 시스템을 천천히 죽인다
_5.1 피드백 루프의 구조 해부
_5.2 자기 강화적 편향
_5.3 피드백 루프를 끊는 방법
_5.4 피드백은 위험이자 자산이다: 암묵적 신호와 데이터 플라이휠
_5.5 핵심 정리

PART 03 LLM의 작동 원리를 모르면, 시스템 설계도 모른다

CHAPTER 6 생성형 AI는 API가 아니라 확률 엔진이다
_6.1 토큰, 확률, 샘플링: LLM이 텍스트를 만드는 방법
_6.2 컨텍스트 윈도우: LLM의 유한한 작업 기억
_6.3 생성형 AI 기반 시스템의 고유한 위험들
_6.4 핵심 정리

CHAPTER 7 예측 불가능한 모델 위에 안정적인 시스템을 만드는 법
_7.1 레이어 1: 모델 파라미터 통제: 확률의 폭을 줄이기
_7.2 레이어 2: 구조화된 출력 강제: '형식만큼은 결정론적으로'
_7.3 레이어 3:...


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모듈로 배우는 머신러닝

PART 01 기본 : 머신러닝과 신경망의 이해
Chapter 01 머신러닝의 구조 이해
01 머신러닝의 이해
02 머신러닝 학습 유형
03 머신러닝 학습 파이프라인
마무리 / 연습문제

Chapter 02 전통 머신러닝 모델
01 선 기반 모델 I : 선형 회귀 및 로지스틱 회귀
02 선 기반 모델 II : 서포트 벡터 머신
03 트리 기반 모델
04 거리 기반 모델
마무리 / 연습문제

Chapter 03 비지도학습과 차원 축소
01 군집화
02 차원 축소
마무리 / 연습문제

Chapter 04 신경망에 대한 기본 이해
01 퍼셉트론의 개념과 작동 원리
02 퍼셉트론의 한계와 비선형 문제
03 비선형 문제 해결을 위한 신경망 확장
마무리 / 연습문제

Chapter 05 데이터 표현과 계산 방식
01 데이터 표현 방식
02 텐서와 선형대수 연산
03 데이터의 수치화
04 수치의 정규화
마무리 / 연습문제

Chapter 06 신경망 모델링의 원리
01 다층 퍼셉트론 구조
02 은닉층의 역할과 깊이의 의미
03 활성화 함수
마무리 / 연습문제

Chapter 07 목적 함수와 신경망 학습의 원리
01 목적 함수 개요
02 정답 데이터 표현
03 목적 함수의 정의와 계산
마무리 / 연습문제

Chapter 08 신경망 최적화와 일반화 기법
01 최적화 문제로서의 신경망 학습
02 경사 하강법을 통한 신경망 최적화
03 순전파와 역전파
04 경사 하강법의 다양한 형태
05 개선된 경사 하강법 기법들
06 가중치 초기화 기법
07 과적합과 일반화 기법
08 학습 장애 요인과 구조적 해결 전략
마무리 / 연습문제

Chapter 09 모델 학습 실험과 성능 평가
01 데이터 분할 전략과 학습 루프
02 과제 유형별 성능 평가 지표
03 하이퍼파라미터 설정과 자동 튜닝
04 실험 재현성과 관리
마무리 / 연습문제

Chapter 10 입력 데이터별 핵심 신경망
01 입력 형태에 따른 신경망 구조
02 합성곱 신경망
03 순환 신경망
04 오토인코더
마무리 / 연습문제

Chapter 11 어텐션과 트랜스포머

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생성형 AI와 틴커캐드로 완성하는 아두이노 발명 프로젝트

머리말 4
목차 6

제1장 아두이노, 처음 시작하기 11

제1절 아두이노의 기초 12

1. 아두이노란? 12
2. 아두이노의 종류 14
3. 아두이노 우노의 구조 16

제2절 아두이노 실행을 위한 준비 19

1. 시뮬레이션 프로그램 19
2. 아두이노 IDE 21

제2장 신호의 기초와 주요 부품 23

제1절 아날로그 신호와 디지털 신호 24

1. 디지털 신호 24
2. 아날로그 신호 26

제2절 발명 프로젝트를 위한 주요 부품 28

1. 시뮬레이션 프로그램의 가상 부품 28
2. 회로 구성을 위한 부품 30
3. 디지털 신호 기반 출력 및 제어 부품 33
4. 디지털 신호 기반 입력·감지 및 통신 부품 35
5. 아날로그 신호 기반 입력 및 감지 부품 37

제3장 생성형 AI와 프롬프트 활용 41

제1절 생성형 AI의 종류와 적용 사례 42

1. 생성형 AI의 종류 42
2. 생성형 AI의 적용 사례 44

제2절 프롬프트의 활용 46

1. 작업 46
2. 맥락 47
3. 예시 48
4. 형식 49
5. 페르소나 51
6. 구분자와 줄바꿈(엔터)의 활용 52

제4장 LED와 버튼을 활용한 기본 회로 실습 55

제1절 LED 56

1. LED 개요 56
2. 디지털 출력 기능 이용 58
3. 아날로그 출력 기능 이용 61
4. 여러 개의 LED 제어하기(신호등 만들기) 64

제2절 버튼 67

1. 버튼 개요 67
2. 디지털 입력 기능 이용 1(풀다운 저항) 70
3. 디지털 입력 기능 이용 2(풀업 저항) 73
4. 디지털 입력 기능 이용 3(내부 풀업 저항) 75
5. 버튼 1개로 LED 1개 제어하기 77
6. 버튼 여러 개 연결하기 80
7. 버튼 3개로 LED 3개 제어하기 82

제5장 디지털 출력핀 연결 부품 실습 87

제1절 피에조 부저 88

1. 피에조 부저 개요 88
2. 아두이노 오르골 만들기 90
3. 미니 피아노 만들기 93

제2절 3색 LED 96

1. 3색 LED 개요 96
2. 7가지 색상 출력하기 98
3. 버튼 조합 컬러 조명 만들기 101

제3절 I2C LCD 104

1. I2C LCD 개요 104
2. 원하는 문자 출력하기 108
3. 버튼으로 ...


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오렌지3로 쉽게 배우는 머신러닝과 데이터 분석

CHAPTER 01 오렌지, 노코딩, 머신러닝
1.1 노코딩 데이터 분석과 오렌지
1.2 인공지능 개념 잡기
1.3 설치 방법
1.4 화면 구성
1.5 위젯
연습문제

CHAPTER 02 오렌지 기초와 기초 통계 분석
2.1 꽃의 종류별 특징 조사(오렌지의 기초 통계 위젯)
2.2 수강 학생들의 분포를 분석해 보자(피벗 테이블)
연습문제

CHAPTER 03 데이터 시각화
3.1 음주운전을 가장 많이 하는 시간대는 언제일까?(히스토그램)
3.2 와인은 품종에 따라 성분 차이가 있을까?(막대그래프와 Box plot)
3.3 전복도 나이를 먹을까?(산점도와 상관계수)
3.4 타이타닉 호의 생존자 데이터 분석(Mosaic Display)
연습문제

CHAPTER 04 데이터 전처리
4.1 우리나라에서 가장 더운 도시는?(Impute)
4.2 전기자동차가 가장 활성화된 지역을 찾아보자(Melt)
4.3 보이스피싱은 줄어들고 있을까?(Feature Constructor)
4.4 감기에 제일 많이 걸리는 지역은 어디?(Merge Data, Concatenate)
연습문제

CHAPTER 05 비지도 학습과 데이터 분석
5.1 비지도 학습이란?
5.2 비슷한 성적 패턴을 가진 학생들을 찾아보자(계층적 군집 분류)
5.3 동물원의 동물들을 비슷한 동물끼리 모아보자(K-평균 알고리즘)
5.4 이번 겨울에 방문할 유럽 스키장은 어디?(자기조직화 지도)
5.5 재무 데이터로 우량 기업을 찾아보자(주성분 분석)
연습문제

CHAPTER 06 지도 학습과 데이터 분류
6.1 지도 학습이란?
6.2 주택 가격을 예측해 보자(회귀분석)
6.3 건강검진 데이터로 흡연 여부를 알 수 있을까?(로지스틱 회귀분석과 나이브 베이즈)
6.4 이번 펀딩은 성공할 수 있을까?(K-NN, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트)
6.5 심장병이 있는지 예측해 보자(서포트 벡터 머신과 인공신경망)
연습문제

CHAPTER 07 딥러닝과 이미지 분류
7.1 이미지 데이터와 딥러닝
7.2 오렌지와 이미지 데이터
7.3 이 꽃의 이름은?(이미지 임베딩과 합성곱 신경망)
7.4 내 컴퓨터의 사진을 정리해 보자(이미지와 비지도 학습)
7.5 차량 종류를 분류해 보자(이미지 학습 응용 (1))
7.6 반려동물의 표정을 분류해 보...


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말하는 대로 제미나이 × 3D 바이브 코딩

시작하며 5
이 책에 대하여 6
프로젝트 미리보기 12

PART I Antigravity로 첫 웹페이지 만들기CHAPTER 1 이제는 ‘공부’보다 ‘바이브’가 먼저인 시대
1.1 왜 지금 바이브 코딩인가? 16
__1.1.1 오해는 금물! 바이브 코딩의 진짜 의미 17
__1.1.2 사이먼 윌리슨이 정의한 바이브 코딩 18
__1.1.3 바이브 코딩 역량이 확장되는 단계 19
1.2 바이브 코딩이 완전히 바꾼 개발 환경 22
__1.2.1 상상하는 즉시 코드가 시작되는 마법 22
__1.2.2 개발을 몰라도 괜찮아진 시대 23
__1.2.3 같은 도구로 남다른 결과를 만드는 ‘바이브’의 차이 24
1.3 내 머릿속 아이디어를 현실로 옮겨줄 도구들 24
__1.3.1 대화를 담당하는 LLM 25
__1.3.2 주요 AI 어시스턴트와 모델 30
__1.3.3 코드 생성을 보조하는 AI 에디터 32
1.4 AI의 잠재력을 깨우는 한마디, 프롬프트 엔지니어링 36
__1.4.1 초보자를 위한 프롬프팅 핵심 원칙 36
__1.4.2 구글 AI 스튜디오 Playground 38
__1.4.3 시스템 지침을 통한 AI의 역할 고정 41

CHAPTER 2 Antigravity와 함께하는 바이브 코딩 첫걸음
2.1 복잡한 준비는 끝! 쾌적한 코딩 환경 만들기 50
__2.1.1 Node.js 설치 50
__2.1.2 Antigravity 2.0 설치 54
2.2 Antigravity 2.0 첫 만남 57
__2.2.1 첫 프로젝트 58
__2.2.2 모델 선택과 활용 60
__2.2.3 슬래시 명령어와 구현 계획 62
__2.2.4 이력서 웹페이지 구현 68

PART II 구글 AI 도구로 나만의 웹 이력서 만들기CHAPTER 3 AI 스튜디오로 웹 이력서 초안 완성
3.1 Playground를 활용한 웹 이력서 기획 78
__3.1.1 Code execution을 활용한 프로젝트 성과 섹션 기획 78
__3.1.2 디자인 레퍼런스 탐색 81
__3.1.3 URL context 활용 84
__3.1.4 디자인 레퍼런스 분석 86
3.2 Build를 활용한 웹 이력서 프로토타입 구현 90
__3.2.1 개발 환경 구성 91
__3.2.2 클릭 한 번으로 웹 이력서 배포 97

CHAPTER 4 AI 스튜디오와 Antigravity 연동
4.1 AI 스튜디오와 Antigravity 2.0 105
__4.1.1 Build 코드 모드 활용 105
__4.1.2 Antigravity와 프로젝트 연결 106
4.2 Antigravity IDE 110
__...


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양자가 온다 세상이 바뀐다

들어가는 말

제1장 서론
제2장 컴퓨터 이야기
제3장 양자물리 이야기(I)
제4장 양자물리 이야기(II)
제5장 정보
제6장 암호
제7장 양자컴퓨터
제8장 양자우위(Quantum Supremacy)
제9장 양자컴퓨터 플랫폼의 종류
제10장 양자 알고리즘(I)
제11장 양자 알고리즘(II)
제12장 양자 알고리즘의 작동 원리
제13장 양자인공지능(Quantum Artificial Intelligence)
제14장 양자계측(Quantum Metrology)

책읽기를 싫어하는 이들을 위한 챕터
나가는 말

부록
참고문헌
감사의 말
찾아보기

된다! 하루 만에 끝내는 제미나이 활용법

첫째마당 | 구글 제미나이 가볍게 시작하기

01 안녕, 제미나이!
01-1 제미나이는 왜 써야 하나요?
01-2 지금 당장 제미나이 사용해 보기
01-3 꼭 유료로 구독해야 하나요?
01-4 제미나이를 사용할 때 반드시 알아야 할 3가지 개념
[AI 활용 능력 점검 01] 제미나이와 다양한 주제로 대화해 보기

02 제미나이는 특히 무엇을 잘할까?
02-1 제미나이 기능 쏙쏙 파헤치기
02-2 아이디어를 구현하는 공간, 캔버스
02-3 어떤 장르든 OK! 자료 분석 전문가, 딥 리서치
02-4 자주 하는 작업에는 젬을 활용하자!
02-5 생산성 향상부터 여행 계획까지! 구글 서비스 연동하기
[AI 활용 능력 점검 02] AI의 원리를 설명하는 발표 준비하기

둘째마당 | 업무와 일상에서 제대로 활용하기

03 회사 칼퇴를 부르는 제미나이 활용법
03-1 시간 잡아먹는 단순 업무, 제미나이에게 맡기기
03-2 마케팅 역량을 높이는 글쓰기 & 분석 스킬
03-3 설문지 준비해서 분석까지 10분 완성!
03-4 자주 쓰는 실무 보고서 4가지, 유형별 초안 잡기
[AI 활용 능력 점검 03] 새롭게 출시하는 제품 기획하고 홍보하기

04 SNS 시장에서 살아남는 콘텐츠 만들기
04-1 채널을 꾸준히 운영하기 위한 기획 & 전략 짜기
04-2 활용도 높은 이미지 손쉽게 만들기 - 나노 바나나
04-3 키워드 하나로 나만의 음악 & 영상 만들기
04-4 유튜브 요약하고 재가공하기
[AI 활용 능력 점검 04] 블로그 주제 추천받아 글쓰기

05 일상생활에서 제미나이 도움받기
05-1 눈높이 학습 튜터에게 무료 과외받기
05-2 고민 해결을 위한 조언받기
05-3 회사 맞춤형 취업 전략 짜기
[AI 활용 능력 점검 05] 취업/이직할 직장 탐색하고 준비하기
06 내 손안의 백과사전! 스마트폰에서 제미나이 활용하기
06-1 스마트폰에서 제미나이 만나기
06-2 시너지 폭발! 제미나이로 안드로이드 앱 제어하기
06-3 눈앞의 모든 것을 공유한다 - 라이브 모드
[AI 활용 능력 점검 06] 스마트폰에서 제미나이 만능으로 사용해 보기

07 활용도를 높이는 노트북LM & 오팔 & 구글 AI 스튜디오
07-1 특정 자료로 만드...


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CISO의 시선으로 바라본 정보보안 실무

프롤로그 ─ 기술의 숲을 지나, 사람과 신뢰의 바다로

1부 / 공통 편
1장 정보보안은 왜 늘 사고 이후에만 중요해지는가
2장 보안은 장비가 아니라 사람의 습관에서 무너진다
3장 해킹보다 더 무서운 것은 무관심이다
4장 ‘설마 우리 회사가?’라는 생각이 가장 위험하다
5장 개인정보는 데이터가 아니라 사람의 인생이다
6장 보안 사고는 시스템이 아니라 조직문화에서 시작된다
7장 랜섬웨어보다 먼저 감염되는 것은 조직의 안일함이다
8장 보안 교육을 매년 해도 사고는 반복되는 이유
9장 AI 시대, 정보보안은 어디까지 준비되어 있는가
10장 보안은 통제가 아니라 신뢰의 기술이다
11장 해커는 시스템보다 사람을 먼저 공격한다
12장 보안은 ‘나중에’가 아니라 ‘지금’ 해야 한다
13장 사이버 공격은 이미 전쟁이 되었다
14장 디지털 시대의 신뢰는 보안에서 시작된다
15장 보안은 숨기는 기술이 아니라 지켜 내는 책임이다
16장 해킹은 기술의 문제가 아니라 인간 심리의 문제다
17장 정보보안 전문가가 결국 사람을 공부하게 되는 이유
18장 정보보안은 두려움이 아니라 준비의 영역이다
19장 ‘귀찮다’ 하는 순간 보안은 무너진다
20장 패스워드 하나가 회사를 무너뜨리는 시대
21장 보안은 공포가 아니라 문화다
22장 AI 해킹 시대, 인간은 무엇을 준비해야 하는가
23장 보안의 적은 해커가 아니라 방심이다
24장 보안은 결국 책임의 문제다
25장 정보보안은 결국 사람을 지키는 일이다

2부 / 대학생 편
1장 신입 보안 담당자가 가장 먼저 배워야 할 현실 보안
2장 대학생이 정보보안을 공부하며 반드시 준비해야 할 현실 역량
3장 자격증보다 중요한 실무 감각은 무엇인가
4장 AI 시대, 정보보안 실무자는 어떻게 살아남아야 하는가
5장 대학생 보안 동아리가 실무보다 놓치기 쉬운 것들
6장 실무자가 말하는 가장 현실적인 정보보안 공부법
7장 정보보안 커리어 10년 후 살아남는 사람들의 공통점
8장 정보보안 직무를 꿈꾸는 대학생들이 꼭 알아야 할 현실
9장 보안관제 10년이 내게 가르쳐 준 것들
10장 정보보안 담당자가 반드시 읽어야 할 인간 심리학
11장 정보보안 실무자가 성장하는 가장 빠...


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HOW LONG WILL DEVELOPERS STILL BE NEEDED

[Table of Contents]
To the Developer Who Opened This Book
Prologue

Part 1.Companies Are Reassessing Developers
Chapter 01. How Long Will Developers Still Be Needed?
1. The Question Developers Are Asking Most Now
2. Why Companies Are Considering AI Adoption Before Hiring
3. The Productivity Pressure Has Already Begun
4. Evaluation Criteria Are Quietly Changing
5. Anxiety Is Not an Illusion?It Is a Market Signal
Chapter 02. Why Hardworking Developers Get Left Behind
1. When Long Experience Becomes a Disadvantage
2. Why Implementation Skills Alone Are No Longer Enough
3. The Work AI Reduces First
4. The Real Reason You Feel Anxious Despite Working Hard
5. People Whose Work Habits Have Not Changed Even Though the Standards Have
Chapter 03. Five Types of Developers Companies Want to Restructure First
1. Developers Centered on Repetitive Work
2. Developers Who Have Stopped Learning
3. Developers Who Wait for Instructions
4. Middle Managers Who Only Manage
5. Senior Developers Whose Roles Have Narrowed
Chapter 04. Is the AX Task Force an Opportunity, or the Beginning of Restructuring?
1. Why companies demand performance reports after forming an AX Task Force
2. How productivity gains and cost reduction are connected
3. The difference between people who are consumed by the AX Task Force and those who rise through it
4. Are you an executor or a designer?
5. How to turn this transition into a career turning point

Part 2.The Market Value Gap Has Already Begun
Chapter 05. Why Two Developers with Ten Years of Experience Can Have Very Different Market Values
1. Market value has become more important than years of experience
2. Productivity gaps become compensation gaps
3. The difference between AI users and AI workflow redesigners
4. The difference between problem solvers and instruction followers
...


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데이터베이스 개론

Chapter 01 데이터베이스 기본 개념
01 데이터베이스의 필요성
02 데이터베이스의 정의와 특징
03 데이터 과학 시대의 데이터
요약

Chapter 02 데이터베이스 관리 시스템
01 데이터베이스 관리 시스템의 등장 배경
02 데이터베이스 관리 시스템의 정의와 기능
03 데이터베이스 관리 시스템의 장점과 단점
04 데이터베이스 관리 시스템의 발전 과정
요약

Chapter 03 데이터베이스 시스템
01 데이터베이스 시스템의 정의
02 데이터베이스의 구조
03 데이터베이스 사용자
04 데이터 언어
05 데이터베이스 관리 시스템의 구성
요약

Chapter 04 데이터 모델링
01 데이터 모델링과 데이터 모델의 개념
02 개체-관계 모델
03 논리적 데이터 모델
요약

Chapter 05 관계 데이터 모델
01 관계 데이터 모델의 개념
02 관계 데이터 모델의 제약
요약

Chapter 06 관계 데이터 연산
01 관계 데이터 연산의 개념
02 관계 대수
03 관계 해석
요약

Chapter 07 데이터베이스 언어 SQL
01 SQL의 소개
02 SQL을 이용한 데이터 정의
03 SQL을 이용한 데이터 조작
LEVEL-UP 종합실습 1 콘텐츠 플랫폼 데이터베이스
LEVEL-UP 종합실습 2 데이터 분석과 서비스 운영
요약

Chapter 08 데이터베이스 응용 SQL
01 뷰
02 삽입 SQL
LEVEL-UP 종합실습 1 뷰를 활용한 데이터 분석과 서비스 운영
LEVEL-UP 종합실습 2 파이썬과 MySQL을 이용한 데이터베이스 프로그래밍
요약

Chapter 09 데이터베이스 설계
01 데이터베이스 설계 단계
02 요구 사항 분석
03 개념적 설계
04 논리적 설계
05 물리적 설계와 구현
LEVEL-UP 종합실습 한빛플릭스+ 데이터베이스 설계하기
요약

Chapter 10 정규화
01 정규화의 개념과 이상 현상
02 함수 종속
03 기본 정규형과 정규화 과정
요약

Chapter 11 회복과 병행 제어
01 트랜잭션
02 장애와 회복
03 병행 제어
요약

Chapter 12 보안과 권한 관리

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국내도서 > 수험서/자격증 > 민간자격 > SQL

살아있는 컴퓨터를 코딩하다

여는 글 프롤로그: 나는 왜 살아있는 뉴런에게 코드를 보내기로 했나

이 책을 읽는 법
제1부 바이오컴퓨터란 무엇인가

컴퓨터의 다음 페이지를 넘기며

개발자를 위한 뉴런 입문, 신경과학 기초 다지기

뉴런을 측정하고 자극하는 법

접시 위의 뉴런이 Pong을 배우던 날, DishBrain

Cortical Labs와 CL1의 탄생
제2부 첫걸음

CL-SDK 설치와 작업 환경 만들기

원격 커널로 실전처럼, 두 서버로 구성하기

Hello, Neurons, 첫 코드를 실행하다
제3부 초급, CL-SDK 기본기 다지기

뉴런의 목소리를 듣다, 읽기와 기록

뉴런에게 말을 걸다, 자극 Stim

실시간의 맛, 폐루프 loop

데이터 스트림과 시각화

초급 프로젝트, 손으로 만드는 첫 앱 5선
제4부 중급, 분석과 응용

시뮬레이터를 내 마음대로, cl.sim

뉴런 활동 분석학 1, 기초 지표

뉴런 활동 분석학 2, 고급 지표

결과를 보여주는 법, 플로팅과 리포트

앱으로 패키징하기, cl.app

중급 프로젝트, 응용 앱 5선
제5부 고급, 전문 도메인 개발

마이크로초의 전쟁, 실시간 폐루프 최적화

신경과학 연구 워크플로우 구축

신약 개발을 위한 바이오컴퓨팅

뇌 질환 치료법 연구

바이오컴퓨터와 AI, LLM

고급 프로젝트, 전문 응용 5선
제6부 실전, 시뮬레이터를 넘어 장치로

시뮬레이터에서 실제 CL1으로

디버깅, 운영, 안전

더 멀리, 우리가 연 문과 그다음
부록 APPENDIX

용어집, 한눈에 보는 핵심 용어

CL API 빠른 참조

환경변수와 설정 CL-SDK 시뮬레이터

트러블슈팅, 증상으로 찾는 해결법

예제 소스코드 목록

참고문헌과 자료

자주 묻는 질문 FAQ

연습문제 해답

AI 반도체 구조 교과서

머리말 인공지능 시대를 떠받치는 AI 반도체의 실체

1장 인공지능과 컴퓨터 그리고 AI 반도체
컴퓨터의 탄생과 반도체 혁명
인공지능의 진화와 AI 반도체의 미래
칼럼 슈퍼을 ASML이 필립스에서 시작되었다?

2장 반도체란 무엇인가?
반도체 물리학의 기초
반도체 재료와 특성
반도체소자의 종류와 작동 원리
트랜지스터와 논리게이트
집적회로의 설계와 제조
칼럼 필립스의 또 다른 자식 NXP

3장 반도체 밸류 체인과 8대 공정
반도체 공정과 기업 분류
반도체 제조 공정의 기초
깊이 알아보는 반도체 제조 공정
칼럼 인텔이 메모리 시장 1위 업체였다?

4장 인공지능, 생각하는 기계의 탄생
인공지능 기술의 개요
인공지능의 두 기둥, 머신러닝과 딥러닝
인공지능과 신경망
대규모 언어 모델의 탄생과 발전
데이터 처리와 학습 알고리즘
인공지능 모델 훈련과 평가
AI 모델의 최적화와 경량화
칼럼 애플과 IBM, AI 반도체 전쟁의 거울

5장 AI 반도체를 이해하기 위한 배경지식
프로세싱 반도체를 먼저 알아야 하는 이유
반도체 아키텍처의 기본 구조
마이크로프로세서와 CPU
반도체 기술의 화룡점정, 패키징 기술
칼럼 AI 연산의 재료, 행렬·벡터·텐서

6장 AI 시대를 연 CPU와 GPU
인공지능 컴퓨팅의 두 축, CPU와 GPU
CPU의 구조와 작동 원리
GPU의 구조와 작동 원리
엔비디아 GPU와 CUDA
칼럼 CUDA, 엔비디아를 AI 시대의 주인공으로 만들다

7장 AI 반도체와 차세대 AI 가속기
AI 반도체 기술의 현재와 미래
AI 가속기, 인공지능의 속도를 지배하다
FPGA와 ASIC의 특징과 종류
NPU와 TPU의 구조와 특징
속도에서 효율로, AI 컴퓨팅의 전환
칼럼 엔비디아와 AMD의 GPU 경쟁

8장 AI 반도체가 혁신하는 다양한 분야
산업을 재편하고 있는 AI 반도체
이미지 및 비디오 처리 분야
음성인식과 자연어 처리
자율주행
의료 진단과 헬스케어
스마트 팩토리와 IoT
게임과 가상현실
디지털 트윈과 스...


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머신러닝 플랫폼 엔지니어링

1부 ML옵스 기초 다지기

1장 ML옵스와 머신러닝 엔지니어링 시작하기
1.1 머신러닝 수명주기
__1.1.1 실험 단계
__1.1.2 개발/스테이징/프로덕션 단계
1.2 ML옵스에 필요한 역량
__1.2.1 머신러닝 엔지니어에게 필요한 역량
__1.2.2 사전 요구사항
1.3 머신러닝 플랫폼 구축
__1.3.1 직접 구축 vs 구매
__1.3.2 앞으로의 전망: ML옵스에서 LLM옵스로
__1.3.3 이 책에서 사용하는 도구
1.4 머신러닝 시스템 구축
__1.4.1 머신러닝 프로젝트 소개
__1.4.2 머신러닝 프로젝트
1.5 요약

2장 ML옵스란 무엇인가
2.1 반복적인 ML옵스 수명주기
__2.1.1 데이터 수집
__2.1.2 탐색적 데이터 분석
__2.1.3 모델링과 훈련
__2.1.4 모델 평가
__2.1.5 배포
__2.1.6 모니터링
__2.1.7 유지보수, 업데이트, 검토
2.2 견고한 ML옵스가 중요한 이유
2.3 성숙한 조직에서 ML옵스의 역할
2.4 데브옵스 vs ML옵스
2.5 ML옵스 성숙도 수준
__2.5.1 레벨 0: 기초
__2.5.2 레벨 1: 중급
__2.5.3 레벨 2: 고급
2.6 요약

3장 쿠버네티스 위에서 애플리케이션 구축하기
3.1 컨테이너와 도구
3.2 도커
__3.2.1 애플리케이션 코드 작성
__3.2.2 Dockerfile 작성하기
__3.2.3 도커 이미지 빌드 및 푸시
3.3 쿠버네티스
__3.3.1 쿠버네티스 아키텍처 개요
__3.3.2 kubectl
__3.3.3 쿠버네티스 객체
__3.3.4 네트워킹과 서비스
__3.3.5 기타 객체
__3.3.6 헬름 차트
__3.3.7 결론
3.4 지속적 통합과 배포
__3.4.1 깃랩 CI
__3.4.2 아르고 CD
3.5 프로메테우스와 그라파나
3.6 요약

2부 핵심 머신러닝 플랫폼 역량 구축

4장 신뢰할 수 있는 머신러닝 시스템 설계
4.1 실험 추적을 위한 ML플로
__4.1.1 데이터 탐색
__4.1.2 ML플로 추적
__4.1.3 ML플로 모델 레지스트리
4.2 피처 스토어로서의 피스트
__4.2.1 피처 등록
__4.2.2 피처 조회
__4.2.3 피처 서버
__4.2.4 피스트 UI 사용하기
4.3 요약

5장 머신러닝 파이프라인 오케스트레이션
5.1 큐브플로 ...


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K 교수의 두 번째 객체지향 이야기

1장 객체지향 패러다임의 역사
__1.1 소프트웨어 공학적 관점의 역사
__1.2 객체지향 언어의 역사
__1.3 객체지향 방법론과 객체지향 도구
__1.4 독자가 주지해야 할 사항

2장 C 언어와 자바
__2.1 포인터와 구조체
____2.1.1 참조에 의한 호출을 위한 경우
____2.1.2 배열에 대한 간접적인 접근 수단으로 사용하는 경우
____2.1.3 동적 변수의 접근 수단으로 사용하는 경우
____2.1.4 고수준의 추상화된 정보를 표현하기 위한 경우
__2.2 잘 짜인 C 프로그램
____2.2.1 가장 엉터리지만 가장 자주 보게 되는 경우
____2.2.2 함수를 엉터리로 작성하는 경우
____2.2.3 범용성 있는 함수 작성의 경우
____2.2.4 구조체를 이용한 경우
____2.2.5 자료 추상화를 적용한 C 프로그램 스타일
__2.3 C와 자바와의 관계
____2.3.1 typedef 선언문을 class 정의 문으로 바꾼다.
____2.3.2 함수 시그니처에서 첫 번째 형식 인자를 생략한다.
____2.3.3 함수 바디에 this라는 변수를 도입한다.
____2.3.4 생성자(constructor)를 만든다.
____2.3.5 메인 함수의 변환
__2.4 자바의 특성 요약

3장 객체지향 패러다임의 기본 원리
__3.1 기본 지식
____3.1.1 '객체지향' 용어에 대해
____3.1.2 '추상화'의 의미
____3.1.3 시스템을 해석하는 관점
____3.1.4 '객체'와 '클래스'
____3.1.5 '같은 것'과 '다른 것'에 대한 고찰
____3.1.6 공급자와 사용자
____3.1.7 객체의 부속품
__3.2 자료 추상화
__3.3 상속
__3.4 다형 개념
__3.5 동적 바인딩
__3.6 객체지향 프로세스의 특성
____3.6.1 반복적인 프로세스
____3.6.2 솔기 없는 프로세스
____3.6.3 상향식 프로세스
____3.6.4 재사용에 대한 고려
__3.7 객체지향의 기타 속성

4장 객체지향 기술의 심화 기능
__4.1 추상 클래스
__4.2 다중 상속
__4.3 예외 처리 기능
____4.3.1 과거의 접근 방법
____4.3.2 예외 처리 문법
____4.3.3 예외 처리 방식
____4.3.4 예외 처리 기타 사항
__4.4 인터페이스
____4.4.1 명세부로서의 의미
____4.4.2 사물을 보는 관점
____4.4.3 ...


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고등학생을 위한 실습으로 배우는 데이터 과학

제1부. 데이터 분석 연습하기
chapter 1. 파이썬(Python)으로 데이터 분석 환경 구성하기
01. 데이터 분석 환경 구성하기
02. 파이썬의 데이터 구조-변수부터 딕셔너리까지

chapter 2. 데이터 분석 라이브러리 판다스(pandas) 알아보기
01. 판다스란?
02. 판다스의 두 가지 기본 데이터 구조
03. 판다스 기초

chapter 3. 기초 통계로 데이터 이해하기
01. 데이터 구조 확인: info(), shape
02. 기초 통계: describe(), mean(), median(), mode()
03. 범주형 데이터 분포: value_counts()
04. 정렬: sort_values()
05. 그룹별 비교: groupby()

chapter 4. 데이터 시각화
01. 시각화란?
02. 맷플롯립(Matplotlib)
03. 시본(Seaborn)
04. 판다스 플롯을 이용한 간단한 시각화

chapter 5. 탐색적 데이터 분석(EDA)
01. 탐색적 데이터 분석이란?
02. FIFA 축구 선수 데이터 탐색
03. 국민건강보험공단 진료내역 데이터 탐색

chapter 6. 머신러닝으로 데이터 예측 및 분류 연습하기
01. 머신러닝이란 무엇인가?
02. 머신러닝의 종류
03. 머신러닝의 기본 흐름
04. 지도학습 – 회귀 | 기온(℃)에 따른 아이스크림 판매량 예측
05. 지도학습 – 회귀 | 다이아몬드 가격 예측
06. 지도학습 – 분류 | 다이아몬드 고가/일반 분류
07. 비지도학습 - 군집 | 와인 데이터 군집화

제2부. 데이터 과학 실전 프로젝트 수행하기
실전 프로젝트 시작하기
● 구글 코랩 사용하기
● 프로젝트 수행 절차

프로젝트 1. 청소년 건강 데이터로 흡연 시작 연령 예측하기
01. 문제 정의
02. 데이터 수집
03. 데이터 탐색 및 전처리
04. 모델 생성 및 학습
05. 모델 평가
06. 모델 성능 개선하기
07. 모델 활용

프로젝트 2. 제주 감귤 당도 예측 앱 제작하기
01. 문제 정의
02. 데이터 수집
03. 데이터 탐색 및 전처리
04. 모델 생성 및 학습, 평가하기
05. 모델 활용
06. 스트림릿으로 감귤 당도 예측 앱 제작하기

프로젝트 3. 이력서 데이터로 채용 여부 예측하기
01. 문제 정의
02. 데이터 수집
03. 데이터 탐색...


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칼만 필터의 이해 with MATLAB

PART 01 재귀 필터

CHAPTER 01 평균 필터
1.1 평균의 재귀식
1.2 평균 필터 함수
1.3 평균 필터로 전압 측정하기

CHAPTER 02 이동평균 필터
2.1 이동평균 정의
2.2 이동평균 필터 함수
2.3 이동평균 필터로 초음파 거리계 설계하기

CHAPTER 03 저주파 통과 필터
3.1 이동평균의 한계
3.2 1차 저주파 통과 필터
3.3 저주파 통과 필터 함수
3.4 저주파 통과 필터로 초음파 거리계 설계하기
3.5 적응형 1차 저주파 통과 필터

PART 01을 마치며

PART 02 칼만 필터 기초

CHAPTER 04 칼만 필터
4.1 칼만 필터 알고리즘
4.2 예측 과정과 갱신 과정
4.3 시스템 모델

CHAPTER 05 상태 변수의 예측과 갱신
5.1 예측 과정
5.2 갱신 과정
5.3 1차 저주파 통과 필터와의 비교

CHAPTER 06 오차 공분산의 예측과 갱신
6.1 오차 공분산
6.2 예측 과정
6.3 갱신 과정

CHAPTER 07 칼만 이득
7.1 칼만 이득의 역할
7.2 칼만 이득의 튜닝

PART 02를 마치며

PART 03 칼만 필터 응용

CHAPTER 08 칼만 필터로 측정 잡음 제거하기
8.1 시스템 모델
8.2 칼만 필터 함수
8.3 테스트 프로그램
8.4 오차 공분산과 칼만 이득

CHAPTER 09 위치로 속도 추정하기
9.1 시스템 모델
9.2 칼만 필터 함수
9.3 테스트 프로그램
9.4 속도로 위치 추정하기
9.5 시스템 모델의 힘

CHAPTER 10 영상 속의 물체 추적하기
10.1 시스템 모델
10.2 칼만 필터 함수
10.3 테스트 프로그램

PART 03을 마치며

PART 04 칼만 필터와 비선형 시스템

CHAPTER 11 확장 칼만 필터
11.1 칼만 필터가 비선형 시스템에 부적합한 이유
11.2 테일러 급수 기반 선형화
11.3 EKF 개요
11.4 EKF 알고리즘
11.5 EKF로 레이다 추적하기

CHAPTER 12 무향 칼만 필터
12.1 UKF의 기본 전략
12.2 UKF 알고리즘
12.3 무향 변환
12.4 UKF로 레이다 추적하기
...


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