무지개 그림책방 또는 페이스북은 내가 우울증인 걸 알고 있다 > 도서

무지개 그림책방



도서명 : 무지개 그림책방
저자/출판사 : 이시이 아야, 이매진
쪽수 : 287쪽
출판일 : 2020-01-10
ISBN : 9791155311110
정가 : 13800

들어가며

1장. 그림책방을 시작했어요
1. 느닷없이 그림책방
2. 한 평 반 좁디좁은
3. 책방 이름 짓기
4. 첫 달 매출 37만 원
5. 만드는 이와 읽는 이를 잇는 무지개 다리
6. 내가 팔 책은 내가 만들자
7. 하라페코 메가네를 만나다
무지개 이야기 ① 어쩌다 그림책｜하라페코 메가네
그림책 이야기 ① 그림책을 들여와 파는 일

2장. 그림책을 만들기 시작했어요
1. 첫 그림책
2. 두 가지 말 그림책
3. 여든여덟 살 초보 작가
4. 크라우드 펀딩을 시작하다
5. 마쓰모토 가쓰지 작가의 가족
6. 일곱 개 그림책 프로젝트
7. 무지개 그림책방 그림책
무지개 이야기 ② 앨리스의 흰 토끼 같은｜우쓰하라 미치에
그림책 이야기 ② 그림책 만들기 좋은 때

3장. 그림책을 건네는 방법
1. 건네고 싶은 그림책들
2. 마케팅 팀장 탄생
3. 믿음직한 바깥 친구
4. 이런 이벤트 저런 굿즈
5. 온라인 쇼핑몰을 열었어요
6. 때로는 아날로그
7. 함께 만들고 함께 전한다
무지개 이야기 ③ 오직 나아갈 뿐｜가와구치 다카히로

4장. 그림책으로 모이는 곳
1. 무지개 갤러리 - 그림책 원화 전시회
2. 그림책 이벤트 ‘무지개 축제’
3. 그림책 라이브
4. 그림책 피크닉
5. 갈 수 있는 곳이면 어디든 - 출장 무지개 그림책방
6. 어른도 아이도 마음껏 - 워크숍과 토크쇼
7. 그림책방 이전! 3층에서 1층으로
무지개 이야기 ④ 새로운 소용돌이를 불러일으키는 사람｜사토 도모노리

5장. 그림책으로 이어지는 드넓은 세계
1. 2016년 볼로냐 도서전에 가다
2. 두 번째 볼로냐
3. 세 가지 과제
무지개 이야기 ⑤ 어쩔 수 없는 이시이 아야｜사와노 메구미
4. 수입 그림책을 팔다 - 판권 매매
5. 3년째의 승부!
6. 대만에 가다
7. 인쇄와 제본을 해외에서

6장. 그림책으로 만나는 사람들
1. 그림책 동네 풋살 팀 리브리스타
2. 그림책을 함께 만드는 사람
그림책 이야기 ③ 그림책 모이는 공장 ‘아야포스 원’｜작가×작가
3. 음악으로 함께 만드는 사람
4. 서점을 만나다
무지개 이야기 ⑥ 우리 둘의 인연｜세토구치 아유미
5. 출판사를 만나다
6. 함께 일하는 동료를 만나다
7. 사람을 만나다
그림책 이야기 ④ 무지개 그림책방의 일｜전 점장×현 점장

7장. 그림책으로 살아간다
1. 그림책 일
2. ‘일’의 가격?
3. 임기응변과 사후 조정
4. 생각은 있지만 고집은 없는
5. 그림책방의 색
6. 무지개 그림책방의 사무실
7. 레인보우 가든
무지개 이야기 ⑦ 가슴 두근거리게 하는 아야 대표｜고마다 마코토
그림책 이야기 ⑤ 언니와 무지개 그림책방과 나｜나카지마 나오

나오며
무지개 그림책방이 걸어온 길




페이스북은 내가 우울증인 걸 알고 있다



도서명 : 페이스북은 내가 우울증인 걸 알고 있다
저자/출판사 : 버나드 마 , 매트 워드, 봄빛서원
쪽수 : 340쪽
출판일 : 2019-11-19
ISBN : 9791189325060
정가 : 18000

들어가는 말
인공지능은 구세주가 아니라 삶의 실제다

1부 인공지능의 개척자

1 알리바바(Alibaba)
‘스마트 시티’ 프로젝트로 대륙을 책임지다

2 알파벳(Alphabet)·구글(Google)
세계 최초로 자율주행 자동차를 상업화하다

3 아마존(Amazon)
배송 드론과 딥러닝으로 실적을 높이다
4 애플(Apple)
상품과 개인정보 보호를 통합시키다

5 바이두(Baidu)
9억 명의 검색엔진으로 방대한 데이터에 접근하다

6 페이스북(Facebook)
안면인식을 하고 우울증, 자살 위험을 찾아낸다

7 IBM
인간과 토론하는 프로젝트 디베이터를 만들다

8 제이디닷컴(JD.com)
10년 안에 직원 수를 반으로 줄이려는 목표를 세우다

9 마이크로소프트(Microsoft)
해안도시 해저에 수중 데이터 센터를 구축하다

10 텐센트(Tencent)
의사보다 업무 수행력이 높은 AI를 사업화하다

2부 소매업·소비재·식품·음료수 제조업체

11 버버리(Burberry)
부유하고 까다로운 고객을 온라인 매장에서 사로잡다

12 코카콜라(Coca-Cola)
자판기 데이터와 SNS 분석으로 업계 1위를 유지하다

13. 도미노(Domino’s)
매일 수만 판씩 품질이 관리된 피자를 대접하다

14. 킴벌리클라크(Kimberly-Clark)
고객의 일상과 경험을 파악해서 제품을 팔다

15 맥도널드(McDonald’s)
로봇과 자동화 공정으로 맞춤형 서비스를 제공하다

16 삼성(Samsung)
가정과 직장을 AI로 자동화하다

17 스타벅스(Starbucks)
고객을 위한 맞춤형 프로모션을 제안하다

18 스티치 픽스(Stitch Fix)
패션 소매업 시장에서 혁신적으로 반품을 줄이다

19 유니레버(Unilever)
신입사원 채용부터 조직사회화까지 AI가 담당하다

20 월마트(Walmart)
자율 스캐닝 로봇이 매장 진열대 재고를 관리하다

3부 매체·연예·통신기업

21 월트디즈니사(The Walt Disney Company)
매직밴드 데이터로 방문객의 취향을 맞추다

22 인스타그램(Instagram)
괴롭힘 방지 시스템으로 사용자를 보호하다

23 링크트인(LinkedIn)
저비용으로 구직자와 고용주를 짝지어주다

24 넷플릭스(Netflix)
프로필과 선호도 분석으로 체험의 격을 높이다

25 프레스 어소시에이션(Press Association)
지역의 특화된 뉴스를 보도하다

26 스포티파이(Spotify)
스트리밍 서비스로 원하는 곡을 골라 듣는다

27 텔레포니카(Telefonica)
인터넷 접속이 단절된 지역에 혜택을 주다

28 트위터(Twitter)
가짜 뉴스와 스팸봇에 맞서다

29 버라이즌(Verizon)
머신러닝으로 서비스 품질을 평가하다

30 바이어컴(Viacom)
비디오 전송 속도와 품질을 높이다

4부 서비스·금융·의료업체

31 아메리칸 익스프레스(American Express)
실시간으로 금융사기를 적발하다

32 엘스비어(Elsevier)
더 나은 의료 진단을 내리고 과학연구 성과를 높이다

33 엔트러피(Entrupy)
4,500억 달러 규모의 진품 같은 모조품을 찾아내다

34 익스피리언(Experian)
담보대출의 절차와 승인을 간편하게 만들다

35 할리데이비슨(Harley-Davidson)
온라인 타깃 광고로 매출 성장을 달성하다

36 하퍼(Hopper)
원하는 항공권을 가장 싸게 살 수 있다

37 인퍼비전(Infervision)
암과 뇌졸중을 조기에 진단하다

38 마스터카드(Mastercard)
매년 수십조 원 손실을 내는 ‘결제 거부 오류’를 줄이다

39 세일즈포스(Salesforce)
기업고객에게 아인슈타인 플랫폼을 제공한다

40 우버(Uber)
과감한 투자로 무엇에든 인공지능을 이용하다

5부 제조업·자동차·항공·4차산업 기업

41 BMW
미래의 자동차를 설계하고 구동하다

42 제너럴일렉트릭(GE)
디지털 발전소 개발과 에너지 인터넷을 구축하다

43 존 디어(John Deere)
농업에서 살충제 오염을 줄이다

44 콘(Kone)
엘리베이터 이용자의 대기시간을 줄여주다

45 다임러 AG(Daimler AG)
명품 고급 자동차에서 드론 택시 서비스까지 진출하다

46 미국 항공우주국(NASA)
우주와 머나 먼 세계를 탐험하다

47 셸(Shell)
에너지 전환 문제를 해결하다

48 지멘스(Siemens)
열차에 사물인터넷을 응용하다

49 테슬라(Tesla)
지능적인 자동차를 생산하다

50 볼보(Volvo)
머신러닝으로 가장 안전한 자동차를 만들다

맺음말
인공지능이 우리에게 던지는 과제

후주