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AI·22min read·2026년 3월 4일

[코딩테스트] 빈출 유형 4가지 — AI 시대에 코딩테스트가 웬말이냐

AI시대에 코딩이 웬말이냐는 생각도 있겠지만, 문제를 풀어보면서 접근 방식을 이해하면 AI에게 일을 더 잘 시킬 수 있을 거라고 생각합니다 ㅎㅎ 해시·그리디·분할정복·DP 빈출 유형 4가지를 같이 풀어봅니다.

#코딩테스트#해시테이블#그리디

IT·15min read·2026년 3월 2일

[로컬AI#2] AI커맨드센터 — 이미지·비디오를 무료로 무한 생성하기

GPU 2대 분산시스템, 수냉 쿨링, 컨트롤러로 구축한 흑섬의 AI커맨드센터. 나아가 ComfyUI로 이미지·비디오를 외부 서비스 없이 무료로 무한 생성하는 방법을 소개합니다.

#AI커맨드센터#ComfyUI#GPU

AI·20min read·2026년 2월 26일

[알고리즘 기초 1편] 스택·큐·재귀 — 컴퓨터가 기억하는 법

모든 알고리즘의 기초가 되는 스택·큐·재귀를 Python으로 직접 구현해봅니다. 브라우저 뒤로가기는 스택, 카페 줄서기는 큐, 하노이 탑은 재귀로 — 실생활 예시로 자료구조의 핵심을 잡아봐요.

#알고리즘#스택#큐

AI·20min read·2026년 2월 26일

[알고리즘 기초 2편] 그래프 탐색 — DFS와 BFS

1편에서 배운 스택·큐가 실제로 어떻게 쓰이는지 알 차례입니다. 스택으로 구현하는 DFS, 큐로 구현하는 BFS — 지하철 최단경로·SNS 추천·게임 AI까지 모두 이 두 알고리즘에서 시작해요. 3편에서는 최대공약수·이진 트리·프린터 스케줄링으로 이어집니다.

#알고리즘#DFS#BFS

$[AI 기초수학 1편] 연립방정식, NumPy로 0.1초에 풀기$

AI·15min read·2026년 2월 24일

[AI 기초수학 1편] 연립방정식, NumPy로 0.1초에 풀기

AI는 기초가 중요하다고 합니다.. 그 기초가 수학입니다..(저도 사실 수학을 좋아하진 않지만)! 이번 포스팅에서 같이 사과·바나나 가격 구하는 연립방정식을 NumPy로 함께 돌려보면서, AI 신경망의 뿌리가 어디서 오는지 직접 확인해 봅시다.

#numpy#선형대수#연립방정식

$[AI 기초수학 2편] 평균·분산·로그 — AI가 데이터를 읽는 법$

AI·18min read·2026년 2월 24일

[AI 기초수학 2편] 평균·분산·로그 — AI가 데이터를 읽는 법

AI가 데이터를 보는 눈, 평균과 분산으로 시작합니다. 거기에 로그까지 더하면 AI 손실함수의 기초가 완성돼요. 레오파드게코 모프 분류 예시로 직접 돌려봅시다.

#numpy#통계#평균

$[AI 기초수학 3편] 확률 — AI가 예측하는 법$

AI·20min read·2026년 2월 24일

[AI 기초수학 3편] 확률 — AI가 예측하는 법

AI는 정답을 모릅니다. 대신 가장 확률 높은 답을 고릅니다. 이산 확률부터 정규분포, 조건부 확률, softmax까지 NumPy로 직접 돌려봅시다.

#numpy#확률#정규분포

Data Viz·20min read·2026년 2월 10일

[Plotly 실전] 우리 집 도마뱀 체중 기록을 인터랙티브 차트로 만들기

한번 씩 재는 도마뱀 체중 기록, 숫자로만 쌓아두고 있나요? Plotly로 체중 분포 히스토그램부터 개체별 성장 차트, 드롭다운/버튼이 달린 대시보드까지 만들어 봅니다.

#plotly#도마뱀#체중기록

IT·18min read·2026년 2월 9일

[로컬AI#1] 맥미니 대란? 나만의 AI 구축하기

AI를 운용할 수 있는 환경만 구축하면, 챗봇(LLM), 코드 에이전트, AI 비서를 언제든지 원할 때 무제한으로 사용할 수 있어요. 맥 여러 대를 연결해서 나만의 AI 환경을 만드는 방법을 알려드릴게요.

#맥미니#맥스튜디오#AI클러스터

AI·18min read·2026년 2월 3일

[벡터#4 데이터 추출] 정규표현식으로 이메일 주소 찾기

100페이지 문서에서 이메일 빠르게 추출! 엑셀 '찾기'보다 강력한 정규표현식으로 반복 작업을 크게 줄이는 방법을 배웁니다.

#정규표현식#regex#python

AI·15min read·2026년 2월 3일

[벡터#3 방정식] numpy.linalg.solve()로 빠르게 풀기

사과 2개 + 바나나 3개 = 8,000원? 손으로 풀면 5분, Python으로는 빠르게! 연립방정식을 코드 3줄로 해결하는 방법을 배웁니다.

#선형방정식#numpy#linalg

AI·15min read·2026년 2월 2일

[벡터#2 연산] 덧셈, 뺄셈, 곱셈으로 배우는 실전 데이터 계산

장바구니 계산부터 할인 적용, 매출 분석까지. 벡터 연산으로 엑셀보다 훨씬 빠르게 계산하는 방법을 배웁니다.

#벡터연산#numpy#데이터분석

$[벡터#1 입문] NumPy로 시작하는 AI 개발의 기초$

AI·12min read·2026년 2월 2일

[벡터#1 입문] NumPy로 시작하는 AI 개발의 기초

AI 개발의 핵심이 되는 벡터수학을 NumPy로 배워봅니다. 일상생활 속 벡터부터 AI 모델의 핵심 원리까지, 쉽고 실용적으로 시작하는 수학 여행.

#벡터수학#numpy#AI기초

Data Viz·20min read·2026년 2월 2일

[SQL 실습 #5] 음악 스트리밍 서비스 데이터 모델 작성

N:M 관계를 중간 테이블로 해결합니다. 한 플레이리스트에 여러 곡, 한 곡이 여러 플레이리스트에 담기는 복잡한 관계를 데이터베이스로 구현하는 방법을 배웁니다.

#SQL#N:M 관계#중간 테이블

Data Viz·18min read·2026년 2월 1일

[SQL 실습 #4] 병원 예약 시스템 데이터 모델 작성

UNIQUE 제약 조건으로 예약 충돌을 원천 차단합니다. 같은 의사, 같은 시간에 중복 예약 불가 규칙을 데이터베이스 레벨에서 강제하는 방법을 배웁니다.

#SQL#UNIQUE 제약#예약 시스템

Data Viz·12min read·2026년 1월 31일

데이터에 생명을 불어넣다: Plotly Python 시각화 가이드

데이터 시각화는 개발자만의 영역이 아닙니다. 취업 포트폴리오, 사업 기획서, 프로젝트 리포트까지—배워두면 인생 전반에서 요긴하게 쓰이는 스킬입니다. Plotly Python으로 누구나 쉽게 시작할 수 있는 인터랙티브 시각화의 세계를 소개합니다.

#plotly#python#데이터시각화

Data Viz·15min read·2026년 1월 29일

[SQL 실습 #3] 주차 관리 시스템 데이터베이스 설계

시간 데이터 다루기와 CASE WHEN 조건문을 배웁니다. 주차 공간, 차량, 주차 기록 테이블로 실시간 요금 계산 시스템을 완성합니다.

#SQL#DATETIME#CASE WHEN

Data Viz·15min read·2026년 1월 26일

[SQL 실습 #2] 도서관 대출 시스템 테이블 구조 만들기

1:N 관계와 Foreign Key 개념을 배우고 JOIN 쿼리로 여러 테이블을 연결합니다. 회원, 도서, 대출 기록 3개 테이블로 관계형 데이터베이스를 완성합니다.

#SQL#JOIN#Foreign Key

Data Viz·7min read·2026년 1월 24일

[SQL 입문] 데이터베이스 입문 - 기록의 시작

일상 기록에서 출발하는 데이터베이스 입문. SQL이란 무엇이고, 왜 스키마 설계가 중요한지 알아봅니다. 브리딩 기록부터 시작해 데이터베이스의 본질을 이해합니다.

#데이터베이스#SQL#스키마

Data Viz·12min read·2026년 1월 24일

[SQL 실습 #1] 학생 정보 데이터베이스 설계

가장 간단한 테이블 설계부터 시작. CREATE TABLE, INSERT, SELECT 기본 문법을 배우고 첫 데이터베이스를 완성합니다. DB Browser for SQLite 실습 포함.

#SQL#CREATE TABLE#Primary Key

Data Viz·13min read·2026년 1월 21일

[Step 4] 워드클라우드로 텍스트 데이터 시각화하기 - WordCloud + matplotlib

텍스트에서 단어 빈도를 추출하고 워드클라우드 이미지를 생성합니다. 영화 리뷰, SNS 게시글 분석부터 커뮤니티 트렌드 파악까지 활용 방법을 배웁니다.

#워드클라우드#wordcloud#텍스트분석

Data Viz·14min read·2026년 1월 20일

[Step 3] 막대 그래프로 범주형 데이터 시각화하기 - pandas + matplotlib

월별 판매량, 제품별 성적, 분기별 매출... 범주로 나눌 수 있는 데이터라면 막대 그래프가 정답입니다. Step 3에서는 막대 그래프 그리는 방법을 배웁니다.

#막대그래프#pandas#matplotlib

Data Viz·12min read·2026년 1월 20일

[Step 2] 산점도로 데이터 관계 파악하기 - matplotlib scatter

운동 시간과 체중 감량, 공부 시간과 성적... 두 데이터 사이에 관계가 있을까요? Step 2에서는 산점도로 데이터 간 상관관계를 한눈에 파악하는 방법을 배웁니다.

#산점도#matplotlib#python

Data Viz·15min read·2026년 1월 19일

[Step 1] 데이터를 선 그래프로 시각화하는 실습 - yfinance + matplotlib

개발자나 데이터 분석가만 이쁜 그래프를 그릴 수 있는 건 아닙니다. 정말 간단한 지식이면 누구나 화려한 시각화를 만들 수 있어요. Step 1에서는 선 그래프 그리는 방법론을 주식 데이터 예제로 따라해봅니다.

#선그래프#matplotlib#python

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