언어, 프레임워크, 라이브러리 실전 가이드.
Python 완전정복 시리즈 33편입니다. Streamlit으로 HTML, CSS, JavaScript 없이 Python 코드만으로 데이터와 AI 웹앱을 만드는 방법을 실습 중심으로 정리했습니다. 설치와 첫 번째 앱, 앱 실행, 재실행 구조, 페이지 설정, 텍스트와 메시지 출력, 입력 위젯, 버튼, 사이드바, 열·탭·컨테이너, 데이터프레임, 편집 가능한 데이터, 지표 카드, 차트, Matplotlib 연결, 이미지·오디오·비디오, 파일 업로드와 다운로드, Form, Session State, Callback, 캐시, 로딩 상태, 채팅 UI, 멀티페이지, 테마, 비밀정보 관리, AI 붓꽃 분류 웹앱, CSV 일괄 예측, 배포, Docker 개념, 테스트, 성능과 보안 주의사항까지 다룹니다.
Python 완전정복 시리즈 34편입니다. Gradio로 머신러닝과 생성형 AI 모델을 빠르게 웹 데모로 만드는 방법을 실습 중심으로 정리했습니다. Interface, Blocks, ChatInterface, 입력·출력 컴포넌트, 전처리와 후처리, 여러 입력과 출력, Examples, Row와 Column, Tab과 Accordion, 이벤트 리스너, then·success·failure, 동적 컴포넌트 변경, 사용자 알림과 오류 처리, State, Queue, Progress, Generator 스트리밍, 오디오·영상 스트리밍, 챗봇, 멀티모달 챗봇, 파일 업로드와 다운로드, Dataframe·JSON·Gallery, 모델 자원 로딩, 캐시, API 사용, gradio_client, 임시 공유 링크, 인증, Hugging Face Spaces와 Docker 배포, 손글씨 숫자 분류 프로젝트, 성능과 보안 주의사항까지 다룹니다.
TypeScript 완전정복 10화입니다. 타입 검사를 포기하거나 더 엄격하게 지키는 특별한 타입인 any, unknown, void, never를 입문자 눈높이에서 정리했습니다. any의 의미와 위험성, 암묵적 any, any 사용 범위 줄이기, unknown으로 외부 데이터 안전하게 처리하기, typeof와 배열·객체 검사, JSON.parse와 catch 오류 처리, void 함수와 콜백의 의미, never 함수와 완전성 검사, 네 타입의 선택 기준과 실습 예제까지 다룹니다.
Python 완전정복 시리즈 32편입니다. MediaPipe Tasks와 OpenCV를 이용해 웹캠 영상에서 손, 얼굴, 전신 자세를 실시간으로 추적하는 방법을 정리했습니다. MediaPipe Tasks 개념, Legacy Solutions 주의사항, 모델 파일 준비, 랜드마크와 정규화 좌표, 이미지·비디오·라이브 스트림 모드, OpenCV 프레임 변환, 손 랜드마크와 연결선, 손가락 개수 세기, Gesture Recognizer, 얼굴 메시와 Blendshape, 눈 깜빡임 감지, 포즈 랜드마크, 관절 각도 계산, AI 스쿼트 카운터, 잘못된 자세 경고, Holistic, 좌표 흔들림 보정, FPS 측정, LIVE_STREAM 모드, PyTorch 연결, 개인정보와 자주 발생하는 오류까지 다룹니다.
Python 완전정복 시리즈 31편입니다. OpenCV로 이미지와 영상을 읽고 분석하는 컴퓨터 비전 입문 내용을 실습 중심으로 정리했습니다. 이미지 불러오기, 픽셀과 좌표, shape와 dtype, BGR과 RGB, 이미지 자르기와 크기 변경, 회전, 도형과 글자 그리기, 색상 공간 변환, HSV 색상 검출, 이미지 합성, 블러, 임계처리, 모폴로지, Canny 엣지 검출, 윤곽선 분석, 히스토그램, 밝기와 대비 조절, 웹캠과 동영상 처리, 움직임 감지 카메라, Haar Cascade 얼굴 검출, PyTorch 연결, 성능 최적화와 자주 발생하는 오류까지 다룹니다.
Python 완전정복 시리즈 30편입니다. PyTorch로 텐서 생성, 자동 미분, Dataset과 DataLoader, nn.Module 기반 신경망, 손실 함수, 옵티마이저, 직접 작성하는 학습 루프를 실습 중심으로 정리했습니다. TensorFlow와 Keras 비교, CPU, CUDA, Apple Silicon MPS 장치 선택, FashionMNIST CNN 프로젝트, 모델 학습과 평가, 예측, 오답 분석, 혼동행렬, state_dict와 체크포인트 저장, AMP, torch.compile, 재현 가능한 실험, 과적합 완화, 프로젝트 구조와 자주 발생하는 오류까지 다룹니다.
Python 완전정복 시리즈 29편입니다. 딥러닝 계산 엔진 TensorFlow와 고수준 API Keras를 이용해 인공신경망이 데이터를 학습하는 원리를 정리했습니다. 뉴런, 가중치, 편향, 순전파, 활성화 함수, 손실 함수, 경사하강법, 옵티마이저, 역전파, 에포크와 배치, Sequential 모델, compile, fit, evaluate, predict, Dropout, EarlyStopping, ModelCheckpoint, MNIST 손글씨 숫자 분류, 혼동행렬, 모델 저장, Functional API, 전이학습과 GPU 확인까지 다룹니다.
TypeScript 완전정복 9화입니다. 하나의 변수에 여러 타입 가능성을 허용하는 유니언 타입과 정확히 지정된 값만 허용하는 리터럴 타입을 입문자 눈높이에서 정리했습니다. | 기호, typeof 타입 좁히기, 공통 기능, 함수 매개변수와 반환값, 배열과 유니언 타입, 타입 별칭, 문자열/숫자/불리언 리터럴 타입, 상태값과 옵션 제한, as const, 실무 설계 기준까지 다룹니다.
TypeScript 완전정복 8화입니다. 여러 값을 한 번에 저장하는 배열과 각 위치의 타입이 정해진 튜플을 입문자 눈높이에서 정리했습니다. 배열 타입 작성법, number[]와 Array<number>, 배열 접근과 변경, push와 pop, map, filter, find, some, every, includes, 객체 배열, 읽기 전용 배열, reduce, union 배열, 튜플, 선택적 튜플, 나머지 요소, readonly tuple, as const, 구조 분해 할당, 함수의 튜플 반환까지 다룹니다.