Kobo Aura H2O : 전자책 리더

맘에 들어서 남겨보는 후기.

최근에 Kobo에서 나온 Aura H2O라는 전자책 리더를 구입했습니다. 몇 주간 써보면서 이렇게 좋은걸 진작 쓸 것을.. 하는 생각이 들었네요.

제가 느낀 장점
- 고사양 E-Ink의 장점으로 인해 책(문서) 읽기에는 정말 좋다. (눈 피로 적음, 백라이트 채용으로 밤에 보기에도 좋음, 해상도가 높아서 작은 글씨도 잘 보임)
- Pocket 연동이 되어서 웹에서 글을 스크랩해서 읽기 좋음
- Google Play Books를 지원해서 꽤 많은 한글책을 합법적으로 읽을 수 있음
- 외국에서 구입한 EPub는 그냥 읽어지더라..(안되는 줄 알았는데..)
- Koreader라는 걸 설치하면 PDF도 잘 읽힘(그냥도 되는데 느림)
- 타블렛에 비해 베터리가 엄청 오래감

- 방수!

단점

- 리디북스가 안됨.. (결국 구글 북스로 갈아탐..)

전자책 보려는 분들에게는 강추입니다.

동기에게 보내는 편지 : 프로그래밍 실력을 향상 시키는 방법

2010년에 썼던 글인데, 과거글 AS의 관점에서 책을 추가하거나 제외하고, 책의 링크를 알라딘으로 수정했습니다.

작년 말인가요. 회사 동기에게 메일 한 통을 받았습니다.

언제 시간이 완전 한가해져서 남으면..
나에게 초보가 고수가 되는 S/W 관련 서적들을
급 수별로 추천 좀 해주렴..
나도 이제 책 좀 읽고 살아야게따!!ㅋㅋㅋㅋ

대충 위와 같은 내용이었는데요. 시간이 완전 한가해지는 거 기다리다가는 메일도 못 쓸 것 같아서 며칠간에 걸쳐서 답장을 작성했습니다. 제가 그 동안 읽었던 책들을 되돌아 보았는데요. 전산과를 졸업하고 개발을 직업으로 하게 된 제 처지와 같은 분들에게 도움이 된다면 좋겠습니다.

이하 답장의 내용입니다.

Machine Learning for Programming

머신러닝에 대한 세미나인데, 아래 링크에서 동영상으로 슬라이드와 함께 보실 수 있습니다. 

링크  : http://www.infoq.com/presentations/machine-learning-general-programming 

간단히 소개해보면 SPLASH2014라는 컨퍼런스에서 Peter Norvig이란 사람이 발표한 내용인데요.

SPLASH는 ACM 컨퍼런스중에 하나로 Systems, Programming, Languages and Applications: 

Software for Humanity 의 약자입니다. :) 대충 해석해보면 시스템, 프로그래밍, 언어 등에 대한 

컨퍼런스 정도가 되겠네요. 

궁금해서 홈페이지에 들어가봤더니, 소프트웨어의 다양한 분야들에 대해서 다루고 있는 것을 확인할 수 있었는데요.

그리고 흥미롭게도 객체지향개발 관련 컨퍼런스로 유명한 OOPSLA도 이 컨퍼런스와 함께 열리고 있는걸 발견했습니다.

발표자인 피터 노빅은 아마도 대부분 아시겠지만, 대학에서 인공지능 연구했고(이 분야의 탑중 한명이죠),

현재는 구글에서 관련 분야를 이끄는 걸로 알려져 있습니다. 탑레벨의 해커 중에는 드물게도 글도 자주 쓰고, 

발표도 많이 하시는 분이라 그런지 이번 발표 또한 영어를 잘하지 못해도 이해하는데 큰 어려움이 없는 

수준으로 잘 설명하고 있습니다.

발표는 질문을 먼저 던지고 그에 대한 자답을 하는 방식으로 진행되는데요.

아래와 같은 질문들을 던지게 되는데, 답은 강의를 통해 직접 확인해보시면 좋을 것 같습니다. :)

• Can we learn functions from examples?
• Can we learn parts of programs from examples?
• Can we learn entire programs from examples?
• Can we learn complex nontraditional programs from examples?
• Can we learn to optimize programs?
• Can we learn to efficiently execute declarative programs?
• Can we learn an interpreter?
• Can we learn a user's language?
• Can we learn tutoring feedback from examples?

상단 링크에 있는 동영상의 강의는 30분 정도인데, 머신러닝에 대한 교양을 쌓을 수 있는 좋은 강의라 생각되니,

여유 있을 때 한번 보시면 좋을 것 같습니다.