코리안 하이랜더의 일상

들어가기 앞서이 글을 읽으시는 사람이면 어느정도 IT에 관심이 있으실 분들이니 미리 말합니다.Streamlit 은 프로토타이핑 용도이지, 진짜 배포용이면 Django, Flask 나 허깅페이스, 또는 OpenAI API(이거로 배포해볼 생각입니다) 를 사용하셔야 합니다. 기능 설명1. 맞춤형 챗봇이기 때문에 사용자의 개인정보를 어느정도 받아서 작동합니다.2. Whisper 를 활용해서 음성인식을 합니다.3. OpenAI API를 활용해서 부적절한 내용들을 필터링합니다. 코드 설명우선 개발 환경을 설정해줍니다. 필요한 패키지를 pip 로 다 import 해준뒤 파이썬에서는 openai api 키를 넣어줍시다.pip install openai streamlit sounddevice numpyimport op..

조 : 형! 나 오늘 학교에서 파이썬 배운지 2주일 되었어! 양 : 아 그래? 우리때는 자바였는데. 조 : 이게 되게 문법도 간략하고 배우기도 편해! 양 : (아 이제는 좀 편하게 쉬어야지) 학교에서 뭐 배웠는데? 조 : 이번에는 파이썬에서 사용되는 데이터 타입 4가지에 대해서 배워봤어! 양 : 뭐 권투에서 말하는 잽 스트레이트 훅 어퍼도 아니고 4가지 씩이나 있어? 자바에서는 array, 즉 배열밖에 없었는데 말야. 먼저 뭐가 있는데? 조 : 일단 리스트(List) 라는게 있어. List 는 학번, 이름 등 여러개의 데이터를 하나로 저장하는데 쓰여. 예를 들면 studentnumber = [] 하면 새로운 List 가 생기는거야. 양 : 자바에서 배열 지정할 때 쓰는 대괄호를 쓰는군. 자바에서는 Str..

모든 수업은 파이썬 (Python 3 이상) 으로 진행됩니다. Pycharm 등 IDE 사용도 좋지만, Jupyter Notebook 이나 Google Colab 사용을 더욱 권장드립니다. Google Colab 에 있는 전체 컴필레이션은 확률편 마지막 강의에 올릴 예정입니다. 저도 게임 좋아했고, 이 글 읽으시는 분들도 IT에 관심 있고 게임과 완전 거리가 머실 분들은 아니시기 때문에 오늘은 게임 썰 한번 풀어봅시다. 리그 오브 레전드나, 배틀그라운드, 둠 이터널, 워해머 3 이런 좀 복잡한 최신 게임 말고... 남녀노소라면 다 아실 부루마불이요! 확률론을 배웠으니까, 우리는 주사위를 n 번 던지면 다음에는 어느칸에 있을지 시뮬레이팅 하는 프로그램을 짜 볼 예정입니다. 아시다시피 주사위는 등기 확률입니..

모든 수업은 파이썬 (Python 3 이상) 으로 진행됩니다. Pycharm 등 IDE 사용도 좋지만, Jupyter Notebook 이나 Google Colab 사용을 더욱 권장드립니다. Google Colab 에 있는 전체 컴필레이션은 확률편 마지막 강의에 링크걸어 올릴 예정입니다. 저번에 했던 확률론 관련해서 이번에는 실습으로 만나보겠습니다. 다음과 같은 도박이 있다고 칩시다. (출처 : 여기 영국 요크대학교 자료 참조 영문 주의.) 플레이어 1과 2는 동전을 던집니다. 앞면이 10개 나오면 1이 이기고, 뒷면이 10개 나오면 2가 이깁니다. 그런데 만일 앞면 8개, 뒷면 7개에서 게임이 중단될 경우 판돈을 어떻게 나누어야 할까요? 다음과 같은 방법을 생각할 수 있겠죠 1. 코인토스는 확률이 50/..

모든 수업은 파이썬 (Python 3 이상) 으로 진행됩니다. Pycharm 등 IDE 사용도 좋지만, Jupyter Notebook 이나 Google Colab 사용을 더욱 권장드립니다. Google Colab 에 있는 전체 컴필레이션은 확률편 마지막 강의에 올릴 예정입니다. 이번에는 비등가 확률에 대해서 알아보겠습니다. 비등가 확률이란, 모든 사건의 발생 확률이 균등하지 않은 확률입니다. 주사위를 던지면 모든 면의 확률이 1/6이라고 생각하지만, 만일 누군가가 사기를 친다면 어떨까요? 그렇다면 그사람의 주사위는 유리한 눈의 확률이 좀 더 높게 나올 겁니다. 주사위 도박을 하는데, 도박판에 있는 모든 사람이 만화 나 처럼 도박에 미쳐서 목숨걸고 도박을 한다고 해봐요. 그렇다면 반칙과 트릭이 난무하는 비..

모든 수업은 파이썬 (Python 3 이상) 으로 진행됩니다. Pycharm 등 IDE 사용도 좋지만, Jupyter Notebook 이나 Google Colab 사용을 더욱 권장드립니다. Google Colab 에 있는 전체 컴필레이션은 확률편 마지막 강의에 올릴 예정입니다. 왜 확률을 배워야 하나요? 머신 러닝이니, 데이터 사이언스니 하는 머리아픈 일 들어가기 전에 잠깐 기본적인 이야기 좀 할게요. 인공지능도 사람이 만든 것, 결국 사람의 의사결정 구조를 본딴 거에 불과합니다. 잠깐 생각해 봅시다. 우리가 어떻게 의사결정을 내리나요? 여러분 앞에 이렇게 생긴 강아지가 나타났다고 가정해봅시다. 얘가 포메라니안인지, 말티즈인지, 스피츠인지, 사모예드인지, 스키퍼키인지 처음 보는 사람은 잘 모릅니다. 하지..