k1212gh 님의 블로그

개인 매모용 노션 페이지 : https://www.notion.so/1-or-3-204beb15894380688469c19841aa65aa?source=copy_link이번 주는 프로젝트 1주차로, 다양한 환경 설정과 기술적 문제 해결을 중심으로 실무 기반 시스템을 다듬는 작업을 집중적으로 수행했습니다. 아래는 실제 진행한 내용을 상세히 정리한 것입니다.📌 EC2 Spot Instance 상태 관리 오류 해결왜 필요했는가: 저비용 고성능 인스턴스 자원 활용을 위해 Spot Instance를 선택했으나, 상태 제어에 어려움이 있었습니다.어떤 문제가 있었는가: IncorrectState, UnsupportedOperation 오류로 인해 CLI 기반 상태 전환이 실패하거나 Fleet 구성에서 충돌이 발생했..

아래는 0527~0530 동안 진행된 LangChain 강의 자료를 기반으로 이론 중심으로 정리한 내용📘 0527-프롬프트.ipynb# 튜토리얼 시작 가이드이 튜토리얼은 상호작용을 위해 **API 키를 필요로 합니다**.# 주요 개념: 프롬프트 템플릿 구조- TASK_CONTEXT- TONE_CONTEXT- INPUT_DATA- EXAMPLES- TASK_DESCRIPTION- IMMEDIATE_TASK- PRECOGNITION- OUTPUT_FORMATTING- PREFILL이러한 요소를 조합해 Claude 또는 기타 LLM에게 원하는 답변을 유도합니다.# 코드 예시TASK_CONTEXT = "당신은 교육 봇입니다."TONE_CONTEXT = "친절하고 정중한 어조"INPUT_DATA = "def a..

▲ VSCode 내 Webview 기반 코드 생성 UI 예시 (Thunder Client 스타일)✅ 프로젝트 개요이번 프로젝트는 VSCode에서 자연어로 코드 생성이 가능한 확장을 직접 구현하는 것이 목표입니다.GitHub Copilot이나 Thunder Client와 비슷한 UX를 구현하면서도, 백엔드 API(FastAPI 등)와 연동하여 완전히 커스터마이징 가능한 코드 생성기를 만드는 것이 핵심입니다.🔧 프로젝트명: Smart Code Generator for VSCode✅ 구현 목표VSCode 내부에서 Webview 탭을 열어 사용자 프롬프트를 입력입력된 프롬프트를 FastAPI 서버로 전송GPT로부터 생성된 코드를 다시 탭에 출력필요 시 코드 에디터에 자동 삽입✅ 기능 요약기능명 설명📝 주석 ..

📌 시작 계기최근까지 AWS EC2에서 프로젝트를 배포하며 서버를 운영해 왔지만,내가 가진 리눅스 장비를 퍼블릭 서버처럼 활용할 수는 없을까? 라는 생각에 도전하게 되었습니다.장비 사양: Ubuntu 22.04 LTS 탑재 노트북목적: 개인 포트폴리오 웹사이트 및 REST API 서버 운영🔧 서버 오픈 준비 과정1. 고정 IP or DDNS 설정집에서 사용하는 네트워크는 보통 유동 IP입니다.서버 주소가 자주 바뀌면 외부에서 접근이 어렵기 때문에 아래 방식 중 하나를 적용했습니다:📌 방법 1: 공유기 DDNS 기능 이용 (ex: ipTIME DDNS, no-ip, DuckDNS 등)📌 방법 2: 유료 고정 IP 신청 (KT, SK, LG에서 지원)저는 ipTIME 공유기의 DDNS를 설정해 exa..

class SkipGramEmbedding: def __init__(self, vocab, embedding_dim=8, lr=0.01): self.word2idx = {w: i for i, w in enumerate(sorted(set(vocab)))} self.idx2word = {i: w for w, i in self.word2idx.items()} self.vocab_size = len(self.word2idx) self.embedding_dim = embedding_dim self.lr = lr self.W1 = np.random.randn(self.vocab_size, embedding_dim) * 0.01 ..

%%import pickleimport numpy as np%%class SkipGramEmbedding: def init(self, vocab, embedding_dim=8, lr=0.01): self.word2idx = {w: i for i, w in enumerate(sorted(set(vocab)))} self.idx2word = {i: w for w, i in self.word2idx.items()} self.vocab_size = len(self.word2idx) self.embedding_dim = embedding_dim self.lr = lr self.W1 = np.random.randn(self.vocab_size..

🔗 CNN 학습의 전체 흐름 (Flow)CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지나 영상 데이터를 처리하기 위해 설계된 딥러닝 모델로, 합성곱(Convolution) 연산을 통해 데이터의 지역적 특징을 효과적으로 추출합니다. 이번 글에서는 CNN의 기본적인 구조와 순전파(Forward Pass), 역전파(Backpropagation) 알고리즘을 수식과 함께 자세히 정리하겠습니다.🔗 1. 순전파 (Forward Pass)1. 입력 데이터 준비입력: $X$ (예: 28x28x1의 이미지 데이터)필터: $F$ (예: 3x3x1x32의 필터)초기 가중치와 편향: $W$, $b$2. 합성곱 계층 (Convolution Layer)입력: $X$출력: $Z$$$Z_{i,j,k} = \s..

[스나이퍼팩토리] 한컴AI아카데미 - 활성 함수 (Activation Function) 정리딥러닝에서 활성 함수 (Activation Function)는 인공 신경망의 성능을 크게 좌우하는 핵심 요소이다.활성 함수는 입력값에 비선형성을 부여하여 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 도움. 많이 사용되는 활성 함수들의 수식, 특징, 파이썬 구현, 함수 그래프, 사용 사례를 정리1. 시그모이드 (Sigmoid) 함수수식:$$\sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}$$범위: (0, 1)특징: 출력이 항상 양수이며, 0.5에서 대칭적인 S자 형태의 곡선파이썬 코드:import numpy as npdef sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x))# 테스트x = np...

[스나이퍼팩토리] 한컴AI아카데미 - 머신러닝의 이해 (1-26페이지) 학습 정리머신러닝은 데이터로부터 패턴을 학습하여 미래를 예측하거나 분류하는 기술로, 인공지능의 핵심 기술 중 하나입니다. 이번 블로그에서는 "머신러닝의 이해" 교재의 첫 26페이지를 바탕으로 머신러닝의 기본 개념, 주요 알고리즘, 수식, 최적화 방법 등을 자세히 정리하였습니다.📚 머신러닝의 기본 개념1. 머신러닝이란?정의: 데이터로부터 규칙을 학습하여 예측, 분류, 군집화 등을 수행하는 알고리즘목적: 데이터로부터 지식을 추출하여 미래를 예측하거나 복잡한 패턴을 발견하는 것구성요소:데이터: 학습에 필요한 입력값모델: 데이터를 학습하여 규칙을 찾아내는 알고리즘목적함수 (Cost Function): 모델의 성능을 평가하는 기준 2. 머신..

1. 라우터 분리📚 학습 목표라우터 분리에 대해 이해함🧭 라우터 분리란?FastAPI는 기본적으로 하나의 main.py 같은 파일에 모든 API 경로(/users, /items, /posts 등)를 정의할 수 있음프로젝트가 커지면 수백 개의 API가 생기기 때문에 이를 기능별로 파일로 나눠 관리하는 것이 라우터 분리임from fastapi import FastAPI, APIRouterapp = FastAPI()user_router = APIRouter()@user_router.get("/users")def read_users(): return [{"username": "user1"}, {"username": "user2"}]app.include_router(user_router)✅ 왜 라우터 분..