소프트웨어 공장

Flask Jinja2 템플릿: 변수 및 필터 사용법Flask는 웹 애플리케이션 개발을 간단하게 만들어주는 Python 기반 프레임워크입니다. Flask에서 HTML 템플릿을 다룰 때 Jinja2 템플릿 엔진을 사용합니다. 이번 포스팅에서는 Jinja2 템플릿에서 변수와 필터를 사용하는 방법을 예제와 함께 자세히 설명하겠습니다.1. Jinja2 템플릿 변수란?Jinja2 템플릿 변수는 Python에서 전달된 데이터를 HTML에 삽입할 때 사용됩니다. 템플릿 변수는 {{ }} 구문을 사용하여 HTML 파일에서 선언합니다.기본 변수 사용법Python 코드에서 템플릿에 데이터를 전달하면 HTML 템플릿에서 해당 데이터를 표시할 수 있습니다.# app.pyfrom flask import Flask, render..

AI를 위한 딥러닝 프레임워크 비교1. 서론딥러닝 기술이 발전하면서 다양한 딥러닝 프레임워크가 등장하였습니다. 각 프레임워크는 특정한 용도와 목표에 맞게 설계되었으며, 연구, 프로덕션, 배포 등 다양한 목적에 따라 선택됩니다. 본 포스팅에서는 대표적인 딥러닝 프레임워크를 비교하여 어떤 환경에서 어떤 프레임워크를 선택하면 좋을지 살펴보겠습니다.2. 대표적인 딥러닝 프레임워크현재 널리 사용되는 딥러닝 프레임워크에는 TensorFlow, PyTorch, MXNet, JAX, ONNX 등이 있습니다. 각각의 프레임워크는 고유한 특성과 장점을 가지고 있으며, 학습 곡선과 지원 환경, 성능 등이 다릅니다.2.1 TensorFlowTensorFlow는 Google에서 개발한 오픈 소스 딥러닝 프레임워크로, 대규모 데..

Flask Jinja2 템플릿 기본 사용법Python Flask 애플리케이션을 개발하면서, 사용자에게 보여줄 화면을 만들어야 할 때 Jinja2 템플릿 엔진을 사용하게 됩니다. Jinja2는 Flask의 기본 템플릿 엔진으로, HTML과 같은 정적 파일 내에 동적 데이터를 삽입할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 이번 포스팅에서는 Jinja2 템플릿의 기본 사용법과 주요 기능을 살펴보겠습니다.1. Jinja2 템플릿 기본 개념Jinja2는 다음과 같은 기본 기능을 제공합니다:변수 렌더링: Python 데이터(문자열, 리스트, 딕셔너리 등)를 HTML에 삽입.제어 구조: 조건문과 반복문을 사용해 동적 콘텐츠 생성.필터: 데이터에 특정 처리를 적용.매크로: 재사용 가능한 템플릿 코드 작성.템플릿 상속: 공..

머신러닝 툴킷 소개1. 서론머신러닝은 인공지능(AI) 분야에서 가장 활발하게 연구되고 있는 영역 중 하나로, 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 데이터 분석, 이미지 처리, 자연어 처리 등 여러 분야에서 머신러닝 모델이 사용되며, 이를 효과적으로 개발하고 배포하기 위해 다양한 툴킷과 프레임워크가 존재합니다. 이번 글에서는 대표적인 머신러닝 툴킷을 소개하고 각 툴킷의 특징과 장점을 살펴보겠습니다.2. 머신러닝 툴킷의 필요성머신러닝 모델을 개발하는 과정은 데이터 수집과 전처리, 모델 학습, 평가 및 최적화, 배포와 모니터링 등의 여러 단계를 포함합니다. 이러한 과정을 효율적으로 수행하기 위해서는 적절한 툴킷을 사용하는 것이 중요합니다. 툴킷을 활용하면 복잡한 수식을 직접 구현하지 않고도 강력한 머신러닝 모델..

Python Flask 라우팅과 URL 리다이렉션 처리웹 애플리케이션을 개발하다 보면 특정 URL에서 다른 URL로 사용자를 리다이렉션해야 하는 경우가 종종 있습니다. 예를 들어, 사용자가 오래된 URL에 접근했을 때 새로운 URL로 안내하거나, 로그인하지 않은 사용자를 로그인 페이지로 이동시키는 상황 등이 있습니다. Flask는 간단하고 강력한 방식으로 이러한 URL 리다이렉션을 지원합니다.이번 포스팅에서는 Flask에서 URL 리다이렉션을 구현하는 방법을 다양한 예제와 함께 알아보겠습니다.Flask에서 URL 리다이렉션이란?URL 리다이렉션은 클라이언트(웹 브라우저)가 특정 URL에 요청을 보냈을 때, 서버가 응답을 통해 다른 URL로 요청을 변경하도록 안내하는 것을 의미합니다. Flask에서는 re..

AI 개발을 위한 프로그래밍 언어인공지능(AI) 기술은 최근 몇 년간 급격한 발전을 이루었으며, 다양한 산업과 분야에서 활용되고 있습니다. AI 개발을 위해서는 적절한 프로그래밍 언어를 선택하는 것이 매우 중요합니다. AI 모델을 개발하고 최적화하는 과정에서 각 언어는 고유한 장점과 단점을 가지며, 특정 작업에 적합한 언어를 선택하는 것이 효율적인 개발을 위해 필수적입니다.이번 포스팅에서는 AI 개발에 많이 사용되는 주요 프로그래밍 언어와 그 특성에 대해 알아보겠습니다.1. PythonPython은 AI 개발에서 가장 널리 사용되는 언어 중 하나입니다. 간결한 문법과 방대한 라이브러리 지원이 강점이며, 딥러닝 및 머신러닝 모델을 개발하는 데 적합합니다.Python의 특징다양한 라이브러리 및 프레임워크 지..

Python Flask 라우팅: 동적 라우팅 (URL 매개변수 사용법)Flask는 Python 기반의 웹 프레임워크로, 간단한 코드만으로도 강력한 웹 애플리케이션을 개발할 수 있도록 도와줍니다. 그 중에서도 Flask 라우팅은 애플리케이션의 URL과 특정 함수(View)를 연결해 주는 중요한 역할을 합니다. 오늘은 Flask의 동적 라우팅, 즉 URL 매개변수를 사용하는 방법을 예제와 함께 자세히 살펴보겠습니다.1. 동적 라우팅이란?동적 라우팅이란 URL 경로에 변수를 포함하여, 요청 URL에 따라 다른 데이터를 처리하거나 결과를 반환하는 기능을 말합니다. 예를 들어, 다음과 같은 URL을 처리할 수 있습니다:/user/1 -> 사용자 ID가 1인 사용자의 정보 출력/user/2 -> 사용자 ID가 ..

AI 연구를 위한 데이터셋인공지능(AI) 연구를 수행하기 위해서는 고품질의 데이터셋이 필수적입니다. 데이터셋은 AI 모델을 학습시키고 평가하는 데 중요한 역할을 하며, 연구의 방향성과 성능을 결정짓는 중요한 요소입니다. 본 글에서는 AI 연구를 위해 널리 사용되는 데이터셋을 정리하고, 데이터셋을 선택하는 방법 및 활용 방법에 대해 설명하겠습니다.1. 데이터셋의 중요성AI 모델의 성능은 학습에 사용된 데이터에 크게 의존합니다. 따라서 신뢰할 수 있고 균형 잡힌 데이터셋을 확보하는 것이 매우 중요합니다. 데이터셋이 부족하거나 편향되어 있다면, 모델의 일반화 성능이 떨어질 수 있으며, 특정 상황에서만 높은 성능을 보이는 문제가 발생할 수 있습니다.데이터셋은 다음과 같은 목적으로 사용됩니다:모델 학습: 지도학습..

Python Flask 라우팅(Routing)의 개념Flask는 Python으로 작성된 마이크로 웹 프레임워크로, 간단하면서도 유연한 방식으로 웹 애플리케이션을 개발할 수 있도록 돕습니다. Flask의 핵심 기능 중 하나는 라우팅(Routing)입니다. 라우팅은 웹 애플리케이션에서 URL과 실행될 함수(뷰 함수)를 연결하는 메커니즘으로, 사용자가 특정 URL로 요청을 보낼 때 어떤 로직을 실행할지 정의하는 역할을 합니다.이 글에서는 Flask의 라우팅 개념과 이를 구현하는 방법을 예제와 함께 자세히 설명하겠습니다.1. 라우팅의 기본 개념라우팅은 사용자의 요청을 처리하기 위해 필요한 첫 번째 단계입니다. Flask에서는 @app.route 데코레이터를 사용하여 URL과 뷰 함수를 연결합니다. 사용자는 특정..

AI 관련 학위 프로그램 비교서론인공지능(AI)은 4차 산업혁명의 핵심 기술로 자리 잡으며 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 이에 따라 AI 전문가에 대한 수요가 증가하면서 많은 대학과 교육 기관에서 AI 관련 학위 프로그램을 개설하고 있습니다. 본 포스팅에서는 주요 AI 학위 프로그램을 비교하여, AI 분야에서 학업을 고려하는 분들에게 유용한 정보를 제공하고자 합니다.AI 학위 프로그램의 개요AI 관련 학위 프로그램은 학사, 석사, 박사 과정으로 나뉘며, 각각의 과정에서 제공하는 교육 내용과 목표가 다릅니다. 일반적으로 학사 과정에서는 AI의 기초 개념과 프로그래밍 능력을 함양하며, 석사 과정에서는 보다 심화된 AI 알고리즘과 연구 기법을 다룹니다. 박사 과정은 AI 분야에서 독창적인 연구를 수행하고..