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코딩으로 자동화된 크롤링 (Crawling) 시스템 만들기 Python을 활용한 자동화된 웹 크롤링(Web Crawling) 시스템 구축 방법에 대해 알아보겠습니다. BeautifulSoup, Requests, Selenium을 이용한 크롤링 기법부터 데이터 저장 및 스케줄링까지 자세히 설명합니다. 크롤링을 자동화하고 효율적으로 활용하는 법을 익힐 수 있습니다.1. 웹 크롤링이란?웹 크롤링(Web Crawling)이란 인터넷상의 웹페이지에서 필요한 정보를 자동으로 수집하는 기술입니다. 크롤링을 통해 뉴스, 상품 정보, 데이터 분석 등에 필요한 자료를 효율적으로 모을 수 있습니다. 대표적인 웹 크롤링 활용 사례는 다음과 같습니다.뉴스 기사 자동 수집온라인 쇼핑몰 가격 비교데이터 분석 및 머신러닝 학습 데이터 구축본 글에서는 Python을 이용해 자동화된 크롤링 시.. 2025. 2. 16.
블로그 운영하며 수익 창출하고 개발자로서 성장하기 블로그 운영은 개발자로서 지식을 공유하면서 동시에 수익을 창출할 수 있는 효과적인 방법입니다. 특히, 프로그래밍, 웹 개발, AI, 데이터 분석 등과 같은 기술적인 주제는 꾸준한 검색 수요가 있기 때문에 블로그를 통해 많은 방문자를 유입시킬 수 있습니다. 아래 글에서는 개발자로 블로그를 운영하며 수익을 창출하는 방법을 단계별로 알아보도록 하겠습니다.1. 블로그 개설 및 플랫폼 선택1) 블로그 플랫폼 선택개발 관련 블로그를 운영하기 위해 가장 많이 사용되는 블로그 플랫폼은 다음과 같습니다.티스토리: 자유로운 광고 수익 창출이 가능하고 SEO 최적화를 지원합니다.네이버 블로그: 국내 사용자 대상, 검색 노출에 유리하지만 광고가 제한됩니다.워드프레스: 높은 자유도와 다양한 플러그인 지원 그리고 직접 광고 운영.. 2025. 2. 16.
딥러닝을 활용한 이미지 생성 (Stable Diffusion 활용) 딥러닝 기술의 발전으로 이제는 AI를 활용해 창의적인 이미지 생성이 가능해졌습니다. 그중에서도 Stable Diffusion은 오픈소스로 제공되는 강력한 딥러닝 모델로, 사용자가 원하는 스타일과 내용을 반영한 이미지를 만들어낼 수 있습니다. 아래 글에서는 Stable Diffusion의 작동 원리와 사용 방법을 자세히 살펴보고, 이를 활용하여 창의적인 프로젝트를 진행하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.1. Stable Diffusion이란?Stable Diffusion은 텍스트 기반 이미지 생성 모델로, Latent Diffusion Model (LDM)을 기반으로 만들어졌습니다. 사용자가 입력한 텍스트(프롬프트)를 기반으로 이미지를 생성하며, 다양한 창작 작업에서 활용됩니다.Stable Diffusion.. 2025. 2. 15.
YOLO를 활용한 실시간 객체 탐지 프로젝트 인공지능(AI)과 컴퓨터 비전 기술의 발전으로 실시간 객체 탐지는 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 특히 YOLO(You Only Look Once) 알고리즘은 빠르고 정확한 성능을 제공하여 자율 주행, 보안 감시, 로봇 공학 등에서 널리 사용됩니다. 오늘 글에서는 YOLO의 개념과 작동 원리를 설명하고, 실시간 객체 탐지 프로젝트를 구현하는 방법을 소개하겠습니다.1. YOLO란?YOLO는 Joseph Redmon이 개발한 딥러닝 기반의 객체 탐지(Object Detection) 알고리즘입니다. 기존의 R-CNN 계열 모델보다 빠른 연산 속도를 제공하며, 단 한 번의 신경망 연산으로 이미지 내 여러 객체를 동시에 탐지할 수 있습니다.YOLO의 특징고속 연산: 한 번의 CNN 연산으로 객체 탐지 및 분류.. 2025. 2. 15.
TensorFlow와 PyTorch 비교: AI 모델을 만들 때 뭐가 좋을까? TensorFlow와 PyTorch 중 어떤 프레임워크를 선택해야 할까요? 두 라이브러리의 차이점, 장단점, 사용 사례를 비교 분석하여 AI 모델 개발에 가장 적합한 옵션을 고르세요.1. 개요인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 분야에서 모델을 개발할 때 가장 많이 사용되는 두 가지 라이브러리는 TensorFlow와 PyTorch입니다. 둘 다 강력한 기능을 제공하며, 각자의 장점과 단점이 존재합니다. 이 글에서는 TensorFlow와 PyTorch의 차이점을 비교하고, AI 모델을 만들 때 어떤 프레임워크를 선택하면 좋을지 알아보도록 하겠습니다.2. TensorFlow와 PyTorch란?TensorFlow란?TensorFlow는 Google Brain 팀에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크로, 대규모.. 2025. 2. 15.
Python과 OpenAI API를 이용한 텍스트 생성 프로젝트 Python과 OpenAI API를 활용하여 AI 기반 텍스트 생성 프로젝트를 개발하는 방법에 대해 알아보겠습니다. API 연동, Flask 및 Django 웹 애플리케이션 구축, Streamlit을 활용한 GUI 구현까지 단계별 가이드를 제공합니다. AI 텍스트 생성 자동화에 관심 있다면 아래의 글에서 확인할 수 있습니다.1. Python과 OpenAI APIPython 이란?Python은 배우기 쉽고 강력한 프로그래밍 언어로, 데이터 분석, 웹 개발, 인공지능 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 특히 자연어 처리(NLP) 및 텍스트 생성 분야에서 많이 활용됩니다.OpenAI API 란?OpenAI API는 GPT-4 같은 강력한 인공지능 모델을 활용할 수 있도록 제공되는 API입니다. 이 API를 사용하.. 2025. 2. 14.

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