02. 도보미, enomad pd hard thing about hard thing
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양
양 한빛Maker Conference 2016 발표자료 입니다. 일시: 2016년 6월 17일, 금요일
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파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_15장
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
CHAPTER 15 생성적 적대 신경망 : 회화 및 숫자 이미지 생성 신경망
15.1 생성적 적대 신경망의 구조
15.2 생성적 적대 신경망과 데이터 생성
15.3 생성적 적대 신경망의 순전파와 역전파 처리
15.4 구현하기 : 생성적 적대 신경망 모델 클래스
15.5 구현하기 : 생성적 적대 신경망을 위한 데이터셋
15.6 실행하기
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_14장
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
CHAPTER 14 인코더-디코더 : 엠니스트 이미지 숫자 읽기 신경망
14.1 인코더-디코더의 구조
14.2 인코더-디코더와 언어 처리
14.3 필기체 숫자 이미지를 영어로 읽기
14.4 필기체 숫자 이미지열을 한글로 읽기
14.5 인코더-디코더의 분리 학습 문제
14.6 구현하기 : 인코더-디코더 모델 클래스
14.7 구현하기 : 인코더-디코더를 위한 엠니스트 데이터셋
14.8 실행하기
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_13장
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
CHAPTER 13 오토인코더 : 엠니스트 이미지 재현 및 분류 신경망
13.1 오토인코더의 구조
13.2 지도학습과 비지도학습
13.3 잡음 제거용 오토인코더
13.4 유사 이진 코드 생성과 시맨틱 해싱
13.5 지도학습이 추가된 확장 오토인코더 모델
13.6 확장 인코더 모델을 위한 엠니스트 데이터셋
13.7 구현하기 : 확장 오토인코더 모델 클래스
13.8 구현하기 : 오토인코더를 위한 엠니스트 데이터셋
13.9 실행하기
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_12장
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
CHAPTER 12 CNN과 RNN의 결합 : 장면 전환 판별 신경망
12.1 비순환 계층에서의 시계열 데이터 처리
12.2 동영상 처리를 위한 합성곱 신경망과 순환 신경망의 결합
12.3 출력 계층과 후처리 단계에서의 시계열 데이터 처리
12.4 장면 전환 데이터셋
12.5 실행 부담을 줄이는 방법들
12.6 구현하기 : 확장된 순환 신경망 클래스
12.7 구현하기 : 장면 전환 데이터셋
12.8 실행하기
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_10장
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
CHAPTER 10 기본 셀 순환 신경망 : 오토마타 문장 판별 신경망
10.1 시계열 데이터
10.2 순환 계층과 순환 벡터의 활용
10.3 순환 계층의 입출력 형태
10.4 순환 계층을 위한 시계열 데이터의 표현
10.5 순환 계층의 순전파와 역전파 처리
10.6 오토마타를 이용한 수식 표현의 생성과 검사
10.7 구현하기 : 간단한 순환 신경망 클래스
10.8 구현하기 : 오토마타 데이터셋
10.9 실행하기
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_9장
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CHAPTER 9 인셉션 모델과 레스넷 모델 : 꽃 이미지 분류 신경망
9.1 인셉션 모델
9.2 레스넷 모델
9.3 인셉션 모델과 레스넷 모델 구현을 위해 필요한 확장들
9.4 구현하기 : 확장된 합성곱 신경망 모델 클래스
9.5 구현하기 : 더미 데이터셋 클래스
9.6 실행하기 : 인셉션 모델
9.7 실행하기 : 레스넷 모델
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_5장
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
CHAPTER 5 다층 퍼셉트론 모델 구조 : 꽃 이미지 분류 신경망
5.1 다층 퍼셉트론을 위한 클래스 설계
5.2 데이터 분할 : 학습, 검증, 평가
5.3 시각화
5.4 이미지 분류 문제와 꽃 이미지 분류 데이터셋
5.5 구현하기 : 모델 클래스
5.6 구현하기 : 데이터셋 클래스
5.7 구현하기 : 네 가지 데이터셋 파생 클래스
5.8 구현하기 : 꽃 이미지 분류 데이터셋 클래스
5.9 구현하기 : 수학 연산과 각종 부수적 기능
5.10 실행하기
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파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_9장
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파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_5장
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5.7 구현하기 : 네 가지 데이터셋 파생 클래스
5.8 구현하기 : 꽃 이미지 분류 데이터셋 클래스
5.9 구현하기 : 수학 연산과 각종 부수적 기능
5.10 실행하기
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_11장
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
CHAPTER 11 LSTM 순환 신경망 : 도시 소음 분류 신경망
11.1 순환 벡터와 기울기 정보의 소멸 및 폭주
11.2 LSTM의 구조와 동작 방식
11.3 쌍곡탄젠트 함수
11.4 LSTM 계층의 순전파와 역전파 처리
11.5 주파수 스펙트럼 분석을 이용한 음원 처리
11.6 음원 분류 데이터셋
11.7 구현하기 : LSTM 신경망 클래스
11.8 구현하기 : 음원 분류 데이터셋
11.9 실행하기
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_8장
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
다섯 가지 정규화 확장 : 꽃 이미지 분류 신경망
8.1 부적합과 과적합
8.2 L2 손실
8.3 L1 손실
8.4 드롭아웃
8.5 잡음 주입
8.6 배치 정규화
8.7 정규화 기법 도입을 위한 계층의 추가
8.8 구현하기 : 정규화 확장 클래스
8.9 실행하기
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_7장
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
CHAPTER 7 간단한 합성곱 모델 : 꽃 이미지 분류 신경망
7.1 다층 퍼셉트론의 문제점과 새로운 구조의 필요성
7.2 합성곱 계층
7.3 합성곱 연산의 패딩과 건너뛰기
7.4 풀링 계층
7.5 채널의 도입과 커널의 확장
7.6 합성곱과 풀링의 역전파 처리
7.7 합성곱 신경망의 일반적인 구성
7.8 세 가지 합성곱 연산 방법
7.9 다양한 계층의 처리를 위한 모델 확장
7.10 구현하기 : 간단한 합성곱 신경망 클래스
7.11 실행하기
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_6장
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
CHAPTER 6 복합 출력의 처리 방법 : 오피스31 다차원 분류 신경망
6.1 오피스31 데이터셋과 다차원 분류
6.2 딥러닝에서의 복합 출력의 학습법
6.3 복합 출력을 위한 MlpModel 클래스와 Dataset 클래스의 역할
6.4 아담 알고리즘
6.5 구현하기 : 아담 모델 클래스
6.6 구현하기 : 오피스31 데이터셋 클래스
6.7 실행하기
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_4장
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
CHAPTER 4 다층 퍼셉트론 기본 구조 : 세 가지 신경망의 재구성
4.1 다층 퍼셉트론 신경망 구조
4.2 은닉 계층의 수와 폭
4.3 비선형 활성화 함수
4.4 ReLU 함수
4.5 민스키의 XOR 문제와 비선형 활성화 함수
4.6 구현하기 : 다층 퍼셉트론 신경망 지원 함수
4.7 실행하기
4.8 마치며
미리보기 파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
CHAPTER 3 선택 분류 : 철판 불량 상태 분류 신경망
3.1 불량 철판 판별 문제
3.2 선택 분류 문제의 신경망 처리
3.3 소프트맥스 함수
3.4 소프트맥스 함수의 편미분
3.5 소프트맥스 교차 엔트로피
3.6 소프트맥스 교차 엔트로피의 편미분
3.7 시그모이드 함수와 소프트맥스 함수의 관계
3.8 구현하기 : 불량 철판 판별 신경망
3.9 실행하기
3.10 마치며
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_2장
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
> 관련도서: http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B8585180187
CHAPTER 2 이진 판단 : 천체의 펄서 여부 판정 신경망
2.1 펄서 판정 문제
2.2 이진 판단 문제의 신경망 처리
2.3 시그모이드 함수
2.4 확률 분포와 정보 엔트로피
2.5 확률 분포의 추정과 교차 엔트로피
2.6 딥러닝 학습에서의 교차 엔트로피
2.7 시그모이드 교차 엔트로피와 편미분
2.8 계산값 폭주 문제와 시그모이드 관련 함수의 안전한 계산법
2.9 구현하기 : 펄서 여부 판정 신경망
2.10 실행하기
2.11 확장하기 : 균형 잡힌 데이터셋과 착시 없는 평가 방법
2.12 실행하기 : 확장된 펄서 여부 판정 신경망
파이썬 날코딩으로 알고짜는 딥러닝_1장_회귀분석
파이썬 날코딩으로 알고짜는 딥러닝_1장_회귀분석
- 관련도서: http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B8585180187
CHAPTER 1 회귀 분석 : 전복의 고리 수 추정 신경망
1.1 단층 퍼셉트론 신경망 구조
1.2 텐서 연산과 미니배치의 활용
1.3 신경망의 세 가지 기본 출력 유형과 회귀 분석
1.4 전복의 고리 수 추정 문제
1.5 회귀 분석과 평균제곱오차(MSE) 손실 함수
1.6 경사하강법과 역전파
1.7 편미분과 손실 기울기의 계산
1.8 하이퍼파라미터
1.9 비선형 정보와 원-핫 벡터 표현
1.10 구현하기 : 전복 고리 수 추정 신경망
1.11 실행하기
RealTime Talk #3 스케치 빠르게 배워 똑똑하게 쓰기
RealTime Talk #3 스케치 빠르게 배워 똑똑하게 쓰기
<관련도서: http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B5339242833>
- 대표 UX/UX 프로토타입 툴인 ‘스케치’의 기초부터 활용까지
- 저자의 노하우! 그것이 알고 싶다! "UX/UI 디자이너를 위한 스케치 완전정복"편에서는 스케치의 강점을 제대로 활용하기 위한 효과적인 접근 방식과 스케치 및 주요 연동 프로그램들 (Zeplin, InVision 등)을 사용한 전체 작업 프로세스 노하우를 공유합니다.
다루는 내용
- 스케치 프로그램의 특성 및 다른 그래픽 툴들과의 차이
- 스케치의 강력한 연동 프로그램 및 이를 활용한 전체 작업 프로세스
- 스케치 프로그램을 빠르게 정복하고 강점을 제대로 활용하기 위한 팁
실무자가 말하는 모의해킹
'모의해킹' 진로 고민부터 실무까지
- 관련 책: 실무자가 말하는 모의해킹 https://goo.gl/EuNJou
모의해커를 꿈꾸는 후배에게 들려주는 멘토의 현장 에세이
: 모의해킹을 다루는 전문 기술서는 많지만, 국내 모의해킹 분야로의 진출을 꿈꾸는 입문자의 불안과 궁금증을 속 시원하게 해결해주는 입문서는 없다. 보안 분야에 10년 이상 종사한 필자는 이 책에서 ‘모의해킹’이라는 주제에 관한 입문자의 각종 궁금증을 자신의 경험에 비추어 구체적으로 풀어준다. 기술적인 내용은 최소화하고 필요한 경우에는 최대한 알기 쉽게 풀어 설명했다. 모의해킹 업무를 진로로 선택한 학생들과 이제 막 업무를 시작한 직원들은 이 책을 다 읽고 나면 앞으로 맞이할 업무에 관해 더 명확하고 구체적인 그림을 그려볼 수 있을 것이다.
직접 설계하고 만드는 Io t 백신 초급(한빛미디어) _맛보기
설계부터 개발까지 직접 만들면서 배우는 보안 개발 시리즈 - Security School
1. 시리즈 소개
• 리눅스 환경에서 동작하는 보안 솔루션을 개발하며 기본 구조를 이해할 수 있습니다.
• 백신 개발을 시작으로 시스템 보안과 네트워크 보안까지 개발합니다.
• 다 만들어진 코드를 설명하는 게 아니라 기획/설계/구현하는 방법을 이야기합니다.
• 보안 개발을 처음 시작하는 학생과 직장인을 대상으로 합니다.
• 최대한 쉽게 구현합니다.
• 누구나 보안 개발자가 될 수 있다는 꿈과 희망을 선사합니다.
2. 주요 특징
• UML 실용 설계 - UML을 효과적으로 사용하는 방법으로 간결한 코드만으로도 모든 요구사항을 만족시킬 수 있습니다.
• 현실주의 - 현업에서 실제로 일어나는 일들과 그에 맞는 개발 프로세스를 이야기합니다.
• 모듈식 구성 - 원하는 목적에 맞춰 골라 읽을 수 있습니다.
• 손 안에 기술서 - 한 권의 내용을 1주에서 2주 정도면 정독할 수 있는 분량으로 짧게 구성합니다.
3. 사전 지식(권장)
• C 언어
• 간단한 소켓 프로그래밍
• 리눅스 커널의 역할 이해(단, 커널 개발 경험은 없어도 됩니다.)
• UML과 VMWare 사용의 이해
저자: 이창우
보안 기업 AhnLab에서 10년 동안 PC용 V3 방화벽과 침입차단 시스템 엔진, 웹 보안 솔루션을 개발했다. 이후 삼성전자에서 스마트TV 보안 강화 설계, SDL(Security Development Lifecycle) 적용, 임베디드 보안 프레임워크를 설계했고, 현재는 삼성 스마트TV 통합 보안 솔루션인 ‘스마트 시큐리티’를 담당하며 임베디드 백신, 코드 서명, 방화벽을 개발하고 있다.
하나의 보안 기술만으로 컴퓨터 시스템을 안전하게 만들 수 없다. 따라서 개발 기술뿐만 아니라 프로세스와 조직 문화까지 보안과 관련된 것이라면 무엇이든 공부하고 있다.
그레이들(Gradle)로 만드는 안드로이드 요리법
✔ 세미나 커리큘럼 확인하기: http://www.hanbit.co.kr/store/education/edu_view.html?p_code=S9897423756
안드로이드 빌드 시스템, 그레이들 실무를 위하여 필요한, 빌드 타입과 제품 특성에 대하여 알아본다.
[주요 내용]
1 빌드 타입 이해하기
2 제품 특성과 빌드 변형
3 제품 특성에 따라 리소스 병합하기
4 자바 소스 코드 병합하기
[목표]
- 빌드 타입과 제품 특성을 구별할 수 있다.
- 내 프로젝트에 제품 변형(빌드 타입 + 제품 특성)을 적용해볼 수 있다.
- 제품 변형을 활용하여 고객 요구 사항에 맞게 이미지 등의 리소스를 다르게 할 수 있다.
- 제품 변형을 활용하여 고객 요구 사항에 맞게 소스 코드의 일부를 다르게 할 수 있다.
Track2 02. machine intelligence at google scale google, kaz sato, staff devel...
행사 사진 : https://goo.gl/LB6eEp
track1 05. 스타트업 1인 개발 극복기’와 ‘javascript vs Scala, (함수형 언어 관점으로)방황기/ I/O Inc, ...
행사 사진 : https://goo.gl/LB6eEp
track1 02. 라쿠텐 트라벨 Next Search Platform구축까지의 이야기 그리고 라쿠텐에서 엔지니어로 사는것
발표자: Rakuten, 전민수 Lead Architect, 심재민 Architect
*행사 사진 : https://goo.gl/LB6eEp
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11.4 LSTM 계층의 순전파와 역전파 처리
11.5 주파수 스펙트럼 분석을 이용한 음원 처리
11.6 음원 분류 데이터셋
11.7 구현하기 : LSTM 신경망 클래스
11.8 구현하기 : 음원 분류 데이터셋
11.9 실행하기
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다섯 가지 정규화 확장 : 꽃 이미지 분류 신경망
8.1 부적합과 과적합
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8.7 정규화 기법 도입을 위한 계층의 추가
8.8 구현하기 : 정규화 확장 클래스
8.9 실행하기
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_7장
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CHAPTER 7 간단한 합성곱 모델 : 꽃 이미지 분류 신경망
7.1 다층 퍼셉트론의 문제점과 새로운 구조의 필요성
7.2 합성곱 계층
7.3 합성곱 연산의 패딩과 건너뛰기
7.4 풀링 계층
7.5 채널의 도입과 커널의 확장
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7.11 실행하기
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CHAPTER 6 복합 출력의 처리 방법 : 오피스31 다차원 분류 신경망
6.1 오피스31 데이터셋과 다차원 분류
6.2 딥러닝에서의 복합 출력의 학습법
6.3 복합 출력을 위한 MlpModel 클래스와 Dataset 클래스의 역할
6.4 아담 알고리즘
6.5 구현하기 : 아담 모델 클래스
6.6 구현하기 : 오피스31 데이터셋 클래스
6.7 실행하기
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_4장
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
CHAPTER 4 다층 퍼셉트론 기본 구조 : 세 가지 신경망의 재구성
4.1 다층 퍼셉트론 신경망 구조
4.2 은닉 계층의 수와 폭
4.3 비선형 활성화 함수
4.4 ReLU 함수
4.5 민스키의 XOR 문제와 비선형 활성화 함수
4.6 구현하기 : 다층 퍼셉트론 신경망 지원 함수
4.7 실행하기
4.8 마치며
미리보기 파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
> 관련도서: http://bit.ly/2LcyM9o
CHAPTER 3 선택 분류 : 철판 불량 상태 분류 신경망
3.1 불량 철판 판별 문제
3.2 선택 분류 문제의 신경망 처리
3.3 소프트맥스 함수
3.4 소프트맥스 함수의 편미분
3.5 소프트맥스 교차 엔트로피
3.6 소프트맥스 교차 엔트로피의 편미분
3.7 시그모이드 함수와 소프트맥스 함수의 관계
3.8 구현하기 : 불량 철판 판별 신경망
3.9 실행하기
3.10 마치며
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝_2장
파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝: 프레임워크 없이 단층 퍼셉트론에서 GAN까지
> 관련도서: http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B8585180187
CHAPTER 2 이진 판단 : 천체의 펄서 여부 판정 신경망
2.1 펄서 판정 문제
2.2 이진 판단 문제의 신경망 처리
2.3 시그모이드 함수
2.4 확률 분포와 정보 엔트로피
2.5 확률 분포의 추정과 교차 엔트로피
2.6 딥러닝 학습에서의 교차 엔트로피
2.7 시그모이드 교차 엔트로피와 편미분
2.8 계산값 폭주 문제와 시그모이드 관련 함수의 안전한 계산법
2.9 구현하기 : 펄서 여부 판정 신경망
2.10 실행하기
2.11 확장하기 : 균형 잡힌 데이터셋과 착시 없는 평가 방법
2.12 실행하기 : 확장된 펄서 여부 판정 신경망
파이썬 날코딩으로 알고짜는 딥러닝_1장_회귀분석
파이썬 날코딩으로 알고짜는 딥러닝_1장_회귀분석
- 관련도서: http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B8585180187
CHAPTER 1 회귀 분석 : 전복의 고리 수 추정 신경망
1.1 단층 퍼셉트론 신경망 구조
1.2 텐서 연산과 미니배치의 활용
1.3 신경망의 세 가지 기본 출력 유형과 회귀 분석
1.4 전복의 고리 수 추정 문제
1.5 회귀 분석과 평균제곱오차(MSE) 손실 함수
1.6 경사하강법과 역전파
1.7 편미분과 손실 기울기의 계산
1.8 하이퍼파라미터
1.9 비선형 정보와 원-핫 벡터 표현
1.10 구현하기 : 전복 고리 수 추정 신경망
1.11 실행하기
RealTime Talk #3 스케치 빠르게 배워 똑똑하게 쓰기
RealTime Talk #3 스케치 빠르게 배워 똑똑하게 쓰기
<관련도서: http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B5339242833>
- 대표 UX/UX 프로토타입 툴인 ‘스케치’의 기초부터 활용까지
- 저자의 노하우! 그것이 알고 싶다! "UX/UI 디자이너를 위한 스케치 완전정복"편에서는 스케치의 강점을 제대로 활용하기 위한 효과적인 접근 방식과 스케치 및 주요 연동 프로그램들 (Zeplin, InVision 등)을 사용한 전체 작업 프로세스 노하우를 공유합니다.
다루는 내용
- 스케치 프로그램의 특성 및 다른 그래픽 툴들과의 차이
- 스케치의 강력한 연동 프로그램 및 이를 활용한 전체 작업 프로세스
- 스케치 프로그램을 빠르게 정복하고 강점을 제대로 활용하기 위한 팁
실무자가 말하는 모의해킹
'모의해킹' 진로 고민부터 실무까지
- 관련 책: 실무자가 말하는 모의해킹 https://goo.gl/EuNJou
모의해커를 꿈꾸는 후배에게 들려주는 멘토의 현장 에세이
: 모의해킹을 다루는 전문 기술서는 많지만, 국내 모의해킹 분야로의 진출을 꿈꾸는 입문자의 불안과 궁금증을 속 시원하게 해결해주는 입문서는 없다. 보안 분야에 10년 이상 종사한 필자는 이 책에서 ‘모의해킹’이라는 주제에 관한 입문자의 각종 궁금증을 자신의 경험에 비추어 구체적으로 풀어준다. 기술적인 내용은 최소화하고 필요한 경우에는 최대한 알기 쉽게 풀어 설명했다. 모의해킹 업무를 진로로 선택한 학생들과 이제 막 업무를 시작한 직원들은 이 책을 다 읽고 나면 앞으로 맞이할 업무에 관해 더 명확하고 구체적인 그림을 그려볼 수 있을 것이다.
직접 설계하고 만드는 Io t 백신 초급(한빛미디어) _맛보기
설계부터 개발까지 직접 만들면서 배우는 보안 개발 시리즈 - Security School
1. 시리즈 소개
• 리눅스 환경에서 동작하는 보안 솔루션을 개발하며 기본 구조를 이해할 수 있습니다.
• 백신 개발을 시작으로 시스템 보안과 네트워크 보안까지 개발합니다.
• 다 만들어진 코드를 설명하는 게 아니라 기획/설계/구현하는 방법을 이야기합니다.
• 보안 개발을 처음 시작하는 학생과 직장인을 대상으로 합니다.
• 최대한 쉽게 구현합니다.
• 누구나 보안 개발자가 될 수 있다는 꿈과 희망을 선사합니다.
2. 주요 특징
• UML 실용 설계 - UML을 효과적으로 사용하는 방법으로 간결한 코드만으로도 모든 요구사항을 만족시킬 수 있습니다.
• 현실주의 - 현업에서 실제로 일어나는 일들과 그에 맞는 개발 프로세스를 이야기합니다.
• 모듈식 구성 - 원하는 목적에 맞춰 골라 읽을 수 있습니다.
• 손 안에 기술서 - 한 권의 내용을 1주에서 2주 정도면 정독할 수 있는 분량으로 짧게 구성합니다.
3. 사전 지식(권장)
• C 언어
• 간단한 소켓 프로그래밍
• 리눅스 커널의 역할 이해(단, 커널 개발 경험은 없어도 됩니다.)
• UML과 VMWare 사용의 이해
저자: 이창우
보안 기업 AhnLab에서 10년 동안 PC용 V3 방화벽과 침입차단 시스템 엔진, 웹 보안 솔루션을 개발했다. 이후 삼성전자에서 스마트TV 보안 강화 설계, SDL(Security Development Lifecycle) 적용, 임베디드 보안 프레임워크를 설계했고, 현재는 삼성 스마트TV 통합 보안 솔루션인 ‘스마트 시큐리티’를 담당하며 임베디드 백신, 코드 서명, 방화벽을 개발하고 있다.
하나의 보안 기술만으로 컴퓨터 시스템을 안전하게 만들 수 없다. 따라서 개발 기술뿐만 아니라 프로세스와 조직 문화까지 보안과 관련된 것이라면 무엇이든 공부하고 있다.
그레이들(Gradle)로 만드는 안드로이드 요리법
✔ 세미나 커리큘럼 확인하기: http://www.hanbit.co.kr/store/education/edu_view.html?p_code=S9897423756
안드로이드 빌드 시스템, 그레이들 실무를 위하여 필요한, 빌드 타입과 제품 특성에 대하여 알아본다.
[주요 내용]
1 빌드 타입 이해하기
2 제품 특성과 빌드 변형
3 제품 특성에 따라 리소스 병합하기
4 자바 소스 코드 병합하기
[목표]
- 빌드 타입과 제품 특성을 구별할 수 있다.
- 내 프로젝트에 제품 변형(빌드 타입 + 제품 특성)을 적용해볼 수 있다.
- 제품 변형을 활용하여 고객 요구 사항에 맞게 이미지 등의 리소스를 다르게 할 수 있다.
- 제품 변형을 활용하여 고객 요구 사항에 맞게 소스 코드의 일부를 다르게 할 수 있다.
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발표자: Rakuten, 전민수 Lead Architect, 심재민 Architect
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02. 도보미, enomad pd hard thing about hard thing
- 1. Hard Thing About Hard Thing Bomi Do Product Designer
- 2. T h e G r e a t S m a l l
- 4. 빅터 파파넥 < 인간을 위한 디자인 >
- 5. 드럼 물통 깡통 라디오
- 9. 개발 도상국을 위한 적정기술, 중소형 수력발전소, 공장 배수, 하수로용 자가발전기 등 여러 제안을 받음. “너희들이 이것을 휴대할 수 있는 사이즈로 만들 수 있다면 캠핑, 아웃도어 시장을 고려해봐라. 큰 기회가 있다.”
- 11. 2달간 총 60여개의 캠핑 사이트 방문
- 12. 1. 미국에 우리가 사용할 수 있는 물이 많을까? 2. 전력에 대한 수요가 있을까? 3. 신재생에너지 제품에 대한 수요가 있을까?
- 14. 1. 미국에 우리가 사용할 수 있는 물이 많을까? 2. 전력에 대한 수요가 있을까? 3. 신재생에너지 제품에 대한 수요가 있을까?
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- 18. 태양이나 바람은 환경에 영향을 받고 불안정 하다는 단점이 있음. 흐르는 물은 24시간 365일 흐르기에 안정적 특히, 바람에 비해 밀도가 높아 같은 부피에서 최대 20배 이상의 발전량
- 22. 너무 무겁다 어떻게 사용해야 하는지 모르겠다
- 30. 2016.03.23 The Guardian (UK) 2016.04.08 CCTV(China Central Television) 2016.03.14 Energia Rinnovabili (Italy) 8개 나라, 20개 미디어, 1,000명 이상 문의
- 31. 제품 양산의 벽
- 32. 1. 어마어마한 양산 금형비 2. 왜 물량 적은곳은 상대를 안해 주나요? 5000대?? 10,000대?? 100,000대?????? 3. 정보 인프라의 부족