AutoCAD 실무 무작정 따라하기: 현장에서 바로 사용하는 실무 오토캐드의 기술

(주)도서출판길벗
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실무&자격증&취업 준비를 위한 오토캐드 실무 활용의 모든 것!

오토캐드 공인 강사가 실무에서 통하는 오토캐드 주요 명령어와 지금껏 아무도 알려주지 않았던 프로그램을 연동한 실무 테크닉, 작업에 유용한 팁 등 건축사만의 현장밀착형 실무 활용 노하우를 소개합니다. 새로운 기능 및 핵심 명령어 위주의 건축, 기계 도면 예제와 함께 오토캐드 자격증 시험에 완벽하게 대비할 수 있도록 관련 문제 풀이를 담았습니다.

1. 현장에서 바로 사용하려면?
실무 작업 패턴이 담긴 실제 도면을 그대로 따라 해 본다!

2. 작업 시간을 단축하려면?
오토캐드와 연계한 엑셀, 구글맵, 스케치업, 페파쿠라 디자이너 등 연결 프로그램 활용법을 익힌다!

3. 스펙 업그레이드를 위한다면?
ATC 자격시험부터 ACU, ACP까지 오토캐드 관련 시험에 완벽하게 대비한다!

4. 작업 공간의 한계에서 벗어나려면?
모바일, 웹에서 사용할 수 있는 오토캐드 360을 활용한다!

5. 작업하다 막힐 때 빠르게 해결하려면?
오토캐드 모든 버전에서 통하는 알짜배기 팁(Special Tip)을 살펴본다! 
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About the author

Autodesk Educator Expert, Autodesk Beta Tester, 한국 ATC센터의 AutoCAD 공인 강사, AutoCAD 인증 시험 감독관이며 Autodesk Korea의 AutoCAD 파워유저로 활동하였다. 현재 한국전력공사 중부건설처에서 건축 감독으로 재직 중이다.

국토교통과학기술진흥원 국토교통R&D 평가 위원, 한국산업기술평가관리원 산업기술혁신평가단 위원, 정보통신기술진흥센터 정보통신연구개발사업 평가 위원, 중소기업기술정보진흥원 기술개발지원사업 평가 위원으로 활동 중이다. p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px AppleGothic} p.p2 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px AppleGothic; min-height: 15.0px}
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Additional Information

Publisher
(주)도서출판길벗
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Published on
Oct 30, 2016
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Pages
552
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ISBN
9791160500363
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Features
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Language
Korean
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Genres
Computers / Desktop Applications / Design & Graphics
Computers / Internet / General
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 텐서플로 코드로 맛보는 딥러닝 핵심 개념! 

 

이 책은 신경망 기초부터 CNN, Autoencoder, GAN, RNN, DQN까지 딥러닝의 가장 기본이 되는 모델들을 직접 구현하며 몸으로 익히도록 구성했습니다. 이론을 깊이 파헤치기보다는 다양한 딥러닝 모델의 기초 개념과 기본적인 텐서플로 사용법을 학습하는 데 초점을 두고, 각 모델의 논문에 수록된 복잡한 코드들을 그 핵심이 잘 드러나도록 재구현했습니다. 간결해진 예제들이 여러분을 딥러닝과 텐서플로의 세계로 즐겁고 편안히 모실 것입니다.


이론보다는 실전! 몸으로 먼저 익히는 딥러닝! 

 

“한동안 좌절하던 중, 텐서플로 예제나 한번 돌려보자 싶더군요. 그런데 예제들을 돌려보고 나니 어렵게만 느껴지던 강좌들이 어느 정도 이해되는 것이었습니다! 그래서 깨달았죠. “아, 나 같은 사람은 코드로 먼저 공부하는 게 좋겠다!” … 이 책은 딥러닝/머신러닝을 배우고 싶지만, 수식만 나오면 울렁거려서 책을 덮는 저 같은 프로그래머에게 가장 적합합니다. 더불어 딥러닝/머신러닝을 공부하는 학생이나 연구자, 혹은 이론을 먼저 공부한 개발자 중 텐서플로를 써보고 싶은 분께도 좋은 가이드가 될 것입니다.”

_ ‘서문’ 중에서

 

 

★ 주요 내용

텐서플로 프로그래밍 101기본 신경망 구현텐서보드와 모델 재사용헬로 딥러닝, MNIST이미지 인식의 은총알, CNN대표적 비지도 학습법, Autoencoder딥러닝의 미래, GAN번역과 챗봇 모델의 기본, RNN구글의 핵심 이미지 인식 모델, Inception딥마인드가 개발한 강화학습, DQN
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