Ȩ
±¹³»µµ¼
±¹³»µµ¼
¿Ü±¹µµ¼
eBook
Áß°íÃ¥
À½¹Ý
DVD
ÄÄÇ»ÅÍ/ÀÎÅͳÝ
¼Ò¼³
½Ã¡¤¿¡¼¼ÀÌ
°æÁ¦°æ¿µ
ÀÚ±â°è¹ß
»çȸ°úÇÐ
¿ª»ç¡¤¹®È
¿¹¼ú¡¤´ëÁß¹®È
Àι®
ÀÚ¿¬¡¤°úÇÐ
Á¾±³¡¤¿ªÇÐ
À¯¾Æ
¾Æµ¿
°¡Á¤°ú»ýȰ
û¼Ò³â
±ÂÁî¼¥
ÃʵîÇнÀ
ÁßµîÇнÀ
°íµîÇнÀ
Àü°ø¡¤´ëÇб³Àç
±¹¾î¡¤¿Ü±¹¾î¡¤»çÀü
Àڰݼ¡¤¼öÇè¼
ÄÄÇ»ÅÍ¡¤ÀÎÅͳÝ
¿©Çà
Ãë¹Ì¡¤·¹Àú
°Ç°¡¤ºäƼ
ÀâÁö
¸¸È
À¯¾Æµ¿ÀüÁý
±âÇÁÆ®
IT Àü¹®¼
IT Àü¹®¼
OA »ç¹«´É·Â
±×·¡ÇÈ/¸ÖƼ¹Ìµð¾î
ÄÄÇ»ÅÍ È°¿ë/WEB
°ÔÀÓ
ÆÐŰÁöµµ¼
ÃÊÁß°íSW/ÄÚµù
ÄÄÇ»ÅͰøÇÐ
³×Æ®¿öÅ©
ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¾ð¾î
ÇÁ·Î±×·¡¹Ö °³¹ß ¹æ¹ý·Ð
µ¥ÀÌÅͺ£À̽º
ÄÄÇ»ÅͰøÇÐ
¿î¿µÃ¼Á¦
ÄÄÇ»ÅͰøÇÐ
¤·
¤» ¤¡
¤µ ¤¸
¤¼ ¤§ ÃË
¤¤
¤¾ ¤² ¤³
¤±
¾ß
¤©
¿Í
¤¿
ª¢
ª¡
ª«
ª¬
ªµ
ª¶
ª¿
ªÀ
ªÊ
ªÏ
ªÐ
ªÑ
ªÞ
ªä
ªã
ªé
ªï
ªî
ªó
¤Ó
ª¤
ª£
ª
ª®
ª·
ª¸
ªÁ
ªÂ
ªË
ªÒ
ªÓ
ªÔ
ªß
ªê
¤Ì
ª¦
ª¥
ª¯
ª°
ª¹
ªº
ªÄ
ªÅ
ªÃ
ªÌ
ªÕ
ªÖ
ª×
ªà
ªæ
ªå
ªë
¤Ä
ª¨
ª§
ª±
ª²
ª»
ª¼
ªÆ
ªÇ
ªÍ
ªØ
ªÙ
ªÚ
ªá
ªì
¤Ç
ªª
ª©
ª³
ª´
ª½
ª¾
ªÈ
ªÉ
ªÎ
ªÛ
ªÜ
ªÝ
ªâ
ªè
ªç
ªí
ªò
¤·
¤» ¤¡
¤µ ¤¸
¤¼ ¤§ ÃË
¤¤
¤¾ ¤² ¤³
¤±
¾ß
¤©
¿Í
¤¿
«¢
«¡
««
«¬
«µ
«¶
«¿
«À
«Ê
«Ï
«Ð
«Ñ
«Þ
«ä
«ã
«é
«ï
«î
«ó
¤Ó
«¤
«£
«
«®
«·
«¸
«Á
«Â
«Ë
«Ò
«Ó
«Ô
«ß
«ê
¤Ì
«¦
«¥
«¯
«°
«¹
Ǽ
«Ä
«Å
«Ã
«Ì
«Õ
«Ö
«×
«à
«æ
«å
«ë
«ô
¤Ä
Ǭ
«§
«±
«ö
«»
«¼
«Æ
«Ç
«Í
«Ø
«Ù
«Ú
«á
«ì
¤Ç
ǻ
«©
«³
«´
«½
«¾
«È
«É
«Î
«Û
«Ü
«Ý
«â
«è
«ç
«í
«ò
¡ª
´Ü¾î¸¦ Ŭ¸¯ÇϽøé ÀÔ·ÂŰ¿öµå¿¡ ´Ü¾î°¡ µî·ÏµË´Ï´Ù.
ÄÄÇ»ÅÍ ±¸Á¶/½Ã½ºÅۺм®/¼³°è
µ¥ÀÌÅͺ£À̽º °³·Ð
¾Ë°í¸®Áò/ÀڷᱸÁ¶
ÀΰøÁö´É/ÆÛÁö
Àü»ê¼öÇÐ/SPSS/MATLAB
¸¶ÀÌÅ©·ÎÇÁ·Î¼¼¼
¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î°øÇÐ
Àü»êÇÐ °³·Ð
ÄÄÇ»ÅͰøÇÐ
ºÐ¾ß¿¡
Àüü 2,159°³
ÀÇ »óǰÀÌ ÀÖ½À´Ï´Ù.
¹ßÇàÀϼø
|
ÆÇ¸Å·®¼ø
|
»óǰ¸í¼ø
|
ÆòÁ¡¼ø
|
¸®ºä¼ø
|
°¡°Ý¼ø
³ôÀº °¡°Ý¼ø
³·Àº °¡°Ý¼ø
ǰÀý/ÀýÆÇ»óǰ
ÇÔ²² º¸±â
»©°í º¸±â
ÀÚ¼¼È÷º¸±â
20°³¾¿
40°³¾¿
60°³¾¿
¹Ø¹Ù´ÚºÎÅÍ ½ÃÀÛÇÏ´Â µö·¯´× 1
: ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ÀÍÈ÷´Â µö·¯´× À̷аú ±¸Çö
¿øÁ¦ :«¼«íª«ªéíªëDeep Learning /
[¹Ø¹Ù´ÚºÎÅÍ ½ÃÀÛÇÏ´Â µö·¯´× ½Ã¸®Áî]
»çÀÌÅä °íŰ
Àú
|
À̺¹¿¬(°³¾Õ¸Ê½Ã)
¿ª
|
ÇѺû¹Ìµð¾î
| 2017.01.03
24,000¿ø
|
21,600¿ø (10%¡é)
+
1,200P (5%)
(¼¿ï½Ã °³²±¸ »ï¼º·Î 512 ±âÁØ)
ÆòÁ¡
9.4Á¡
I
¸®ºä 2°Ç
I
ÆòÁ¡ 38°Ç
±â´ëÁö¼ö
9.8
I
³»¿ë
9.8
I
Àç¹Ì
9.8
I
ÆíÁý/µðÀÚÀÎ
9.8
ÀÌ Ã¥Àº ¶óÀ̺귯¸®³ª ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©¿¡ ÀÇÁ¸ÇÏÁö ¾Ê°í, µö·¯´×ÀÇ ÇÙ½ÉÀ» '¹Ø¹Ù´ÚºÎÅÍ' Á÷Á¢ ¸¸µé¾îº¸¸ç Áñ°Ì°Ô ¹è¿ï ¼ö ÀÖ´Â º»°Ý µö·¯´× ÀÔ¹®¼ÀÔ´Ï´Ù. ¼ú¼ú ÀÐÈú ¸¸Å ½±°Ô ¼³¸íÇÏ¿´°í, ¿ªÀüÆÄó·³ ¾î·Á¿î ³»¿ëÀº '°è»ê ±×·¡ÇÁ' ±â¹ýÀ¸·Î ½Ã°¢ÀûÀ¸·Î Ç®ÀÌÇß½À´Ï´Ù. ¹«¾ùº¸´Ù ÀÛµ¿ÇÏ´Â Äڵ尡 ÀÖ¾î Á÷Á¢ µ¹·Áº¸°í ¿ä¸®Á¶¸® ¼öÁ¤Çغ¸¸é ¾î·Á¿î À̷еµ ¸íÈ®ÇÏ°Ô ÀÌÇØÇÒ ¼ö ...
µö·¯´×, ¸Ó½Å·¯´× Ãßõµµ¼
È¥ÀÚ °øºÎÇÏ´Â ÆÄÀ̽ã
: 1:1 °ú¿ÜÇÏµí ¹è¿ì´Â ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ÀÚ½À¼(ÆÄÀ̽ã ÃֽйöÀü ¹Ý¿µ)
[È¥ÀÚ °øºÎÇÏ´Â ½Ã¸®Áî]
À±Àμº
Àú
|
ÇѺû¹Ìµð¾î
| 2019.06.10
18,000¿ø
|
16,200¿ø (10%¡é)
+
900P (5%)
(¼¿ï½Ã °³²±¸ »ï¼º·Î 512 ±âÁØ)
ÆòÁ¡
9.2Á¡
I
¸®ºä 7°Ç
I
ÆòÁ¡ 11°Ç
±â´ëÁö¼ö
9.2
I
³»¿ë
9.2
I
Àç¹Ì
9.2
I
ÆíÁý/µðÀÚÀÎ
9.2
È¥ÀÚ ÇØµµ ÃæºÐÇÏ´Ù! 1:1 °ú¿ÜÇÏµí ¹è¿ì´Â ÆÄÀ̽ã ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ÀÚ½À¼(ÆÄÀ̽ã ÃֽйöÀü ¹Ý¿µ)ÀÌ Ã¥Àº µ¶ÇÐÀ¸·Î ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¾ð¾î¸¦ óÀ½ ¹è¿ì·Á´Â ÀÔ¹®ÀÚ°¡, ȤÀº ÆÄÀ̽ãÀ» ¹è¿ì·Á´Â ÀÔ¹®ÀÚ°¡ '²À ÇÊ¿äÇÑ ³»¿ëÀ» Á¦´ë·Î' ÇнÀÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ±¸¼ºÇß´Ù. '¹«¾ùÀ»', '¾î¶»°Ô' ÇнÀÇØ¾ß ÇÒÁöÁ¶Â÷ ¸ð¸£´Â ÀÔ¹®ÀÚÀÇ ¸·¿¬ÇÑ ¸¶À½À» »ìÆì, °ú¿Ü ¼±»ý´ÔÀÌ ¾Ë·ÁÁÖµí Ä£ÀýÇϰÔ...
ÆÄÀ̽ã Ãßõµµ¼
ÆÄÀ̽㠶óÀ̺귯¸®¸¦ Ȱ¿ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´×
: »çÀÌŶ·± ÇÙ½É °³¹ßÀÚ°¡ ¾´ ¸Ó½Å·¯´×°ú µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐ ½Ç¹«¼
¿øÁ¦ :Introduction to Machine Learning with Python
¾Èµå·¹¾Æ½º ¹Á·¯(Andreas Mu?ller)
,
¼¼¶ó °¡À̵µ(Sarah Guido)
Àú
|
¹ÚÇØ¼±
¿ª
|
ÇѺû¹Ìµð¾î
| 2019.03.29
32,000¿ø
|
28,800¿ø (10%¡é)
+
1,600P (5%)
(¼¿ï½Ã °³²±¸ »ï¼º·Î 512 ±âÁØ)
ÆòÁ¡
10Á¡
I
¸®ºä 1°Ç
I
ÆòÁ¡ 2°Ç
±â´ëÁö¼ö
10
I
³»¿ë
10
I
Àç¹Ì
10
I
ÆíÁý/µðÀÚÀÎ
10
»çÀÌŶ·± ÇÙ½É °³¹ßÀÚ¿¡°Ô ¹è¿ì´Â ¸Ó½Å·¯´× À̷аú ±¸Çö Çö¾÷¿¡¼ ¸Ó½Å·¯´×À» ¿¬±¸Çϰí ÀΰøÁö´É ¼ºñ½º¸¦ °³¹ßÇϱâ À§ÇØ ²À ÇÐÀ§¸¦ ¹ÞÀ» ÇÊ¿ä´Â ¾ø½À´Ï´Ù. »çÀÌŶ·±(scikit-learn)°ú °°Àº ÈǸ¢ÇÑ ¸Ó½Å·¯´× ¶óÀ̺귯¸®°¡ º¹ÀâÇÏ°í ³ÇØÇÑ ÀÛ¾÷À» Á÷°üÀûÀÎ ÀÎÅÍÆäÀ̽º·Î °¨½ÎÁÖ´Â ´öºÐÀÌÁÒ. ÀÌ Ã¥¿¡¼´Â »çÀÌŶ·±ÀÇ ÇÙ½É °³¹ßÀÚ°¡ º¹ÀâÇÑ ¼öÇÐÀ» µ¿¿øÇÏÁö ¾Ê°í ½Ç¿ë...
µö·¯´×, ¸Ó½Å·¯´× Ãßõµµ¼
ÆÄÀ̽ã Ãßõµµ¼
[±âȹ] Áö±Ý, µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ ½Ã´ë
ÄÉ¶ó½º Ã¢½ÃÀÚ¿¡°Ô ¹è¿ì´Â µö·¯´× Deep Learning with Python
: ÆÄÀ̽ã°ú Äɶó½º(keras)·Î ¹è¿ì´Â µö·¯´× ÇÙ½É ¿ø¸®!
¿øÁ¦ :Deep Learning with Python
ÇÁ¶û¼Ò¿Í ¼ñ·¹(Francois Chollet)
Àú
|
¹ÚÇØ¼±
¿ª
|
±æ¹þ
| 2018.10.22
33,000¿ø
|
29,700¿ø (10%¡é)
+
1,650P (5%)
(¼¿ï½Ã °³²±¸ »ï¼º·Î 512 ±âÁØ)
ÆòÁ¡
10Á¡
I
¸®ºä 0°Ç
I
ÆòÁ¡ 4°Ç
±â´ëÁö¼ö
10
I
³»¿ë
10
I
Àç¹Ì
10
I
ÆíÁý/µðÀÚÀÎ
10
´Ü¾î Çϳª, ÄÚµå ÇÑ ÁÙ ¹ö¸± °ÍÀÌ ¾ø´Ù!â½ÃÀÚÀÇ Ã¶ÇбîÁö ´ãÀº µö·¯´× ÀÔ¹®¼ÄÉ¶ó½º Ã¢½ÃÀÚÀÌÀÚ ±¸±Û µö·¯´× ¿¬±¸¿øÀÎ ÀúÀÚ´Â ¡®Àΰø Áö´ÉÀÇ ¹ÎÁÖÈ¡¯¸¦ °Á¶ÇÑ´Ù. ÀÌ Ã¥ ¿ª½Ã ¸¹Àº »ç¶÷¿¡°Ô µö·¯´×À» Àü´ÞÇÏ´Â ¶Ç ´Ù¸¥ ¹æ¹ýÀ̸ç, µö·¯´× À̸éÀÇ °³³ä°ú ±¸ÇöÀ» °¡´ÉÇÏ¸é ½±°Ô ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô ÇÏ´Â µ¥ ÁßÁ¡À» µÎ¾ú´Ù. 1ºÎ¿¡¼´Â µö·¯´×, ½Å°æ¸Á, ¸Ó½Å ·¯´×ÀÇ ±âÃÊ...
[±æ¹þ] ´ëÇ¥µµ¼ ºê·£µåÀü
µö·¯´×, ¸Ó½Å·¯´× Ãßõµµ¼
ºê·£µåÀü
Do it! µö·¯´× ÀÔ¹®
: Á¤Á÷ÇÏ°Ô ÄÚµùÇÏ¸ç ¹è¿ì´Â
¹ÚÇØ¼±
Àú
|
ÀÌÁö½ºÆÛºí¸®½Ì
| 2019.09.23
19,800¿ø
|
17,820¿ø (10%¡é)
+
990P (5%)
(¼¿ï½Ã °³²±¸ »ï¼º·Î 512 ±âÁØ)
ÆòÁ¡
10Á¡
I
¸®ºä 1°Ç
I
ÆòÁ¡ 3°Ç
±â´ëÁö¼ö
10
I
³»¿ë
10
I
Àç¹Ì
10
I
ÆíÁý/µðÀÚÀÎ
10
Á¤Á÷ÇÏ°Ô ÄÚµùÇϸçµö·¯´×À» ºü¸£°Ô Á¤¸é µ¹ÆÄÇÏÀÚ!ÀÌ Ã¥Àº ¾î¼³Ç Áö¸§±æÀ» ´ãÁö ¾Ê¾Ò´Ù. °øºÎ´Â Çߴµ¥ ³²´Â °Ô ¾øÀ¸¸é ¾È µÇ´Ï±î! ½Ç¹«¿¡¼ Á¦´ë·Î ¾Ë°í ½á¾ß Çϴϱî! ±¹³» 6¸í»ÓÀÎ ±¸±Û ÀÎÁõ ¸Ó½Å·¯´× Àü¹®°¡(ML GDE; Machine Learning Google Developer Experts)ÀÌÀÚ ÀΰøÁö´É ºÐ¾ß ¼Àû, ÃÖ´Ù ¹ø¿ªÀ» ÁøÇàÇÑ ¹ÚÇØ¼± ¼±»ý...
µö·¯´×, ¸Ó½Å·¯´× Ãßõµµ¼
ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î À¥ Å©·Ñ·¯ ¸¸µé±â
: Ãʰ£´Ü ³ª¸¸ÀÇ À¥ Å©·Ñ·¯·Î ¿øÇÏ´Â µ¥ÀÌÅ͸¦ °¡Á®¿À´Â ¹æ¹ý
¿øÁ¦ :Web Scraping with Python, 2nd Edition
¶óÀ̾ð ¹Ìÿ(Ryan Mitchell)
Àú
|
ÇѼ±¿ë
¿ª
|
ÇѺû¹Ìµð¾î
| 2019.03.29
25,000¿ø
|
22,500¿ø (10%¡é)
+
1,250P (5%)
(¼¿ï½Ã °³²±¸ »ï¼º·Î 512 ±âÁØ)
ÆòÁ¡
10Á¡
I
¸®ºä 1°Ç
I
ÆòÁ¡ 0°Ç
±â´ëÁö¼ö
0
I
³»¿ë
0
I
Àç¹Ì
0
I
ÆíÁý/µðÀÚÀÎ
0
À¥ ¾îµð¼µç ³»°¡ ¿øÇÏ´Â µ¥ÀÌÅ͸¦ ½ï½ï½ï À¥¿¡ Á¸ÀçÇÑ´Ù¸é ±×°ÍÀÌ ¾î¶² ÇüÅÂÀÌµç µ¥ÀÌÅÍ·Î ÃßÃâÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. ÇÊ¿äÇÑ ¹«±â´Â ÀÌ Ã¥°ú ÆÄÀ̽ã»Ó. BeautifulSoup, ¼¿·¹´Ï¿ò, Å×¼·¢Æ® µî °·ÂÇÑ ÆÄÀ̽㠶óÀ̺귯¸® »ç¿ë¹ý°ú ÇÔ²² API, ÀÎÁõ, À̹ÌÁö ¹× ÅØ½ºÆ® ÀνÄ, ·Î±×ÀΠó¸® µî À¥ Å©·Ñ¸µÀÇ ±âÃʺÎÅÍ °í±Þ ±â¹ý±îÁö Á¾ÇÕÀûÀ¸·Î ´Ù·ç´Â À¯ÀÏÇÑ Ã¥. ...
ÆÄÀ̽ã Ãßõµµ¼
[±âȹ] Áö±Ý, µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ ½Ã´ë
ÆÄÀ̽ã´ä°Ô ÄÚµùÇϱâ
: ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¾ð¾îÀÇ °³³ä°ú È帧¿¡ ´ëÇÑ °íÂû
½É°æ¼·
Àú
|
ºñÁ¦ÀÌÆÛºí¸¯
| 2018.04.30
20,000¿ø
|
18,000¿ø (10%¡é)
+
1,000P (5%)
(¼¿ï½Ã °³²±¸ »ï¼º·Î 512 ±âÁØ)
ÆòÁ¡
10Á¡
I
¸®ºä 0°Ç
I
ÆòÁ¡ 2°Ç
±â´ëÁö¼ö
10
I
³»¿ë
10
I
Àç¹Ì
10
I
ÆíÁý/µðÀÚÀÎ
10
ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¾ð¾îÀÇ °³³ä°ú È帧¿¡ ´ëÇÑ °íÂûÆÄÀ̽ãÀ» »ç¿ëÇÏ¸é¼ PythonicÀ̳ª Pythonista¶õ ´Ü¾î¸¦ º» ÀûÀÌ ÀÖ³ª¿ä? ÀÌ ´Ü¾î´Â ÆÄÀ̽ãÀÇ ¾î¶² Ưº°ÇÑ ±â´ÉÀ̳ª ±â¼úÀ» ÀǹÌÇÏ´Â °ÍÀÌ ¾Æ´Ñ ÆÄÀ̽ãÀ» Àß »ç¿ëÇÏÀÚ´Â ÃëÁö¿¡¼ ³ª¿Â ´Ü¾îÀÔ´Ï´Ù. PythonicÀÇ »çÀüÀû Á¤ÀÇ´Â °ü½ÀÀûÀ¸·Î »ç¿ëµÇ´Â ÆÄÀ̽ãÀÇ »ç¿ë ¹æ¹ýÀ¸·Î, ÆÄÀ̽ãÀ» ÆÄÀ̽ã´ä°í, ÆÄÀ̽㽺·´...
¾Ë°í¸®ÁòÀ¸·Î ¹è¿ì´Â ÀΰøÁö´É, ¸Ó½Å·¯´×, µö·¯´× ÀÔ¹®
[À§Å°ºÏ½º µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠½Ã¸®Áî]
±èÀÇÁß
Àú
|
À§Å°ºÏ½º
| 2016.07.13
27,000¿ø
|
24,300¿ø (10%¡é)
+
1,350P (5%)
(¼¿ï½Ã °³²±¸ »ï¼º·Î 512 ±âÁØ)
ÆòÁ¡
9.6Á¡
I
¸®ºä 0°Ç
I
ÆòÁ¡ 19°Ç
±â´ëÁö¼ö
9.5
I
³»¿ë
9.5
I
Àç¹Ì
9.5
I
ÆíÁý/µðÀÚÀÎ
9.5
ÀÌ Ã¥Àº ÀΰøÁö´É¿¡ °ü½ÉÀÌ ÀÖ´Â ¸ðµç µ¶ÀÚµéÀ» À§ÇØ °ËÁõµÈ ¿ª»çÀû »ç½Ç°ú ¿¬±¸ ¹è°æ µîÀ» ´Ù·ç°í ÀÖÀ¸¸ç, ƯÈ÷ ¸Ó½Å·¯´×°ú µö·¯´× ºÐ¾ßÀÇ °³¹ßÀڵ鿡°Ô´Â ½±°Ô ¼³¸íµÈ ÇÙ½É À̷аú ÇÔ²² Àû¿ë»ç·Êº° °£´ÜÇÑ ¾Ë°í¸®Áò µîÀ» º¸¿©ÁØ´Ù.
½Ç¹«°¡ ÈÍÈ÷ º¸ÀÌ´Â ¸Ó½Å·¯´× & µö·¯´×
: ÆÄÀ̽㠽ÇÀü ÄÚµùÀ¸·Î ¹è¿ì´Â ÇÑ±Û ÀÚ¿¬¾î ó¸®, 꺿 °³¹ß, À̹ÌÁö ºÐ·ù...
¸¶Ã¢¼ö
,
̅ˍ̦
Àú
|
Ã¥¸¸
| 2019.07.31
26,000¿ø
|
23,400¿ø (10%¡é)
+
1,300P (5%)
(¼¿ï½Ã °³²±¸ »ï¼º·Î 512 ±âÁØ)
ÆòÁ¡
10Á¡
I
¸®ºä 0°Ç
I
ÆòÁ¡ 2°Ç
±â´ëÁö¼ö
10
I
³»¿ë
10
I
Àç¹Ì
10
I
ÆíÁý/µðÀÚÀÎ
10
½ÇÀü ÀΰøÁö´É ±â¼ú°ú ¼ºñ½º¸¦ ¼³°èÇØ ½Ç¹«¿¡ Àû¿ëÇϰí, ¸Ó½Å·¯´×°ú µö·¯´× °³¹ßÀ» Á÷Á¢ ±¸ÇöÇØº¸±â À§ÇØ ´Ù¾çÇÑ ½Ã°¢ÀÇ ÀÌÇØ°¡ ÇÊ¿äÇÑ ±âȹÀÚ, °³¹ßÀÚ, °ü¸®ÀÚ ¸ðµÎ¸¦ À§ÇÑ Æ÷°ýÀûÀÎ ÀÔ¹®¼!ÆÄÀ̽㿡 ±â¹ÝÀ» µÐ ´Ù¾çÇÑ ÀΰøÁö´É ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© ¹× ¼ºñ½º¸¦ Ȱ¿ëÇÑ ÇÑ±Û ÀÚ¿¬¾î ó¸®, À̹ÌÁö ºÐ·ù, ´ëÈ ¼ºñ½º 꺿 °³¹ß, ÅØ½ºÆ® °¨Á¤ ºÐ¼® µî Ä£ÀýÇÑ ¾Ë°í¸®Áò ÀÌ·Ð ...
[±âȹ] ±³¾çÀ¸·Î Àд IT
¹Ì¼ú°ü¿¡ GAN µö·¯´× ½ÇÀü ÇÁ·ÎÁ§Æ®
: GANÀ¸·Î ¾²±â, ±×¸®±â, °ÔÀÓÇϱâ, ÀÛ°îÇϱâ
¿øÁ¦ :Generative Deep Learning: Teaching Machine...
µ¥À̺ñµå Æ÷½ºÅÍ(David Foster)
Àú
|
¹ÚÇØ¼±
¿ª
|
ÇѺû¹Ìµð¾î
| 2019.11.15
32,000¿ø
|
28,800¿ø (10%¡é)
+
1,600P (5%)
(¼¿ï½Ã °³²±¸ »ï¼º·Î 512 ±âÁØ)
ÆòÁ¡
0.0Á¡
I
¸®ºä 0°Ç
I
ÆòÁ¡ 0°Ç
±â´ëÁö¼ö
0
I
³»¿ë
0
I
Àç¹Ì
0
I
ÆíÁý/µðÀÚÀÎ
0
âÁ¶¿¡ ´Ù°¡¼´Â GANÀÇ 4°¡Áö »ý¼º ÇÁ·ÎÁ§Æ® ÀÌ Ã¥Àº Äɶ󽺸¦ »ç¿ëÇÑ µö·¯´× ±âÃʺÎÅÍ AI ºÐ¾ß ÃֽŠ¾Ë°í¸®Áò±îÁö ¼³¸íÇÑ´Ù. ±â°è ½º½º·Î ±×¸²À» ±×¸®°í, ±ÛÀ» ¾²°í, À½¾ÇÀ» ÀÛ°îÇϰí, °ÔÀÓÀ» ÇÏ´Â µö·¯´× »ý¼º ¸ðµ¨À» ÀçÇöÇÏ´Â °úÁ¤¿¡¼ µ¶ÀÚ´Â º¯ÀÌÇü ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ(VAE), »ý¼ºÀû Àû´ë ½Å°æ¸Á(GAN), ÀÎÄÚ´õ-µðÄÚ´õ ¸ðµ¨, ¿ùµå ¸ðµ¨ µîÀ» ÇнÀÇÒ ¼ö ÀÖ...
[±âȹ] IT/ÄÄÇ»ÅÍ ¿¹¾àÆÇ¸Å µµ¼Àü
Ŭ¸° ¾ÆÅ°ÅØÃ³
: ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ±¸Á¶¿Í ¼³°èÀÇ ¿øÄ¢
¿øÁ¦ :Clean Architecture
·Î¹öÆ® C. ¸¶Æ¾(Robert C. Martin)
Àú
|
¼ÛÁØÀÌ
¿ª
|
ÀλçÀÌÆ®
| 2019.08.20
29,000¿ø
|
26,100¿ø (10%¡é)
+
1,450P (5%)
(¼¿ï½Ã °³²±¸ »ï¼º·Î 512 ±âÁØ)
ÆòÁ¡
10Á¡
I
¸®ºä 0°Ç
I
ÆòÁ¡ 2°Ç
±â´ëÁö¼ö
10
I
³»¿ë
10
I
Àç¹Ì
10
I
ÆíÁý/µðÀÚÀÎ
10
"»ì¾ÆÀÖ´Â Àü¼³ÀÌ µé·ÁÁÖ´Â ½Ç¿ëÀûÀÎ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ¾ÆÅ°ÅØÃ³ ¿øÄ¢"¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ¾ÆÅ°ÅØÃ³ÀÇ º¸Æí ¿øÄ¢À» Àû¿ëÇÏ¸é ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ¼ö¸í Àü¹Ý¿¡¼ °³¹ßÀÚ »ý»ê¼ºÀ» ȹ±âÀûÀ¸·Î ²ø¾î¿Ã¸± ¼ö ÀÖ´Ù. [Ŭ¸° ÄÚµå]¿Í [Ŭ¸° ÄÚ´õ]ÀÇ ÀúÀÚÀÌÀÚ Àü¼³ÀûÀÎ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ÀåÀÎÀÎ ·Î¹öÆ® C. ¸¶Æ¾Àº ÀÌ Ã¥ [Ŭ¸° ¾ÆÅ°ÅØÃ³]¿¡¼ ÀÌ·¯ÇÑ º¸Æí ¿øÄ¢µéÀ» ¼³¸íÇÏ°í ¿©·¯ºÐÀÌ ½Ç¹«¿¡ Àû¿ëÇÒ ¼ö ÀÖµµ...
Do it! ù ÄÚµù
: º¸Åë »ç¶÷ÀÌ ¾Ë¾Æ¾ß ÇÒ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ±âÃÊ with ÀÚ¹Ù
Á¤µ¿±Õ
Àú
|
ÀÌÁö½ºÆÛºí¸®½Ì
| 2019.11.20
14,000¿ø
|
12,600¿ø (10%¡é)
+
700P (5%)
(¼¿ï½Ã °³²±¸ »ï¼º·Î 512 ±âÁØ)
ÆòÁ¡
9.9Á¡
I
¸®ºä 14°Ç
I
ÆòÁ¡ 3°Ç
±â´ëÁö¼ö
10
I
³»¿ë
10
I
Àç¹Ì
10
I
ÆíÁý/µðÀÚÀÎ
10
±¹³» ÃÖÃÊ '¹®°ú½Ä' ÄÚµù ÀÔ¹®¼!99°¡Áö ºñÀ¯¿Í ±×¸², ¹«·á ¿Â¶óÀÎ ½Ç½ÀÀ¸·Î 'ÄÚµù ±î¸·´«' Å»Ãâ!ÄÚµùÀÌ ¸·¸·ÇÑ º¸Åë »ç¶÷µéÀ» À§ÇØ ÅÂ¾î³ Ã¥! ÃÊµî °íÇгâºÎÅÍ ´ëÇлý, ¾î¸£½Å±îÁö ³²³à³ë¼Ò ´©±¸³ª 'ÄÚµùÇÒ ÁÙ ¾Æ´Â »ç¶÷'ÀÌ µÇµµ·Ï µµ¿ÍÁִ åÀÔ´Ï´Ù. µðÁöÅÐ ½Ã´ë¿¡ ¾Ë¾Æ¾ß ÇÒ ÇÁ·Î±×·¡¹ÖÀÇ 52°¡Áö ÇÙ½É °³³äÀ» 99°¡Áö ºñÀ¯¿Í ±×¸²À¸·Î Ç®¾î³» ±¹³» ÃÖÃÊ...
¸¶ÀÌÅ©·Î¼ºñ½º ¾ÆÅ°ÅØÃ³ ±¸Ãà
: ´ë¿ë·® ½Ã½ºÅÛÀÇ È¿À²ÀûÀÎ ºÐ»ê ¼³°è ±â¹ý
¿øÁ¦ :Building Microservices: Designing Fine-Gra...
»ù ´º¸Õ(Sam Newman)
Àú
|
Á¤¼º±Ç
¿ª
|
ÇѺû¹Ìµð¾î
| 2017.03.01
26,000¿ø
|
23,400¿ø (10%¡é)
+
1,300P (5%)
(¼¿ï½Ã °³²±¸ »ï¼º·Î 512 ±âÁØ)
ÆòÁ¡
10Á¡
I
¸®ºä 1°Ç
I
ÆòÁ¡ 1°Ç
±â´ëÁö¼ö
10
I
³»¿ë
10
I
Àç¹Ì
10
I
ÆíÁý/µðÀÚÀÎ
10
¸¶ÀÌÅ©·Î¼ºñ½º´Â ±âÁ¸ ´ë¿ë·® ½Ã½ºÅÛÀÇ º¹À⼺°ú ¿î¿µ¡¤¹èÆ÷¡¤À¯Áöº¸¼öÀÇ ¹®Á¦Á¡À» ÇØ°áÇÒ »õ·Î¿î ´ë¾ÈÀÌ´Ù. ÀÌ Ã¥Àº ¸¶ÀÌÅ©·Î¼ºñ½º ¾ÆÅ°ÅØÃ³¸¦ ±¸Ãà, °ü¸®ÇÒ ¶§ °í·ÁÇÒ ¹®Á¦¿Í ÀÌ¿¡ °üÇÑ Æ÷°ýÀû ½Ã°¢°ú ½Ç¿ëÀûÀÎ Á¶¾ðÀ» Á¦°øÇÑ´Ù. Áö¼ÓÀû ÅëÇÕÀ» ÅëÇØ °³º° ¸¶ÀÌÅ©·Î¼ºñ½º¸¦ ¹èÆ÷ÇÏ´Â °úÁ¤À» ¼³¸íÇϰí, ½ÇÁ¦·Î ¸¶ÀÌÅ©·Î¼ºñ½º¸¦ µµÀÔÇÑ ±â¾÷µéÀÇ ±¸Ã¼Àû »ç·Ê¸¦ ¼Ò°³ÇÑ´Ù.
µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸® ´ëÀü
: µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» À§ÇÑ ÆÄÀ̽ã, SQL, R ½Çõ ±â¼ú
¸ðÅäÇϽà µµ¸ð¹Ì¾²
Àú
|
À±ÁØ
¿ª
|
ÇѺû¹Ìµð¾î
| 2019.11.01
30,000¿ø
|
27,000¿ø (10%¡é)
+
1,500P (5%)
(¼¿ï½Ã °³²±¸ »ï¼º·Î 512 ±âÁØ)
ÆòÁ¡
10Á¡
I
¸®ºä 0°Ç
I
ÆòÁ¡ 1°Ç
±â´ëÁö¼ö
10
I
³»¿ë
10
I
Àç¹Ì
10
I
ÆíÁý/µðÀÚÀÎ
10
½Ç¹« µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú Àüó¸® ±¸Çö¿¡ ÇÊ¿äÇѱ¸Ã¼ÀûÀÎ ±â¼úÀ» Á¦½ÃÇϴ Ȱ¿ë °¡À̵嵥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ Ç°Áú¿¡ Å« ¿µÇâÀ» ¹ÌÄ¡´Â µ¥ÀÌÅÍ Àü󸮴 ¸Å¿ì Áß¿äÇÑ ÀÛ¾÷ÀÌ´Ù. Àüó¸® °øÁ¤À» ÀüüÀûÀ¸·Î ÀÌÇØÇÏ·Á¸é ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¾ð¾î¿¡ °üÇÑ ÀÌÇØ»Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó Åë°èÇÐÀ̳ª ¸Ó½Å·¯´×¿¡ °üÇÑ ±â¹Ý Áö½ÄÀÌ ÇÊ¿äÇÏÁö¸¸ À̸¦ Æ÷°ýÀûÀ¸·Î ¼³¸íÇϴ åÀº ¾ø¾ú´Ù.ÀÌ Ã¥Àº ÀúÀÚÀÇ »ý»ýÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ...
ÆÄÀ̽㠸ӽŷ¯´× ¿Ïº® °¡À̵å
: ´Ù¾çÇÑ Ä³±Û ¿¹Á¦¿Í ÇÔ²² ±âÃÊ ¾Ë°í¸®ÁòºÎÅÍ Ãֽбâ¹ý±îÁö ¹è¿ì´Â
[À§Å°ºÏ½º µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠½Ã¸®Áî]
±Çö¹Î
Àú
|
À§Å°ºÏ½º
| 2019.02.28
38,000¿ø
|
34,200¿ø (10%¡é)
+
1,900P (5%)
(¼¿ï½Ã °³²±¸ »ï¼º·Î 512 ±âÁØ)
ÆòÁ¡
9.0Á¡
I
¸®ºä 0°Ç
I
ÆòÁ¡ 2°Ç
±â´ëÁö¼ö
9
I
³»¿ë
9
I
Àç¹Ì
9
I
ÆíÁý/µðÀÚÀÎ
9
ÀÚ¼¼ÇÑ ÀÌ·Ð ¼³¸í°ú ÆÄÀ̽㠽ǽÀÀ» ÅëÇØ ¸Ó½Å·¯´×À» ¿Ïº®ÇÏ°Ô ¹è¿ï ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù![ÆÄÀ̽㠸ӽŷ¯´× ¿Ïº® °¡À̵å]´Â ÀÌ·Ð À§ÁÖÀÇ ¸Ó½Å·¯´× Ã¥¿¡¼ Å»ÇÇÇØ ´Ù¾çÇÑ ½ÇÀü ¿¹Á¦¸¦ Á÷Á¢ ±¸ÇöÇØ º¸¸é¼ ¸Ó½Å·¯´×À» üµæÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ¸¸µé¾ú½À´Ï´Ù. ij±Û°ú UCI ¸Ó½Å·¯´× ¸®Æ÷ÁöÅ丮¿¡¼ ³À̵µ°¡ ÀÖ´Â ½Ç½À µ¥ÀÌÅ͸¦ ±â¹ÝÀ¸·Î ½ÇÀü ¿¹Á¦¸¦ ±¸¼ºÇß°í, XGBoost, Ligh...
µö·¯´×, ¸Ó½Å·¯´× Ãßõµµ¼
ÆÄÀ̽ã Ãßõµµ¼
ÀΰøÁö´ÉÀ» À§ÇÑ ¼öÇÐ
: ²À ÇÊ¿äÇÑ °Í¸¸ °ñ¶ó ¹è¿ì´Â ÀΰøÁö´É ¸ÂÃã ¼öÇÐ
¿øÁ¦ :ìÑÍïò±Òö«×«í«°«é«ß«ó«°ªÎª¿ªáªÎâ¦ùʪ¬ªïª«ªëÜâ
À̽ÃÄ«¿Í ¾ÆÅ°È÷ÄÚ
Àú
|
½Å»óÀç
,
ÀÌÁøÈñ
¿ª
|
ÇÁ¸®·º
| 2018.11.22
25,000¿ø
|
22,500¿ø (10%¡é)
+
1,250P (5%)
(¼¿ï½Ã °³²±¸ »ï¼º·Î 512 ±âÁØ)
ÆòÁ¡
10Á¡
I
¸®ºä 0°Ç
I
ÆòÁ¡ 3°Ç
±â´ëÁö¼ö
10
I
³»¿ë
10
I
Àç¹Ì
10
I
ÆíÁý/µðÀÚÀÎ
10
¸Ó½Å·¯´×¡¤µö·¯´×ÀÇ Ãâ¹ßÁ¡, ¼öÇÐÀÇ ±âÃʺÎÅÍ Æ°Æ°ÇϰÔ!ÀÌ Ã¥Àº óÀ½ºÎÅÍ ³¡±îÁö ÀΰøÁö´É(¸Ó½Å·¯´×, µö·¯´×)¿¡ »ç¿ëÇÏ´Â ¼öÇÐÀû °³³äÀ» ÀçÁ¶¸íÇÏ´Â µ¥ ÁýÁßÇϰí ÀÖ½À´Ï´Ù. ¸ÕÀú, ±âº»Æí¿¡¼´Â ÀΰøÁö´ÉÀ» ÀÌÇØÇÏ´Â µ¥ ÇÊ¿äÇÑ ÃÖ¼ÒÇÑÀÇ ¼öÇÐ °³³äÀ» °í±³, ´ëÇÐ ¼öÇÐ °úÁ¤ÀÇ ¼öÁØÀ¸·Î ¼³¸íÇÕ´Ï´Ù. ÀÌ¾î¼ ÀÀ¿ëÆí¿¡¼´Â ¾Õ¼ ¹è¿î °³³äµéÀÌ ½ÇÁ¦·Î ÀΰøÁö´ÉÀ» °³¹ßÇÒ ¶§ ¾î...
¹Ø¹Ù´ÚºÎÅÍ ½ÃÀÛÇÏ´Â µö·¯´× 2
: ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î Á÷Á¢ ±¸ÇöÇÏ¸ç ¹è¿ì´Â ¼øÈ¯ ½Å°æ¸Á°ú ÀÚ¿¬¾î ó¸®
¿øÁ¦ :«¼«íª«ªéíªëDeep Learning /
[¹Ø¹Ù´ÚºÎÅÍ ½ÃÀÛÇÏ´Â µö·¯´× ½Ã¸®Áî]
»çÀÌÅä °íŰ
Àú
|
À̺¹¿¬(°³¾Õ¸Ê½Ã)
¿ª
|
ÇѺû¹Ìµð¾î
| 2019.05.01
29,000¿ø
|
26,100¿ø (10%¡é)
+
1,450P (5%)
(¼¿ï½Ã °³²±¸ »ï¼º·Î 512 ±âÁØ)
ÆòÁ¡
10Á¡
I
¸®ºä 0°Ç
I
ÆòÁ¡ 3°Ç
±â´ëÁö¼ö
10
I
³»¿ë
10
I
Àç¹Ì
10
I
ÆíÁý/µðÀÚÀÎ
10
À̹ø¿¡´Â ¼øÈ¯ ½Å°æ¸Á°ú ÀÚ¿¬¾î 󸮴Ù! ÀÌ Ã¥Àº [¹Ø¹Ù´ÚºÎÅÍ ½ÃÀÛÇÏ´Â µö·¯´×]¿¡¼ ´Ù·çÁö ¸øÇß´ø ¼øÈ¯ ½Å°æ¸Á(RNN)À» ÀÚ¿¬¾î ó¸®¿Í ½Ã°è¿ µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®¿¡ »ç¿ëÇÏ´Â µö·¯´× ±â¼ú¿¡ ÃÊÁ¡À» ¸ÂÃç »ìÆìº»´Ù. 8Àå ±¸¼ºÀ¸·Î Àüü¸¦ ÇϳªÀÇ À̾߱âó·³ ¼ø¼´ë·Î Àеµ·Ï ²Ù¸ì´Ù. ÀüÆí¿¡¼ ¹è¿î ³»¿ëÀ» ¿ä¾àÇÑ ½Å°æ¸Á º¹½ÀÀ» ù Àå¿¡ ¹èÄ¡ÇÏ¿© ½Å°æ¸Á°ú ÆÄÀ̽ã Áö½ÄÀ» ¾î...
µö·¯´×, ¸Ó½Å·¯´× Ãßõµµ¼
¾Ë°í¸®Áò ¹®Á¦ ÇØ°á Àü·« ¼¼Æ®
: ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ´ëȸ¿¡¼ ¹è¿ì´Â
±¸Á¾¸¸
Àú
|
ÀλçÀÌÆ®
| 2012.11.23
50,000¿ø
|
45,000¿ø (10%¡é)
+
2,500P (5%)
(¼¿ï½Ã °³²±¸ »ï¼º·Î 512 ±âÁØ)
ÆòÁ¡
9.1Á¡
I
¸®ºä 4°Ç
I
ÆòÁ¡ 40°Ç
±â´ëÁö¼ö
9.3
I
³»¿ë
9.2
I
Àç¹Ì
9.2
I
ÆíÁý/µðÀÚÀÎ
9.2
ÀÌ Ã¥Àº ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ´ëȸ ¹®Á¦¸¦ Ç®¸é¼ °¢Á¾ ¾Ë°í¸®Áò ¼³°è ±â¹ý°ú ÀÚ·á ±¸Á¶¿¡ ´ëÇØ ¹è¿ì°í, ³ª¾Æ°¡ ¹®Á¦ ÇØ°á ´É·Â±îÁö Ű¿ï ¼ö ÀÖµµ·Ï ±¸¼ºµÇ¾î ÀÖ´Ù. °¢ Àå¿¡´Â µ¶ÀÚ°¡ ½º½º·Î ÇÁ·Î±×·¥À» ÀÛ¼ºÇؼ äÁ¡¹ÞÀ» ¼ö ÀÖ´Â ¿¬½À ¹®Á¦µéÀÌ Æ÷ÇԵǾî ÀÖÀ¸¸ç, ¸ðµç ¿¬½À ¹®Á¦¿¡´Â ¿¹Á¦ ´ä¾È°ú ´ä¾ÈÀ» ¼³°èÇÏ´Â °úÁ¤ÀÇ ¼¼¼¼ÇÑ ÇØ¼³ÀÌ Ã·ºÎµÇ¾î ÀÖ´Ù.
óÀ½ ¹è¿ì´Â ºí·ÏüÀÎ
: ºñÆ®ÄÚÀÎ, ÀÌ´õ¸®¿ò, ¼Ö¸®µðƼ, Æ®·¯Çà ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©·Î ¹è¿ì´Â ºí·ÏüÀÎ ÀÌ·Ð...
¿øÁ¦ :«Ö«í«Ã«¯«Á«§-«ó«¢«×«ê«±-«·«ç«óËÒÛ¡ªÎÎçΡßö
°¡»çŰ ³ª°¡Åä
,
½Ã³ëÇ϶ó ¿ÍŸ·ç
Àú
|
ÀÌÁß¹Î
¿ª
|
¹ÚÁöÈÆ
°¨¼ö
|
ÇѺû¹Ìµð¾î
| 2018.06.01
28,000¿ø
|
25,200¿ø (10%¡é)
+
1,400P (5%)
(¼¿ï½Ã °³²±¸ »ï¼º·Î 512 ±âÁØ)
ÆòÁ¡
0.0Á¡
I
¸®ºä 0°Ç
I
ÆòÁ¡ 0°Ç
±â´ëÁö¼ö
0
I
³»¿ë
0
I
Àç¹Ì
0
I
ÆíÁý/µðÀÚÀÎ
0
ºí·ÏüÀÎ ¾ÖÇø®ÄÉÀÌ¼Ç °³¹ß¿¡ ÇÊ¿äÇÑ À̷аú ±âº»±â¸¦ ÇÑ ±Ç¿¡!ÀÌ Ã¥Àº ºí·ÏüÀÎÀÇ ±¸Á¶, ÀÌ·Ð, ¾ÖÇø®ÄÉÀÌ¼Ç °³¹ßÀ» ¸ðµÎ ´Ù·ç´Â ÀÔ¹®¼ÀÔ´Ï´Ù. ´Ù¾çÇÑ ±×¸²°ú ºñÆ®ÄÚÀÎ ¹× ÀÌ´õ¸®¿òÀ» Áß½ÉÀ¸·Î ºí·ÏüÀÎÀÇ ±¸Á¶¿Í ÀÌ·ÐÀ» »ìÆìº¾´Ï´Ù. ±×¸®°í ¼Ö¸®µðƼ¿Í Æ®·¯Çà ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©¸¦ ÀÌ¿ëÇØ ºí·ÏüÀÎ ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼ÇÀ» °³¹ßÇÏ´Â ±âº»°ú ¼³°è ÁÖÀÇÁ¡À» »ìÆìº¾´Ï´Ù. ¸¶Áö¸·À¸·Î ¾ÕÀ¸·Î...
[±âȹ] ±³¾çÀ¸·Î Àд IT
½ÃÀÛÇϼ¼¿ä! C# 8.0 ÇÁ·Î±×·¡¹Ö
: ±âº» ¹®¹ýºÎÅÍ ½ÇÀü ¿¹Á¦±îÁö
[À§Å°ºÏ½º ÇÁ·Î±×·¡¹Ö & ÇÁ·¢Æ¼½º ½Ã¸®Áî]
Á¤¼ºÅÂ
Àú
|
À§Å°ºÏ½º
| 2019.11.21
32,000¿ø
|
28,800¿ø (10%¡é)
+
1,600P (5%)
(¼¿ï½Ã °³²±¸ »ï¼º·Î 512 ±âÁØ)
ÆòÁ¡
0.0Á¡
I
¸®ºä 0°Ç
I
ÆòÁ¡ 0°Ç
±â´ëÁö¼ö
0
I
³»¿ë
0
I
Àç¹Ì
0
I
ÆíÁý/µðÀÚÀÎ
0
ÀÌ Ã¥ÀÇ ¸ñÇ¥´Â È®½ÇÇÏ´Ù. ¿©·¯ºÐµéÀÌ ÇÁ·Î±×·¥À» ¸¸µé°íÀÚ ÇÒ ¶§ »ç¿ëÇÏ°Ô µÉ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¾ð¾îÀÎ C#ÀÇ ±âÃʸ¦ ´Ü´ÜÇÏ°Ô ´ÙÁú ¼ö ÀÖµµ·Ï ÀÌ Ã¥À» ±¸¼ºÇß´Ù. C# ¾ð¾î¸¦ ÃÖ½ÅÀÇ 8.0 ¹®¹ý±îÁö ¼³¸íÇϰí ÀÖÀ¸¸ç, ³ª¾Æ°¡ ´Ü¼øÈ÷ ¾ð¾îÀÇ ¹®¹ý ½Àµæ¿¡ ±×Ä¡Áö ¾Ê°í ½ÇÁ¦·Î ÇÁ·Î±×·¥À» Á¦ÀÛÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ´Ü°è±îÁö ÇнÀÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô ³»¿ëÀ» ±¸¼ºÇß´Ù.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
[total 1/108]
ÀÚ¼¼È÷º¸±â
20°³¾¿
40°³¾¿
60°³¾¿
ÆÄ¿ö¸µÅ©
±¤°í
½ÅûÇϱâ