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모두의 연구소(오름캠프)/AI 모델 활용 백엔드 개발 과정 (33)
IT world
오전시작으로는 어제의 실습 문제를 다시 풀어보는 시간을 가졌다. 여러번의 프론트엔드 프로젝트를 진행해본 경험이 있어서 쉽게 작성할 것이란 생각으로 시작했지만 시간내로 작성하기 위해 엉망으로 작성한 코드들이 부끄럽기도 했고, html의 요소들의 특징이나 css의 사용법을 정확하게 알지 못하고 작성하니 출력 화면에서 표현되는 요소들의 배치나 스타일 등 여러가지가 문제였지만 어찌어찌 제출을 완료했고 강사님이 작성해주시는 코드를 보며 다시 한번 부족한 부분을 확인하는 시간이었다. 1. position position이란? HTML 태그의 위치를 지정해주는 속성이다. 요소의 정확한 위치 지정을 위해서 top, left, bottom, right 속성과 함께 사용된다. 2. position 종류 2.1 positi..
CSS란 CSS는 Cascading Style Sheets의 약자로, CSS는 사용자에게 문서를 표시하는 방법을 지정하는 언어. 즉 웹 페이지의 스타일을 정의하는 언어이다. 우리가 작성한 HTML의 스타일, 레이아웃 등을 꾸미는 역할을 하고, CSS를 한번 작성해 여러 HTML에 재사용하여 반복 작업을 줄일 수 있다. 프론트엔드 개발자로서 제일 먼저 배우게 되는 세 가지 언어 HTML/CSS/JavaScript 중 하나이다. html: 웹페이지의 기본 틀 (뼈대)를 구성하는 역할 css: 웹페이지를 꾸며주는 역할 Javascript (JS): 동작들을 표현 CSS 적용 방법 CSS는 적용 방법에는 인라인 방식, 내부 스타일, 외부 스타일이 있다. 적용 방법은 외부 스타일의 방식을 추천하며, HTML과 C..
1. form 사용자에게 입력받은 정보를 제출하기 위한 대화형 컨트롤을 포함하는 문서 구획을 나타낸다. form은 입력된 데이터를 서버로 전송하는 역할을 한다. method 속성에는 양식을 제출할 때 사용할 HTTP 메서드 post와 get을 많이 사용하며 둘은 각가의 차이가 있다. Get은 가져온다는 개념이고, Post는 수행한다는 개념으로 받아들이면 쉽다 1.1 Post Post method는 리소스를 생성/업데이트 하기 위해 서버에 데이터를 보내는데 사용된다. - post는 양식 데이터를 요청 본문으로 전송 - 브라우저에 의해 캐시되지 않고, 브라우저 히스토리에도 남지 않는다. - Post 방식의 HTTP 요청에 의한 데이터는 쿼리 문자열과는 별도로 전송 - 데이터의 길이 제한이 없고, GET 방식..
1월 26일 약 일주일간 프론트엔드 개발 기술인 HTML, CSS, JavaScript에 대한 교육이 시작된다. 학부시절에 배웠던 내용이라 익숙할 것 같았지만 다시 시작하려니 가물가물했다.. HTML 기본 HTML 이란? Hyper Text Markup Language의 약자로 웹페이지를 만들 때 사용하는 언어. 웹페이지가 어떻게 구조화 되어있는지 정의하는 마크업 언어이다. HTML은 요소 안에 다른 요소가 들어갈 수 있습니다 위의 코드처럼 HTML은 요소(Elements)로 구성되어 있으며, 와 은 tag라고 할 수 있다. HTML은 요소 안에 다른 요소 가 들어갈 수 있습니다 위의 코드는 잘못 작성된 예시로, 태그의 사용에 신경써야한다. 태그(Tag) 태그는 어떤 표시를 하귀 위해 붙인 꼬리표로, 웹..
오늘은 Chat GPT의 사용 방법과 API를 사용하여 실습을 했다. Chat GPT Chat GPT란? OpenAI에서 개발한 인공지능 모델로, 대화 기반의 자연어 처리를 수행한다. 즉 대화형 인공지능 챗봇을 뜻한다. 이 모델은 사람과 대화하는 것처럼 자연스럽게 응답을 생성하는 능력을 가지고 있다. Chat GPT는 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델을 기반으로 대규모의 텍스트 데이터를 사전 훈련한 후, 다양한 자연어 처리 작업에 활용할 수 있도록 설계된 모델이다. Chat GPT를 사용할 때 가장 중요한건 입력하는 대화의 작성이라고 생각한다. 프롬프트 엔지니어라는 직업이 주목받고 있을 정도로 어떻게 입력하느냐에 따라 대답의 질이 달라지기 때문이다. 어떻게 하면..
대학생 시절 2건의 딥러닝 프로젝트를 진행해서 다시 보면 쉽게 할 줄 알았는데 정신이 나가는 현상의 반복이었다.. 딥러닝 공부를 하게 되면 무조건 실습하게 되는 mnist부터 다양한 딥러닝 학습 방법까지 확인해보았다. Tensorflow는 구글이 공개한 딥러닝 라이브러리, Keras는 Tensorflow의 고수준 API이다. 딥러닝(Deep Learning) 딥러닝이란? 여러 층을 가진 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 사용하여 데이터를 학습하는 방식이다. 인간의 두뇌에서 영감을 얻은 방식으로 인간의 뇌를 흉내내어 시스템이 인간의 개입 없이 더 정확하게 식별하고 작업을 수행한다. 딥(Deep)이란 표현을 쓰는 이유는 층을 연속적으로 쌓아 올렸기 때문, 즉 여러 신경망 ..
오전에는 어제 배운 머신러닝을 복습하는 시간을 가졌다. 데이터 셋은 kaggle의 winequality csv 파일을 사용하여 실습을 진행했다. 1. 데이터 호출 필요한 패키지를 호출하고, 와인 퀄리티 데이터 셋을 호출했다. # 기본 패키지 모음 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 전처리 및 모델링 준비를 위한 패키지 from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split # 실제 모델링을 위한 패키지 from sklear..
머신러닝(Machine Learning) 머신러닝이란? 인공지능의 한 분야로, 데이터 안에서 패턴(규칙)을 찾아내어 학습하고 결과를 예측하는 분석 방법. 인간이 학습을 통해 정확도를 점진적으로 개선하는 방식을 모방한 알고리즘으로 인간의 학습능력과 같은 기능을 컴퓨터에 부여하기 위한 기술이다. 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있도록 도와주는 알고리즘을 개발하는 분야로, 데이터를 분석하고 분석 결과를 스스로 학습한 후 이를 기분으로 어떠한 판단이나 예측을 하는 것을 의미한다. 따라서 머신러닝에서는 양질의 데이터가 매우 중요한 역할을 하며, 양질의 데이터를 많이 보유할수록 보다 높은 성능을 이끌어 낼 수 있다. 머신러닝은 다양한 알고리즘 기법을 적용하는 어려 유형의 모델로 구성되며, 크게 지도학습, 비지도학습, 강..