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과제 인공지능 딥러닝 알고리즘에 대해서 조사해 오세요 딥러닝 알고리즘 개요 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능의 한 분야로서, 인공 신경망(ANN, Artificial Neural Network) 구조를 기반으로 데이터를 학습하고 패턴을 추출하는 기술입니다. 딥러닝은 다양한 복잡한 작업을 수행하는 데 사용되며, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 혁신적인 결과를 얻을 수 있습니다. 딥러닝은 여러 개의 계층을 가진 신경망을 구성하며, 이러한 계층을 통해 입력 데이터가 점차 추상적인 특징을 학습하게 됩니다. 이때, "깊은" 구조를 가진다고 해서 딥러닝이라는 용어가 사용되는데, 이는 여러 계층으로 구성된 신경망이 복잡한 특징을 더 잘 추출할 수 있게 됨을 의미 합니다. 딥러닝 ..

인공지능 계산, 학습 등 인간의 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술 인공지능 필요 요소 프레임워크 프로그래밍언어 AI모델링 플랫폼 라이브러리 TensorFlow Python AIDUez Pandas 인공지능 구현 3대 요소 알고리즘, 데이터, GPU 머신러닝 특정 부분을 스스로 학습해 성능을 향상 지도학습 Supervised Learning 비지도학습 Unsupervised Learning 강화학습 Reinforcement Learning 지도학습 학습 데이터와 정답을 함께 제공 (입력(Feature, X)과 출력(Label, Y) 데이터로 학습) 분류 Classification 범주형 데이터를 출력 회귀 Regression 수치형 데이터를 출력 비지도학습 학습 데이터만 제공 (출력데이터 (Labe..

과제 본인들이 관심 있는 이미지를 가지고 티처블 머신에서 예측모델을 생성한 후 테스트한 결과 영상을 예측모델 소스와 같이 문서로 작성하여 제출하시오. https://teachablemachine.withgoogle.com Teachable Machine Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required. teachablemachine.withgoogle.com 모델 강아지와 고양이를 분류하는 모델을 만들어보기로 했다. from keras..

생성형 AI 생성형 AI란 이용자의 특정 요구에 따라 결과를 능동적으로 생성하는 인공지능 기술을 의미한다. 생성형 AI의 종류 개발사 LLM 서비스 OpenAI GPT 3.5 CHATGPT Google PaLM Bard Meta llama Naver OCEAN 하이퍼클로바X 본 후기는 정보통신산업진흥원(NIPA)에서 주관하는 과정 학습/프로젝트/과제 기록으로 작성되었습니다.

저번부터 시청하던 강의를 이어서 시청하게 되었다. 폼 2023.08.16 - [TIL] - FLASK Form FLASK Form 기본 구조 Flask Form을 사용하면 사용자 입력 데이터를 쉽게 수집하고, 유효성 검사를 처리하며, 웹 애플리케이션의 폼 관련 작업을 효율적으로 처리할 수 있다. from flask import Flask, render_template from 07lee.tistory.com 일단은 Flask Form과 Form Filed에 대한 내용부터 시작되었는데, 해당 부분의 경우 Html과 CSS 부분에서 공부했던 내용과 비슷한 점이 많아 이해하는데 많은 도움이 되었다. SQL 2023.08.20 - [TIL] - FLASK와 SQL FLASK와 SQL FLASK와 SQL 객체 관..

데일리 과제 로그인, 회원가입 라우터에 hashed_password 처리하는 구문 추가 로그인, 로그아웃에 access_token 발급과 jwt로 회원인증하는 구문 추가 그 외 다른 라우터에 헤더에서 가져온 jwt 토큰으로 회원 식별하는 구문 추가 sqlalchemy를 설치하고 mysql 로컬호스팅되도록 설정 구현 sqlalchemy 모델들을 내 ERD에 맞춰서 구현 + pydantic의 response/request body에 맞게 행위에 따라서 구현 crud 할 수 있는 sqlalchemy 구문을 보고 select, delete, insert, update 할 수 있는 함수들 구현 4~6의 내용들을 라우터에서 바라볼 수 잇도록 import 한 후 api 로직 서비스 구현참고 링크: https://fa..

인증 user_list = [ {"user_id":"lee", 'password':'1234'}, {"user_id":"kim", 'password':'2345'}, {"user_id":"park", 'password':'3456'} ] # Decoded Algorithms def decode_hashed_password(hashed_password: str): hashed_password = hashed_password[::-1] return hashed_password # Create ticket Algorithms def create_client_ticket(user_id: str): user_ticket = user_id return user_ticket app = FastAPI() @app.ge..

FastAPI POSTMAN POSTMAN은 API 개발 및 테스트를 위한 협업 도구이다. 로그 확인 https://stackoverflow.com/questions/17523173/python-logging-streamhandler-is-not-sending-logs-to-stdout Python: logging.streamhandler is not sending logs to stdout I want to use StreamHandler logging handler of python. What i have tried is, import logging import sys mylogger = logging.getLogger("mylogger") h1 = logging.StreamHandler(stream..

데일리 과제 내가 디자인 한 RESTAPI 뼈대 FastAPI로 라우터 구현하기 (또는 오늘 api 수정사항 수정하여 다시 뼈대 잡기) 세부내용 API 디자인 명세서를 보고 라우터를 구현하여 깃허브에 푸시하고 깃 링크를 첨부하여 제출 Postman으로 GET/POST/PUT/PATCH/DELETE 등과 같이 요청을 보내어 logger를 사용하여 보내어진 데이터를 로깅하여 찍어보고 데이터가 잘 넘어오는지 확인하기 주고받는 객체는 단순히 json이 아닌 나의 API의 요청, 응답 Body에 맞게 Pydantic으로 모델을 만들어서 주고받도록 구현할 것 API 디자인 기존의 API 디자인의 경우 아래의 링크에서 확인 할 수 있다. 2023.08.14 - [부트캠프/[NIPA] AI 웹개발 취업캠프] - [데일..

과제 내 ERD를 보고 REST 형식에 맞게 API 디자인하기 상세내용 1. 파이썬&FastAPI 코드말고 엑셀 혹은 워드 등 문서로 작성할 것 코드는 본인이 별도로 작성하여 깃허브에 올려도 됨, 본 과제의 필수사항은 아님 2. API 디자인시에 반드시(!) 포함되어야 할 것 HTTP 메서드 리소스 식별할 수 있는 path 리소스의 식별할 수 있는 식별자 아이디 또는 쿼리 파라메터 요청 Body가 있다면 요청 Body의 key, value, datatype 기입 응답 Body가 있다면 응답 Body의 key, value, datatype 기입 복수의(multiple) 응답 결과가 있을 경우 몇건, start-end를 기준할 수 있는 식별자 기입 3. 작성 시 참고사항 GET : 단수 혹은 복수의 데이터를..