청소년을 위한 데일카네기 성공대화론 또는 머신러닝 엔지니어링 인 액션 > NEW도서

청소년을 위한 데일카네기 성공대화론



도서명 : 청소년을 위한 데일카네기 성공대화론
저자/출판사 : 데일카네기, 책에반하다
쪽수 : 224쪽
출판일 : 2023-12-15
ISBN : 9791157326945
정가 : 11500

책을 열며 - 10
제1장 잘할 수 있다는 자신감 기르기 - 13
01 처음에는 누구나 두려운 법이야 - 14
02 훌륭한 연설가가 되는 첫걸음 - 18
잠깐! 대화의 기술이 필요해 - 24

제2장 철저히 준비하기 - 25
01 준비가 얼마나 중요한지 알아둬 - 26
02 연설을 준비하는 방법 - 28
03 무엇이 진정한 준비인가? - 31
04 연설을 앞두고 반드시 생각할 것 - 35
잠깐! 대화의 기술이 필요해 - 39

제3장 유명인들은 어떻게 연설을 준비했을까 - 41
01 좋은 구성의 필요성 - 42
02 유명인들의 연설 구성 방법 - 48
03 덧붙이는 말, 연설문을 준비하되 그대로 읽지는 마 - 53
잠깐! 대화의 기술이 필요해 - 56

제4장 기억력 향상시키기 - 57
01 집중력을 높여 -58
02 서로 다른 감각을 함께 사용해봐 - 61
03 반복하고 연상해 - 64
04 갑자기 기억이 안 나면 어떡해 - 68
잠깐! 대화의 기술이 필요해 - 71

제5장 청중을 깨어 있게 하는 방법 - 73
01 자기 이야기를 진실하게 해 - 74
02 또렷하게 말하고 자신 있게 행동해 - 77
03 청중을 존중해 - 80
04 청중이 졸면 어떻게 할까 - 82
잠깐! 대화의 기술이 필요해 - 85

제6장 성공적인 연설이 반드시 갖춰야 할 것 - 87
01 끊임없이 노력해야 해 - 88
02 자신을 믿어야 해 - 91
03 해내겠다는 의지를 가져야 해 - 94
잠깐! 대화의 기술이 필요해 - 98

제7장 좋은 연설을 하는 비결 - 99
01 ‘무엇을’만큼 중요한 ‘어떻게’ - 100
02 자연스럽게, 친밀하게 - 103
03 개성이 필요해 - 106
04 좋은 연설에 필요한 기술 - 109
잠깐! 대화의 기술이 필요해 - 112

제8장 연설하기 전에 준비할 것 - 113
01 자신을 매력적으로 만들어 - 114
02 웃는 얼굴과 밝은 마음으로 - 117
03 연설하는 환경에도 신경 써 - 120
04 연설자의 바람직한 태도를 되새겨 봐 - 123
잠깐! 대화의 기술이 필요해 - 125

제9장 어떻게 연설을 시작할까 - 127
01 호기심을 자극해 - 128
02 인간적인 이야기를 담아내 - 130
03 구체적인 사례를 들어봐 - 133
04 청중을 참여시켜 - 136
05 이러면 연설을 망칠지 몰라 - 139
잠깐! 대화의 기술이 필요해 - 141

제10장 청중을 휘어잡는 방법 - 143
01 진실한 친구 되기 - 144
02 논쟁은 피하고 차분히 설명해 - 147
03 청중의 마음을 흔들어 - 150
잠깐! 대화의 기술이 필요해 - 153

제11장 철저히 준비하기 - 155
01 시작만큼 중요한 마무리 - 156
02 마무리는 간단히 - 158
03 연설을 마무리하는 구체적인 방법 - 161
잠깐! 대화의 기술이 필요해 - 166

제12장 연설의 의미를 명확하게 하려면 - 167
01 청중에게 맞춤 연설을 해 - 168
02 시각 효과를 이용해 - 171
03 핵심은 반복해서 설명해 - 173
04 일반적이고 구체적인 사례가 필요해 - 175
05 너무 많은 내용을 담지 마 - 177
잠깐! 대화의 기술이 필요해 - 180

제13장 설득력 있게 연설하려면 - 181
01 ‘인식’을 이용해 - 182
02 ‘숫자’를 이용해 - 185
03 ‘반복’을 이용해 - 187
04 ‘권위’를 이용해 - 189
잠깐! 대화의 기술이 필요해 - 192

제14장 어떻게 청중의 관심을 끌까 - 193
01 청중은 자기 이야기를 좋아해 - 194
02 ‘사람 이야기’를 들려줘 - 197
03 구체적으로 이야기해 - 200
잠깐! 대화의 기술이 필요해 - 203

제15장 청중의 행동 이끌어내기 - 205
01 청중의 마음을 움직여 - 206
02 개인적인 경험을 들려주고 귀를 열어 - 209
03 동기 부여가 필요해 - 212
잠깐! 대화의 기술이 필요해 - 216
책을 닫으며 - 217




머신러닝 엔지니어링 인 액션



도서명 : 머신러닝 엔지니어링 인 액션
저자/출판사 : 벤 윌슨, 한빛미디어
쪽수 : 692쪽
출판일 : 2023-12-04
ISBN : 9791169211758
정가 : 48000

[PART 1 머신러닝 엔지니어링 소개]

CHAPTER 1 머신러닝 엔지니어란
_1.1 ML 엔지니어링이라고 부르는 이유
_1.2 ML 엔지니어링 핵심 원칙
_1.3 ML 엔지니어링의 목표
_1.4 요약

CHAPTER 2 엔지니어링을 사용하는 데이터 과학
_2.1 프로젝트 성공률을 높이는 방법: 프로세스를 적용해 복잡한 전문성 강화하기
_2.2 단순한 토대의 중요성
_2.3 애자일 소프트웨어 엔지니어링의 공동 채택 원칙
_2.4 ML 엔지니어링의 기반
_2.5 요약

CHAPTER 3 프로젝트 계획 수립 및 범위 설정
_3.1 계획 수립: 무엇을 예측할까요?
_3.2 실험 범위 설정: 기대치와 제한
_3.3 요약

CHAPTER 4 의사소통과 프로젝트 규칙 논의
_4.1 의사소통: 문제 정의
_4.2 시간 낭비하지 않기: 크로스펑셔널 팀과의 회의
_4.3 실험 한계 설정
_4.4 비즈니스 규칙 혼돈에 대한 계획 수립
_4.5 결과에 대해 말하기
_4.6 요약

CHAPTER 5 ML 프로젝트 계획 및 연구
_5.1 실험 계획 수립
_5.2 실험 사전 준비 작업
_5.3 요약

CHAPTER 6 프로젝트 테스트 및 평가
_6.1 아이디어 테스트
_6.2 가능성 좁히기
_6.3 요약

CHAPTER 7 프로토타입에서 MVP로
_7.1 튜닝: 지루한 일을 자동화합시다
_7.2 플랫폼과 팀에 적절한 기술 선택
_7.3 요약

CHAPTER 8 MLflow 및 런타임 최적화로 MVP 마무리
_8.1 로깅: 코드, 지표 및 결과
_8.2 확장성 및 동시성
_8.3 요약

[PART 2 프로덕션 준비: 유지 관리 가능한 ML 만들기]

CHAPTER 9 ML 모듈화: 테스트 가능하고 읽기 쉬운 코드 작성
_9.1 모놀리식 스크립트의 개념과 나쁜 이유
_9.2 텍스트 벽으로 된 코드 디버깅
_9.3 모듈화된 ML 코드 설계
_9.4 ML에 TDD 방식 활용
_9.5 요약

CHAPTER 10 코딩 표준 및 유지 관리 가능한 ML 코드 작성
_10.1 ML 코드 스멜
_10.2 네이밍, 구조 및 코드 아키텍처
_10.3 튜플 언패킹 및 유지 관리 대안
_10.4 이슈에 눈 감기: 예외 및 기타 잘못된 관행 사용
_10.5 전역 가변 객체 사용
_10.6 과도하게 중첩된 로직
_10.7 요약

CHAPTER 11 모델의 측정과 그 중요성
_11.1 모델의 기여도 측정
_11.2 A/B 테스트를 활용한 기여도 계산
_11.3 요약

CHAPTER 12 드리프트 주시를 통한 상승세 유지
_12.1 드리프트 감지
_12.2 드리프트 대응
_12.3 요약

CHAPTER 13 ML 개발의 오만함
_13.1 우아하게 복잡한 코드와 과도한 엔지니어링의 차이
_13.2 의도치 않은 난독화: 남이 작성한 코드를 읽을 수 있을까요?
_13.3 성급한 일반화와 최적화 그리고 자신을 드러내기 위해 사용하는 나쁜 방법
_13.4 알파 테스트와 오픈 소스 생태계의 위험성
_13.5 기술 중심 개발 vs. 설루션 중심 개발
_13.6 요약

[PART 3 프로덕션 머신러닝 코드 개발]

CHAPTER 14 프로덕션 코드 작성
_14.1 데이터를 만났나요?
_14.2 피처 모니터링
_14.3 모델 수명 주기의 나머지 항목 모니터링
_14.4 최대한 단순하게 유지하기
_14.5 프로젝트 와이어프레임 작성
_14.6 카고 컬트 ML 행위 피하기
_14.7 요약

CHAPTER 15 품질과 인수 테스트
_15.1 데이터 일관성
_15.2 콜드 스타트와 대비책
_15.3 실사용자 vs. 내부 사용자 테스트
_15.4 모델의 해석 가능성
_15.5 요약

CHAPTER 16 프로덕션 인프라
_16.1 아티팩트 관리
_16.2 피처 스토어
_16.3 예측 서빙 아키텍처
_16.4 요약

[PART 4 부록]

APPENDIX A 빅오 및 런타임 성능 고려 방법
_A.1 빅오란 무엇인가요?
_A.2 예시별 복잡도
_A.3 의사 결정 트리 복잡도 분석
_A.4 일반적인 ML 알고리듬 복잡도

APPENDIX B 개발 환경 설정
_B.1 깔끔한 실험 환경의 예
_B.2 컨테이너를 활용한 의존성 지옥 대응
_B.3 컨테이너 기반의 깨끗한 실험 환경 만들기