{"product_id":"138401","title":"혼자 만들면서 공부하는 딥러닝","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/uOonoiy99XKFLhgUvoC2v0wy6lL.png?v=1765062881\" style=\"max-width:100%;max-height:10px\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:center;font-size:30px;font-weight:bolder;line-height:1.6em\"\u003e혼자 만들면서 공부하는 딥러닝\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"border-bottom:1px;border-bottom-style:dotted;border-color:;padding-bottom:20px\"\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable align=\"center\" width=\"100%\"\u003e\u003ctbody style=\"border:0px\"\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd align=\"center\" style=\"line-height:1.2em;text-align:center;font-size:18px;color:black;font-weight:bold;padding-bottom:20px;\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/goods\/146006911\/XL\" style=\"max-width:100%;height:auto\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%;{split_style6}padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eDescription\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;word-break:break-all;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e책소개\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  \u003cb\u003e“딥러닝을 배워서 어디에 활용할 수 있을지 궁금하다면?”\u003cbr\u003e강아지 사진 분류하기, 영화 리뷰 텍스트의 감성 분석하기, GPT 모델 만들기 등 다양한 딥러닝 모델을 직접 구현해 보며 재미있게 실력 쌓기!\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e딥러닝 분야를 대표하는 초창기 컴퓨터 비전 모델부터 대규모 언어 모델인 GPT, Llama, Gemma 등의 최신 모델까지! 다양한 딥러닝 모델을 구현하며 인공지능의 발전 과정은 물론, 새롭게 적용된 최신 기술까지 흥미롭게 경험해 보자.\u003cbr\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cul\u003e \u003cli\u003e 책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다.\u003cbr\u003e\u003cspan\u003e미리보기\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e목차\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  \u003cb\u003eChapter 01.\u003cbr\u003e합성곱 신경망(CNN)으로 패션 상품 이미지 분류하기\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e01-1.\u003cbr\u003e딥러닝 개발환경 구축하기\u003cbr\u003e__딥러닝을 위한 준비물, 구글 코랩\u003cbr\u003e__코랩의 화면 구성\u003cbr\u003e__코랩으로 실습 준비하기\u003cbr\u003e__키워드로 정리하는 핵심 포인트\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e01-2.\u003cbr\u003e합성곱 신경망(CNN) 모델 이해하기\u003cbr\u003e__최초의 CNN 모델 - LeNet\u003cbr\u003e__합성곱 층 - Conv2D\u003cbr\u003e__풀링층과 밀집층 - AveragePooling2D, Dense\u003cbr\u003e__키워드로 정리하는 핵심 포인트\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e01-3.\u003cbr\u003e패션 상품 이미지 분류하기\u003cbr\u003e__LeNet 모델 만들기\u003cbr\u003e__LeNet 모델 훈련하기\u003cbr\u003e__키워드로 정리하는 핵심 포인트\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eChapter 02.사전 훈련된 CNN 모델로 강아지와 고양이 사진 분류하기\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e02-1.\u003cbr\u003e이미지 분류 CNN 모델 만들기\u003cbr\u003e__이미지넷 대회에서 우승한 최초의 CNN 모델 - AlexNet\u003cbr\u003e__사전 훈련된 CNN 모델 - VGGNet\u003cbr\u003e__키워드로 정리하는 핵심 포인트\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e02-2.\u003cbr\u003e강아지와 고양이 사진 분류하기\u003cbr\u003e__VGGNet 모델 로드하기\u003cbr\u003e__강아지와 고양이 사진 분류하기\u003cbr\u003e__키워드로 정리하는 핵심 포인트\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e02-3.\u003cbr\u003e강아지와 고양이 사진 분류 모델의 성능 개선하기\u003cbr\u003e__훈련 성능을 높이는 CNN 모델 - ResNet\u003cbr\u003e__ResNet 모델 만들기\u003cbr\u003e__강아지와 고양이 사진 분류하기\u003cbr\u003e__[좀 더 알아보기] GoogLeNet\u003cbr\u003e__[미니 프로젝트] GoogLeNet으로 강아지와 고양이 사진 분류하기\u003cbr\u003e__키워드로 정리하는 핵심 포인트\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eChapter 03.\u003cbr\u003e고급 CNN 모델과 전이 학습으로 이미지 분류하기\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e03-1.\u003cbr\u003e이미지 분류 모델의 효율성 최적화하기 \u003cbr\u003e__ResNet의 확장 모델 - DenseNet\u003cbr\u003e__모바일 환경(경량) 모델 - MobileNet\u003cbr\u003e__키워드로 정리하는 핵심 포인트\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e03-2.\u003cbr\u003e이미지 분류 모델의 성능 최적화하기 \u003cbr\u003e__가장 높은 성능을 내는 모델 - EfficientNet\u003cbr\u003e__EfficientNet 모델 만들기\u003cbr\u003e__EfficientNet 모델로 강아지 사진 분류하기\u003cbr\u003e__키워드로 정리하는 핵심 포인트\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e03-3.\u003cbr\u003e전이 학습으로 피스타치오 이미지 분류하기\u003cbr\u003e__텐서플로 허브로 강아지 사진 분류하기\u003cbr\u003e__허깅페이스로 강아지 사진 분류하기\u003cbr\u003e__전이 학습으로 피스타치오 품종 분류하기\u003cbr\u003e__[미니 프로젝트] 캐글 모델로 피스타치오 품종 분류하기\u003cbr\u003e__키워드로 정리하는 핵심 포인트\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eChapter 04.\u003cbr\u003e트랜스포머 인코더 모델로 영화 리뷰 텍스트의 감성 분류하기\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e04-1.\u003cbr\u003e트랜스포머 인코더 모델 이해하기\u003cbr\u003e__어텐션 메커니즘\u003cbr\u003e__위치 인코딩과 층 정규화\u003cbr\u003e__트랜스포머 인코더 모델 만들기\u003cbr\u003e__키워드로 정리하는 핵심 포인트\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e04-2.\u003cbr\u003e전이 학습으로 영화 리뷰 텍스트의 감성 분류하기\u003cbr\u003e__트랜스포머 인코더 기반 언어 이해 모델 - BERT\u003cbr\u003e__KerasNLP로 영화 리뷰 텍스트의 감성 분류하기\u003cbr\u003e__허깅페이스로 영화 리뷰 텍스트의 감성 분류하기\u003cbr\u003e__[좀 더 알아보기] 미세 튜닝된 모델로 감성 분석하기\u003cbr\u003e__키워드로 정리하는 핵심 포인트\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e04-3. BERT 후속 모델로 영화 리뷰 텍스트의 감성 분류하기\u003cbr\u003e__BERT의 성능 개선 모델 - RoBERTa\u003cbr\u003e__BERT의 경량화 모델 - DistilBERT\u003cbr\u003e__[미니 프로젝트] KerasNLP로 DistilBERT 모델 만들기\u003cbr\u003e__키워드로 정리하는 핵심 포인트\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eChapter 05.\u003cbr\u003e트랜스포머 디코더 모델로 텍스트 생성하기\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e05-1. GPT-2 모델로 텍스트 생성하기\u003cbr\u003e__마스크드 멀티 헤드 어텐션\u003cbr\u003e__트랜스포머 디코더 모듈 만들기\u003cbr\u003e__GPT-2 모델로 다양한 텍스트 생성하기\u003cbr\u003e__허깅페이스로 다양한 텍스트 생성하기\u003cbr\u003e__키워드로 정리하는 핵심 포인트\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e05-2.\u003cbr\u003eLlama 모델로 텍스트 생성하기\u003cbr\u003e__Llama 모델 이해하기\u003cbr\u003e__KerasNLP로 Llama-2 모델 만들기\u003cbr\u003e__Llama-2 모델로 텍스트 생성하기\u003cbr\u003e__Llama-3 모델로 텍스트 생성하기\u003cbr\u003e__[좀 더 알아보기] Llama-3.1과 Llama-3.2\u003cbr\u003e__키워드로 정리하는 핵심 포인트\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e05-3.\u003cbr\u003eGemma 모델로 텍스트 생성하기\u003cbr\u003e__Gemma 모델 이해하기\u003cbr\u003e__KerasNLP로 Gemma 모델 만들기\u003cbr\u003e__Gemma 모델로 텍스트 생성하기\u003cbr\u003e__Gemma-2 모델로 텍스트 생성하기\u003cbr\u003e__[미니 프로젝트] KerasNLP로 Llama-3 모델 만들기\u003cbr\u003e__키워드로 정리하는 핵심 포인트\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eChapter 06.\u003cbr\u003e트랜스포머 인코더-디코더 모델로 텍스트 요약하기\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e06-1. BART 모델로 텍스트 요약하기\u003cbr\u003e__트랜스포머 인코더-디코더 모델 만들기\u003cbr\u003e__BART 모델로 텍스트 요약하기\u003cbr\u003e__키워드로 정리하는 핵심 포인트\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e06-2.\u003cbr\u003eT5 모델로 텍스트 요약하기\u003cbr\u003e__T5 모델 이해하기\u003cbr\u003e__T5 모델로 텍스트 요약하기\u003cbr\u003e__T5-1.1 모델로 텍스트 요약하기\u003cbr\u003e__[미니 프로젝트] T5-1.1 small 모델 만들기\u003cbr\u003e__키워드로 정리하는 핵심 포인트\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e06-3.\u003cbr\u003e에필로그 \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e상세 이미지\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/momo\/TopCate5311\/MidCate006\/531058972.jpg\" border=\"0\" alt=\"상세 이미지 1\"\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e출판사 리뷰\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  \u003cb\u003e 문법이 아닌 실습을 통해 딥러닝 실력을 키우고 싶은 독학러를 위한 책\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e● 최초의 합성곱 신경망(CNN) 모델 - 패션 상품 이미지 분류하기\u003cbr\u003e● 사전 훈련된 CNN 모델 - 강아지와 고양이 사진 분류하기\u003cbr\u003e● 고급 CNN 모델과 전이 학습 - 모델의 효율성 최적화하기 \u0026amp; 텐서플로 허브와 허깅페이스\u003cbr\u003e● 트랜스포머 인코더 모델 - 영화 리뷰 텍스트의 감성 분류하기\u003cbr\u003e● 트랜스포머 디코더 모델 - GPT, Llama, Gemma 모델로 텍스트 생성하기\u003cbr\u003e● 트랜스포머 인코더-디코더 모델 - BART, T5 모델로 텍스트 요약하기\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e『혼자 만들면서 공부하는』 시리즈는 배운 지식을 실전에 적용하고자 하는 독자들을 위해 기획되었습니다.\u003cbr\u003e이론과 문법 학습에서 그치지 않고 일상과 업무에 실질적으로 도움이 되는 프로젝트를 완성하는 것이 이 시리즈의 핵심 목표입니다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e단순히 하나의 모델을 구현해 보는 데 그치지 않고, 그 모델이 발전해 온 과정을 함께 따라 해 봄으로써 새로운 딥러닝 기술에 대한 적응력과 생존 능력을 갖추게 될 것입니다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e● 누구를 위한 책인가요?\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e딥러닝 입문서를 완독한 후, 구현 경험을 쌓고 싶은 초급자 \u003cbr\u003e- 『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝(개정판)』을 학습한 후, 다음 단계로 나아가고 싶은 분 \u003cbr\u003e- 관련 기본 지식은 이해했지만 “그래서 딥러닝 모델로 뭘 할 수 있을까?”라는 고민이 있는 분\u003cbr\u003e최신 기술에 관심이 있는 딥러닝 학습자\u003cbr\u003e- 컴퓨터 비전 및 대규모 언어 모델에서 다루는 최신 기술이 궁금한 분\u003cbr\u003e- GPT, Llama, Gemma 등 최신 딥러닝 모델을 활용해 보고 싶은 분\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e● 도서 특징\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e하나, 혼자서도 끝까지 학습할 수 있는 친절한 가이드\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e실습하다 막혀도 걱정 마세요.\u003cbr\u003e체계적인 학습 요소가 혼자서도 끝까지 따라 하며 이해할 수 있도록 독자 여러분을 가이드합니다.\u003cbr\u003e코드를 작성하기 전에 필요한 개념을 짚어 주는 〈문법 체크〉, 실행 결과와 코드 해설이 함께하는 〈따라 하며 배우는 코딩〉, 배운 내용을 스스로 응용해 보는 〈미니 프로젝트〉가 혼만 독자 여러분과 함께합니다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e둘, 때론 혼자, 때론 같이! 저자 직강 유튜브 강의 및 학습 사이트 지원\u003cbr\u003ehttp:\/\/hongong.hanbit.co.kr\u003cbr\u003e책을 읽다가 궁금한 점이 있을 때는 언제든지 질문하세요.\u003cbr\u003e저자가 직접 답변하는 카카오톡 오픈채팅과 학습 사이트 Q\u0026amp;A를 운영합니다.\u003cbr\u003e예제 파일 다운로드 및 동영상 강의 보기도 혼만 독자 커뮤니티에서 언제든 지원받을 수 있어요.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e셋, 설치 NO! 번거로운 설치 없이 온라인으로 실행하는 딥러닝 실습서\u003cbr\u003e『혼자 만들면서 공부하는 딥러닝』의 모든 예제는 온라인 환경인 구글 코랩에서 실습합니다.\u003cbr\u003e코랩에서 직접 코드를 작성해 보는 것이 가장 좋지만, 책에서 다루는 모든 코드를 이 책의 깃허브에 공개하고 있습니다.\u003cbr\u003e깃허브에 있는 주피터 노트북으로 실행 결과를 확인해 보세요.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e● 「혼자 만들면서 공부하는」 시리즈를 향한 베타 리더의 한 마디\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e‘'내가 과연 할 수 있을까?'라는 걱정에 시작조차 못하고 계신 분이 있다면, 이 책과 함께 첫걸음을 내디뎌 보세요.\u003cbr\u003e- 베타리더 김재은 님\u003cbr\u003e“입문자부터 중급자까지 아우를 수 있도록 설계한 저자의 세심한 배려가 돋보입니다.\u003cbr\u003e단 한 권만으로도 따라 할 수 있는, 게다가 쉽고 유쾌하기까지 한 학습 경험을 제공합니다.” - 베타리더 곽남주 님\u003cbr\u003e“단순히 문법을 배우는 데에만 그쳤던 사람이라면 혼자 만들면서 공부하는 방식이 익숙하지 않을 수 있지만, 코드를 직접 만들고 정리해 보면서 진짜 내 것이 되는 경험을 할 수 있었습니다.” - 베타리더 이하랑 님\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e저자 직강 유튜브 강의 + 오픈채팅 제공\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e책을 읽다가 궁금한 점이 있을 때는 언제든지 질문해 보세요.\u003cbr\u003e저자가 직접 답변하는 카카오톡 오픈채팅과 학습 사이트 Q\u0026amp;A를 운영하고 있습니다.\u003cbr\u003e예제 파일 다운로드 및 동영상 강의 시청 역시 한빛미디어의 학습 사이트에서 언제든 지원받을 수 있습니다.\u003cbr\u003e\n\u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%;padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eGOODS SPECIFICS\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003e발행일 : \u003c\/strong\u003e2025년 05월 12일\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003e쪽수, 무게, 크기 : \u003c\/strong\u003e444쪽 | 898g | 188*257*21mm\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003eISBN13 : \u003c\/strong\u003e9791169213714\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003eISBN10 : \u003c\/strong\u003e1169213715\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\n\u003c\/center\u003e\n\u003c\/center\u003e","brand":"LIBRAIRIE COREENNE","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":43893236531242,"sku":"138401","price":39.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0683\/2750\/5962\/files\/80e3f73efd329edb4695ff6c2432e8ba.jpg?v=1765393263","url":"https:\/\/librairie.coreenne.fr\/ko\/products\/138401","provider":"LIBRAIRIE COREENNE","version":"1.0","type":"link"}