Python은 다양한 내장 함수와 표준 라이브러리를 제공하여 프로그래밍을 더욱 효율적이고 생산적으로 만들어줍니다. 이번 섹션에서는 주요 내장 함수와 자주 사용되는 표준 라이브러리 모듈들을 살펴봅니다.11.1 주요 내장 함수Python에는 자주 사용되는 함수들이 내장되어 있습니다. 아래는 그 중 일부입니다:데이터형 변환 함수int(), float(), str(), bool()예제:print(int("123")) # 123print(float("3.14")) # 3.14print(str(123)) # '123'print(bool(0)) # False수학 함수abs(): 절대값 반환round(): 반올림pow(): 거듭제곱 계산print(abs(-5)) # 5print(round(3.14159, 2)..

Python에서 모듈과 패키지는 코드의 재사용성을 높이고, 관리와 유지보수를 용이하게 하기 위한 필수적인 구성 요소입니다. 이번 섹션에서는 모듈과 패키지의 정의 및 사용법, 가상환경과 패키지 관리 방법을 다룹니다.10.1 모듈의 정의와 사용모듈이란?모듈(Module)은 Python 코드가 저장된 파일로, 함수, 클래스, 변수 등을 정의하거나 실행 코드를 포함할 수 있습니다. 모듈은 .py 확장자로 저장됩니다.모듈 생성과 사용모듈 생성mymodule.py 파일을 생성합니다.# mymodule.pydef greet(name): return f"Hello, {name}!"PI = 3.14159if __name__ == "__main__": print(greet("Test")) # 모듈이 독립적으로..

QT는 크로스 플랫폼 애플리케이션 개발 프레임워크로, 다양한 운영 체제에서 동작하는 프로그램을 만들 수 있도록 돕는 강력한 도구입니다. QT는 C++로 작성되었으며, 기본적으로 GUI(Graphical User Interface)를 개발하기 위해 설계되었습니다. 하지만 단순히 UI 개발에 국한되지 않고 네트워킹, 데이터베이스 연결, 멀티스레딩 등 다양한 기능을 제공합니다.QT의 역사QT는 1991년, 노르웨이의 회사 Trolltech에 의해 처음 개발되었습니다. 당시에는 소프트웨어 개발자들이 여러 운영 체제를 지원하는 데 어려움을 겪고 있었는데, QT는 이를 해결하기 위해 등장했습니다. 2008년, 노키아(Nokia)가 Trolltech를 인수하면서 QT의 발전이 가속화되었고, 이후 2012년에는 Dig..

자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능 기술의 한 분야입니다. 이는 문장을 분석하거나 생성하며, 번역, 감정 분석, 요약, 질문 답변 등 다양한 작업을 수행합니다. NLP는 현대 기술에서 채팅봇, 음성 비서, 검색 엔진 등에 광범위하게 사용되고 있습니다.이 글에서는 NLP의 정의, 역사, 작동 원리, 주요 기술, 응용 사례, 그리고 한계와 미래 전망에 대해 알아보겠습니다.1. NLP의 정의와 목표1.1 정의NLP는 인간의 언어를 컴퓨터가 처리할 수 있도록 하는 기술입니다. 인간 언어는 모호하고 복잡하지만, NLP는 이를 수학적, 통계적 방법으로 이해하고 활용합니다. 예를 들어, 음성 비서를 통해 날씨를 물..

CUDA는 NVIDIA에서 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼이자 프로그래밍 모델로, GPU(Graphics Processing Unit)를 활용하여 연산을 병렬로 처리할 수 있게 합니다. 본래 GPU는 그래픽 렌더링에 특화된 프로세서였지만, CUDA를 통해 다양한 연산 작업에서도 강력한 성능을 발휘할 수 있게 되었습니다.CUDA의 역사CUDA는 2007년 NVIDIA가 처음 발표했으며, 당시 GPU를 프로그래밍하기 위해 OpenGL이나 DirectX와 같은 그래픽 API를 사용해야 하는 복잡한 상황을 크게 개선했습니다. CUDA는 GPU를 보다 일반적인 병렬 프로세서로 사용할 수 있는 길을 열어주었습니다. 주요 연혁은 다음과 같습니다:2007년: CUDA Toolkit 1.0 발표GPU를 범용 연산에 사용할 수..

LLM(Large Language Model)은 대규모 데이터를 기반으로 학습된 인공지능 언어 모델로, 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 특화된 기술입니다. 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)의 핵심 기술 중 하나로, 문장을 읽고 의미를 이해하거나, 새로운 문장을 만들어 내는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.이 글에서는 LLM의 정의, 역사, 작동 원리, 사용법, 그리고 다양한 응용 사례에 대해 자세히 알아보겠습니다.1. LLM의 정의와 특징1.1 정의LLM은 대규모의 텍스트 데이터를 학습하여 언어의 문맥, 구조, 의미를 이해하도록 설계된 모델입니다. 예를 들어, GPT-3, GPT-4와 같은 Generative Pre-trained Transformer 모델은 자..