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노아 기프트 저/류훈 | 성안당 | 2019년 08월 05일 리뷰 총점9.5 정보 더 보기/감추기
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출간일 2019년 08월 05일
쪽수, 무게, 크기 352쪽 | 681g | 182*235*20mm
ISBN13 9788931556124
ISBN10 8931556128

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책소개

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목차

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저자 소개 (2명)

UC 데이비스 경영대학원 MSBA 프로그램의 강사 겸 컨설턴트인 노아 기프트는 CTO, 총괄 관리자, 컨설팅 CTO, 클라우드 설계자 등 비즈니스 역할을 담당해 왔다. 프래그매틱 에이아이랩스(Pragmatic AI Labs)의 설립자로서, 머신러닝과 클라우드 아키텍처에 대해 스타트업, 기타 회사들과 협업한다. 파이썬 소프트웨어 재단 펠로우(Python Software Foundation Fellow)로, 머신러닝... UC 데이비스 경영대학원 MSBA 프로그램의 강사 겸 컨설턴트인 노아 기프트는 CTO, 총괄 관리자, 컨설팅 CTO, 클라우드 설계자 등 비즈니스 역할을 담당해 왔다. 프래그매틱 에이아이랩스(Pragmatic AI Labs)의 설립자로서, 머신러닝과 클라우드 아키텍처에 대해 스타트업, 기타 회사들과 협업한다. 파이썬 소프트웨어 재단 펠로우(Python Software Foundation Fellow)로, 머신러닝 분야에 관한 AWS SME(Subject Matter Expert)이며, 클라우드 머신러닝과 데브옵스(DevOps)에 관한 책을 출간했다.
한국과학기술정보연구원(KISTI) 슈퍼컴퓨팅 본부 책임연구원. 서울대학교 전기공학부를 졸업하고 미 스탠퍼드/퍼듀(Stanford/Purdue) 대학에서 전자공학을 전공으로 석/박사 학위를 취득했다. 삼성전자 DS 부문 System LSI 사업부에서 근무했고 현재 한국 과학기술정보연구원(KISTI) 슈퍼컴퓨팅본부의 책임연구원으로 재직중이다. 거대계산의 병렬처리를 이용해 반도체 소재/소자의 특성 계산 연구를 수행하고... 한국과학기술정보연구원(KISTI) 슈퍼컴퓨팅 본부 책임연구원. 서울대학교 전기공학부를 졸업하고 미 스탠퍼드/퍼듀(Stanford/Purdue) 대학에서 전자공학을 전공으로 석/박사 학위를 취득했다. 삼성전자 DS 부문 System LSI 사업부에서 근무했고 현재 한국 과학기술정보연구원(KISTI) 슈퍼컴퓨팅본부의 책임연구원으로 재직중이다. 거대계산의 병렬처리를 이용해 반도체 소재/소자의 특성 계산 연구를 수행하고 있으며, 아태지역 최초로 한국에 인텔 초병렬 컴퓨팅 연구사업(Intel Parallel Computing Center)을 유치해 연구 책임을 맡고 있다. 광전자소자/범용원소 기반의 양자정보처리 시스템의 설계, 거대 행렬로 묘사된 편미분방정식 계산의 병렬처리 등 을 주제로 50여 편 이상의 연구논문을 게재하였으며, 최대 36,000 코어에서 계산의 확장성이 입증된 전자소자 모델링 소프트웨어 패키지 NEMO(NanoElectronics MOdeling tool)를 퍼듀 대학과 공동으로 개발하였다. 저서로 『Multimillion Atom Simulation of Electronic Optical Properties of Nanoscale Devices Using NEMO 3-D』등이 있다.

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“이 책은 실제 프로젝트를 진행할 때 해결해야 할 껄끄러운 문제에 대한 해결책들과 인공지능이 보여주는 장밋빛 가능성 사이의 격차를 해소하는 데 도움을 줄 수 있는 포괄적인 가이드이다. 명확하고 쓰임새 있는 이 책 ‘실용주의 인공지능’은 파이썬 및 인공지능 알고리즘 그 이상의 내용을 다루고 있다.”
- 크리스토퍼 브라우소(Christopher Brousseau)(엔터프라이즈 인공지능 플랫폼 기업 서피스 아울(Surface Owl)의 창립자 겸 CEO)

"새로운 기술을 사랑하는 사람들을 위한 환상적인 내용들! 이 책에 대해 말하고 싶은 게 너무 많다. 노아 기프트(Noah Gift)는 머신러닝에 종사하는 모든 사람들에게 실제로 이 책의 내용을 실질적인 가이드로 권유하고 있다. 이 책은 대형 데이터 세트에 머신러닝을 적용하는 방법을 설명할 뿐만 아니라 기술 피드백 루프에 대한 가치있는 시각을 제공한다. 이 책은 많은 데이터 과학 연구자들과 개발 팀이 처음부터 효율적으로 응용 프로그램을 만들고 유지, 관리할 수 있도록 도움을 줄 것이다.”
- 니바스 듀라이라즈(Nivas Durairaj)(AWS의 전문 소프트웨어 아키텍트이자 기술 계정 관리자)

"데이터 엔지니어링, 데이터 과학 또는 데이터 개발 팀에 정말 도움이 되는 프로덕션 레벨의 품질을 가진 머신러닝 파이프라인 및 도구를 구축하는 데 필요한 통찰력을 원한다면 이 책은 큰 도움이 될 것이다. 숙련된 개발자라 할지라도 생산성이 낮은 작업을 하는 경우가 종종 있다. 소프트웨어 관련 책과 대학의 수업은 프로덕션에 필요한 단계를 설명하지 않는 경우가 많다. 노아(Noah)는 솔루션의 배포에 필요한 개발 및 전달 프로세스를 가속화할 수 있는 실용적 접근법에 대해 잘 알고 있다. 그는 매우 독창적인 소프트웨어 솔루션을 신속하게 구현하는 데 중점을 두고 있을 뿐만 아니라, 열정 또한 충분하다.
프로덕션에 적용할 수 있는 머신러닝 파이프라인 구축의 열쇠는 자동화다. 엔지니어가 연구 또는 원형 개발 단계에서 수동으로 수행하는 작업과 단계는, 실제 프로덕션 레벨의 시스템을 개발하기 위해 자동화 및 확장되어야 한다. 이 책은 파이썬 개발자가 파이프라인을 자동화하고 클라우드로 확장하는 데 도움이 되는, 실용적이고 흥미로운 예제를 많이 가지고 있다. 저는 현재 온라인 부동산 회사인 Roofstock.com에서 거대 데이터, 머신러닝 파이프라인, 파이썬, AWS, 구글 클라우드 및 어주어(Azure)로 작업하고 있다. 우리의 분석 데이터베이스는 대략 5억 개의 행이 있을 정도로 거대하다. 이 책에서 스스로의 생산성을 향상시킬 수 있는 수많은 실용적인 팁과 예제를 발견할 수 있었다. 이 책을 강력히 추천한다!”
- 마이클 비어링(Michael Vierling)(루프스톡(Roofstock) 사의 수석 엔지니어)

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