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골빈해커의 3분 딥러닝 텐서플로맛
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264쪽 | 규격外
ISBN-10 : 116224013X
ISBN-13 : 9791162240137
골빈해커의 3분 딥러닝 텐서플로맛 중고
저자 김진중 | 출판사 한빛미디어
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2017년 9월 25일 출간
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28 아주아주 좋습니다아 5점 만점에 5점 tpdl*** 2019.12.14
27 중고상품이어서 사용한 흔적이 있는지 알았는데 그냥 완전 새책이네요? 서점은 전부 재고가 없었는데 배송도 이틀만에 도착해서 완전 좋습니다! 5점 만점에 5점 eved*** 2019.11.19
26 거의 새책급이네요. 5점 만점에 5점 dmswo0*** 2019.11.14
25 좋습니다 책상태도 좋아요 5점 만점에 5점 77ka*** 2019.11.12
24 감솨합니다^^ 고맙습니다~!! 5점 만점에 5점 cmw1*** 2019.11.09

이 책의 시리즈

책 소개

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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.

저자소개

저자 : 김진중
저자 김진중은 (주)야놀자 전략기술연구소장이다. 그 전에는 (주)옐로트래블 기술혁신센터장, 알테어엔지니어링(주) 책임연구원, (주)블로그칵테일 부사장 등을 지냈다.
골빈해커라는 닉네임으로 네트에 살고 있으며, 요즘은 딥러닝으로 골을 채우는 중이다(Loading...42%)

목차

1장. 딥러닝과 텐서플로의 만남
__1.1 인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝
__1.2 왜 텐서플로인가?

2장. 텐서플로 설치와 주피터 노트북
__2.1 파이썬 및 필수 라이브러리 설치하기
__2.2 텐서플로 예제 내려받고 실행해보기
__2.3 주피터 노트북

3장. 텐서플로 프로그래밍 101
__3.1 텐서와 그래프 실행
__3.2 플레이스홀더와 변수
__3.3 선형 회귀 모델 구현하기

4장. 기본 신경망 구현
__4.1 인공신경망의 작동 원리
__4.2 간단한 분류 모델 구현하기
__4.3 심층 신경망 구현하기

5장. 텐서보드와 모델 재사용
__5.1 학습 모델 저장하고 재사용하기
__5.2 텐서보드 사용하기
__5.3 더 보기

6장. 헬로 딥러닝, MNIST
__6.1 MNIST 학습하기
__6.2 드롭아웃
__6.3 matplotlib

7장. 이미지 인식의 은총알, CNN
__7.1 CNN 개념
__7.2 모델 구현하기
__7.3 고수준 API
__7.4 더 보기

8장. 대표적 비지도 학습법, Autoencoder
__8.1 오토인코더 개념
__8.2 오토인코더 구현하기

9장. 딥러닝의 미래, GAN
__9.1 GAN 기본 모델 구현하기
__9.2 원하는 숫자 생성하기
__9.3 더 보기

10장. 번역과 챗봇 모델의 기본, RNN
__10.1 MNIST를 RNN으로
__10.2 단어 자동 완성
__10.3 Sequence to Sequence
__10.4 더 보기

11장. 구글의 핵심 이미지 인식 모델, Inception
__11.1 자료 준비
__11.2 학습시키기
__11.3 예측 스크립트
__11.4 더 보기

12장. 딥마인드가 개발한 강화학습, DQN
__12.1 DQN 개념
__12.2 게임 소개
__12.3 에이전트 구현하기
__12.4 신경망 모델 구현하기
__12.5 학습시키기
__12.6 더 보기

책 속으로

출판사 서평

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 코드...

[출판사서평 더 보기]

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 101
● 기본 신경망 구현
● 텐서보드와 모델 재사용
● 헬로 딥러닝, MNIST
● 이미지 인식의 은총알, CNN
● 대표적 비지도 학습법, Autoencoder
● 딥러닝의 미래, GAN
● 번역과 챗봇 모델의 기본, RNN
● 구글의 핵심 이미지 인식 모델, Inception
● 딥마인드가 개발한 강화학습, DQN

예제 소스: https://github.com/golbin/TensorFlow-Tutorials

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책 속 한 문장

회원리뷰

  • 약간은 파격적인 3분 서적 | bk**ys | 2018.05.05 | 5점 만점에 4점 | 추천:0
    약간은 파격적인 3분 서적 필요 대상 : 입문자인데 빠른 리뷰겸 쏴악 빨리 내용을 보고 싶으신 분. 기존 코딩 경험이...
    약간은 파격적인 3분 서적

    필요 대상 :
    입문자인데 빠른 리뷰겸 쏴악 빨리 내용을 보고 싶으신 분.
    기존 코딩 경험이 있어 코딩 읽기 만으로 전체적인 흐름 파악이 되시는 분.
    딥러닝 중급자는 아니아니 아니되오!

    장점 : 
    코드의 방대한 내용의 전체적인 구조를 볼수 있다.
    사실 공부하다보면 너무 새로운 내용도 많고
    한줄 한줄 보다보면 도데체 큰 그림을 보기 어려울때도 많은데
    이 책이 그러한 니즈를 확실히 충족한다.
    예제가 이해하기 좋은 예제를 아주 잘 제시하였다. Good!

    단점 :
    아무래도 3분 시리즈의 목적과는 당연히 맞지 않겠지만
    자세한 것을 바라면 다소 무리다.
    반대 의견도 약간 있는데,
    이책을 보고 어디까지 이해할수 있을지 회의적인 분도 있는데
    아무래도 저자의 의도생각해봐야 할것 같습니다.

    총평: 
    빠른 시대에 빠르게 변화하는 
    이시대의 시대상을 오프라인으로 
    표현된 파격적인 서적이다.

  • 어떤 토픽에 대해서 새롭게 공부 하고자 할때 나름대로 정해놓은 기준이 있다. 현재 내가 하고 있는 업무와 관련이 있는지 여부이...
    어떤 토픽에 대해서 새롭게 공부 하고자 할때 나름대로 정해놓은 기준이 있다. 현재 내가 하고 있는 업무와 관련이 있는지 여부이다. 단순히 책을 읽거나, 강의를 듣는 것은 input의 영역일 뿐, input으로 받아 들인 지식들을 프로덕션 레벨에서 사용할 때 비로소 output의 영역으로 들어 갈 수 있다고 생각하기 때문이다. 더불어 다양한 상황 속에 노출될 때 하게되는 고민들이 비로소 나의 자산이 된다고 믿고 있다.

    그럼에도 불구하고 <골빈해커의 3분 딥러닝 텐서플로맛>을 읽게된 이유는, 최근에 관심을 갖고 있는 팟캐스트를 좀 더 잘 이해하고 싶었기 때문이다. 딥러닝에 관한 주제로 하나의 에피소드가 진행이 되었는데, 개발자의 영역과 완전 다른 영역의 용어들이 난무하는 가운데 우리말을 듣고 있지만 전혀 이해가 되지 않는 신기한 상황과 마주하고 있었다. 하이퍼파라미터를 튜닝하고, 손실 함수를 구현하는 등의 이야기를 하는데, 단순히 느낌적인 느낌은 '아, 이것들은 딥러닝을 이야기 할때 기본적으로 숙지하고 있어야 하는 것이구나' 이었다. 용어들의 의미를 전혀 알지 못하니 해당 에피소드의 내용을 전혀 이해할 수 없었다.

    하이퍼파라미터는 학습을 진행하는 과정에서 영향을 주는 변수를 나타낸다고 한다. 이 값에 따라서 학습 속도나 신경망 성능이 크게 달라질 수 있다고 설명하고 있다. 머신러닝에서는 이 하이퍼파라미터를 잘 튜닝하는 것이 큰 과제란다.

    손실 함수는 한 쌍(x,y)의 데이터에 대한 손실값을 계산하는 함수이고, 손실값은 실제값과 모델로 예측한 값이 얼마나 차이가 나는 가를 나타내는 값이다. 즉, 손실값이 작을수록 그 모델이 X와 Y의 관계를 잘 성명하고 있다는 뜻이며, 주어진 X값에 대한 Y값을 정확하게 예측할 수 있다는 뜻이라고 한다.

    어떤 주제에 대해서 학습하는데 있어서, 기본적인 용어에 대한 이해는 반드시 필요하다. 위에 나온 용어의 정의는 3장 텐서플로 프로그래밍 101에 나오는 내용인데, 입문자 혹은 초보가 입장에서 이해하기에 적절한 수준으로 설명해주고 있다. 물론 심도 있는 내용을 다루지 않고 있기 때문에 깊게 이해하고자 한다면 다른 책이나 강의 등을 보는 것도 좋을 것 같다. 저자이신 김진중 님이 서문에서 밝혔듯, 이 책은 다양한 딥러닝 모델의 개념을 익히는 것을 목표 삼고 있으며, 이론은 최대한 간단하게 소개하고 있다. 딥러닝을 본격적으로 사용하려면 이론도 함께 익히는 게 좋을 것 같다. 함께 공부하면 좋을 사료들에 대해서도 가이드 해주고 있다. 딥러닝 초보가 스스로 학습 로드맵을 그려 볼 수 있도록 안내하는 부분이 꽤나 마음에 든다.

    설명 흐름에 맞춰 필요한 소스 코드에 대해서 설명해주고 마지막에는 각 챕터에서 설명하고자 했던 전체 코드를 제공하고 있는데, 챕터 별로 실행 가능한 하나의 완전한 코드를 제공한다는 사실이 개발자로서 가장 마음에 드는 부분이다.

    비록 입문자를 위해서 쉽게 쓰여졌다고는 하나, 처음 접하는 주제인 만큼 한장 한장 넘어가는데 속도가 잘 나지는 않는다. 챕터 별로 가볍게 1회독 한 후에, 전체 코드를 쳐보면서 나름대로의 동작에 대해서 유추해보고, 책에서 제공하는 부분 코드와 상세 설명을 보면서 정리하고 난 다음에, 다시 한번 책터의 내용을 쭉 훑어보면서 정리를 해보니, 아 이런게 대충 이런 느낌이구나 정도의 느낌을 받을 수 있었다. 물론 ... 더 상세한 내용들은 따로 공부를 해야 겠지만 말이다.

    수식은 최대한 배재하고 그림을 통해서 쉽게 개념을 설명하고 있는데, 김진중님의 배려가 돋보이는 부분이다. 텐서플로를 이용해서 딥러닝이란 것을 해보고 싶은데, 어디에서 부터 시작해야 할지 잘 모르는 분들에게 안성맞춤이다.

    다만 딥러닝이나 텐서플로나 결국 문제를 풀기위한 하나에 도구에 불과하기 때문에, 책을 읽는 과정에서 각자가 해결하고자 하는 문제에 어떻게 적용하면 좋을지 충분히 생각하는 시간을 갖는 것도 도움이 되지 않을까 싶다. 단순히 기술 습득 차원이 아니라 활용에 대한 방안도 같이 고민해보면 좋을 것 같다. 
  •  딱 처음 책을 접했을 때는 뭐랄까... 그림책 같았다. 거기다가 책제목부터 다른 책과 차별성이 있는 듯했다. 일반적으로 "... 첫걸음", "Introduction to ..." 와 같이 정형화된 제목을 갖추고 있었는데, 이 책은 짧은 시간임을 강조한 "3분" 이라는 단어를 제목에 포함해 쉽고 짧은 시간안에 책을 설명하고 있다는 느낌을 주고 있었다. 뭔가 이런 부분에서는 다른 출판사에서 나오는 딥러닝 관련 서적과는 다른 나름대로의 특징을 보여줬다.

    사실 이전 책 리뷰를 할때도 언급했던 부분이긴 하지만, 난 이렇게 경량화된 책이 좋다. 휴대성 부분에서나 필요할 때 언제든 들고 볼 수 있는 사이즈이기에 회사 출근할 때나 짬짬히 여유시간이 있을 때 꺼내보기가 좋기 때문이다. 물론 자세한 설명과 완벽한 예제가 "많이" 담겨있는 것을 원하는 사람도 있겠지만, 적어도 뭔가 "맛"이라도 봐야 입문자도 처음 접근하기 쉬울 여지를 주지 않을까... 저 얇은 책안에 딥러닝을 설명하는 것 자체가 넌센스일지라도 말이다.

     이 책에서 핵심적으로 다루고 있는 Tensorflow는 2015년 Google Brain 팀에서 만든 Data handling을 위한 SW Library이다. 아마 딥러닝 소식을 많이 접한사람이라면 Tensorflow 이외에도 Caffe나 Theano, Keras 같은 library들도 들어봤을텐데, 시중에도 찾아보면 각 Library를 대상으로 한 책들도 굉장히 많다. 이 책도 그런 맥락에서 Tensorflow package 사용법(tensorflow에서 제공하는 API나 Tensorboard 에 대한 내용)을 다룬다. 그리고 그 사용법을 이용해 MNIST, CNN, AutoEncoder 같은 것을 실제로 다뤄보는 것을 주 내용으로 삼고 있다. 

     

    이 책은 무슨 맛일까?

     음식이 인기를 끌기 위해서는 다름 음식과 차별화시킬 수 있는 "맛"이 있어야 한다. 제목에서도 언급되어 있는 것처럼 Tensorflow를 설명하는 책이라고 하는데, 단순히 그 맛만으로는 누군가를 자극시키기엔 부족할 듯하다. 그래서 나름 책을 읽어보면서 추려본 맛을 소개해보고자 한다.

    1. 수식과 복잡한 설명이 없다.

     책의 서두에서도 밝힌 내용이지만, 수식과 그 수식을 증명하기 위한 복잡한 설명이 없다. 의례상 딥러닝을 설명하기 위해서는 필수적으로 나오는 수식이 미분과 적분일텐데, 이책에서는 그런 수식적 이해가 Tensorflow에서 커버한다고 가정한 상태에서 딥러닝 알고리즘의 동작 원리 설명에 치중했다. 

     가령 CNN을 설명할 때도 반드시 나와야 할 내용이 Convolution 연산이고, 이를 증명하기 위한 공식이 쭉 많지만 실제로 그 알고리즘을 이해하고 개선하기에는 너무 많은 시간이 든다. 이를 고려한듯 단순히 Convolution 연산이 어떤건지 그림과 코드로 설명하고 실제로 Tensorflow로 구현하기 위해서 어떤 API가 사용되어야 하는지를 설명하는 형식으로 글이 진행되고 있다. 계속 얘기한 부분이지만, 단순히 글을 읽고 알고리즘을 간단히 이용하는 데 좋은 요소이지만, 좀더 깊이있는 학습을 위해서는 분명 이를 자세히 다루는 참고 서적이 꼭 필요하다.

    2. 핫한 알고리즘들이 담겨있다.

    이책에서 설명하고 있는 딥러닝 알고리즘은 아주 기본적인 Neural Network부터 시작해서 Deep mind에서 개발한 Deep Q-Network(DQN)까지 최신 trend의 경향을 포함하고자 노력했다. 물론 딥러닝 trend의 발전이 무척 빠르기에 이것도 어쩌면 구식의 기술이 되었을 수도 있겠지만, 적어도 몇년간 핫했던 알고리즘을 실제로 구현해볼 수 있는 기회를 제공한다. 

     사실 나도 내가 제일 관심을 가지는 알고리즘이 Generative Adversarial Network(GAN) 이라는 알고리즘이었다. 간단히 설명하면, 학습을 유도시키는 모듈과 학습된 결과물을 구별하는 모듈간에 경쟁을 시킴으로써 최대한 실제와 유사한 결과물을 내게끔 만들어주는 알고리즘인데, 아마 인터넷 게시판 돌아다니다보면 기계가 만들어낸 멋있는 이미지라던가 노래같은게 GAN을 거친 결과물이라고 보면 될거 같다. 아무튼 이런 결과가 시각적으로 나오게 된다면 뭔가 흥미를 유발할 수 있는 여지가 주어지는 것 같다. 이런데에서 흥미를 느끼면 이 책이 추구하는 목표에 도달할 수 있지 않을까 하는 생각이 든다.

    3. Line-By-Line 코드 설명과 전체 맥락 분석

     각 파트별로 내용 진행은 크게 다음과 같이 구성된다.

    1) 원리 설명
    2) 코드 구현시 설명이 필요한 부분에 대한 부연 설명
    3) 결과 출력과 설명
    4) 전체 코드

    그렇기 때문에 코드를 직접 처보면서도 다시 전체 코드를 보기 위해서 계속 앞뒤로 이동해야 할 불편함이 없다. 또한 독자가 궁금해할 부분에 대해서 중간중간 Note 형식으로 주석을 달아놨기 때문에 책에 집중할 수 있다는 장점이 있다. 다만 그 내용이 그렇게 자세하지는 않다. 분명 더 알고 싶은 사람이라면 좀 갈증을 야기할 수도 있을 법한 내용들이 종종 들어있다. (예를 들어 선택한 부분에 대한 "why" 같은 부분...)


    결론은?

    아무래도 책 제목에 맛이라는 단어가 들어있으니 책을 읽은 소감도 음식으로 표현해볼까 한다. 내가 읽은 소감을 표현하자면, 마치 이 책은 "새콤달콤"과 같다는 느낌이 든다. 언제든 들고다니기에도 편하고 언제든 입에 넣고 맛을 볼 수 있다. 그 맛이 길게 유지되지는 못하지만, 적어도 씹는 동안에는 그 맛을 느끼고, 뭔가에 집중할 수 있게끔 해준다. 독자의 스타일마다 다른 부분이고, 명백히 말하는 내용이지만 이 책은 main dish 성격의 책은 절대 아니다. 그래도 읽다보면 딥러닝에 대한 호기심과 그 입맛을 부여하는 데는 나름 그 목적성을 다할 수 있는 책이라고 생각한다. 예상 독자층이라면.. 아마 딥러닝이 뭔지는 알고 싶고, 실제로 구현도 해보고 싶은데, 뭐가 뭔지 몰라서 시작조차 할 수 없던 사람들한테는 최적의 책이 되지 않을까 싶다. 참고로 나는 새콤달콤 진짜 좋아한다 :)
    (이 책의 후속편으로 keras 편도 추후에 출시되는 것 같다. 나도 사실 듣던 강의가 keras로 진행되는게 많아서 그게 더 익숙했는데, 출간후 한번 읽어볼 것을 계획하고 있다.)


    - 이책의 repository도 공개되어 있으니 코드만 참고하고 싶은 분께서는 아래 링크를 참고하시기 바랍니다.
    https://github.com/golbin/TensorFlow-Tutorials

    <해당 포스트에서 다루고 있는 "골빈해커의 3분 딥러닝 : 텐서플로맛" 책은 한빛 미디어로부터 지원을 받고 이에 대한 서평을 쓴 것임을 알려드립니다.>

    출처: http://talkingaboutme.tistory.com/862?category=488131 [자신에 대한 고찰]
  • 대략적으로 만족 | id**park | 2017.10.30 | 5점 만점에 4점 | 추천:0
    인공지능 쪽과는 관련없는 사람으로 이 책을 읽었을때 기초 내용에 대한 설명이 괜찮아서 이해하기가 좋았음. 전체적으로 코드 응...
    인공지능 쪽과는 관련없는 사람으로 이 책을 읽었을때 기초 내용에 대한 설명이 괜찮아서 이해하기가 좋았음.
    전체적으로 코드 응용부분은 이해하기가 어려웠으나, 그건 본인이 역량이 안되서라는 생각, 아무래도 이쪽 분야 전공자가 아니라서...
    코드 내용과 예제는 기존에 인터넷이나, 미디어에서 자주 노출되어 봤던 예제들이 몇가지 눈에 보이고, 과련 설명도 상세히 되어 있음. 전공자가 보기에는 어떨지 모르겠으나, 입문서로 생각하고 초반 몇장정도 읽으면서 인공지능과 텐서플로라는 것의 맛을 보기에는 부족하지 않은 책이라고 생각, 정말 제목처럼 3분요리 처럼 편한 마음으로 간편이 읽으면서 텐서플로 라는 새로운 분야에 맛을 보기에 적합함.
    전체적으로 전문가용이라기 보단, 입문용 도서로 쓰기에 좋음. 소스 부분에 대한 설명이 좀더 상세하지 않은게 아쉬움.

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