데이터 및 개발
단계별 프롬프트 전략 바이브코딩의 핵심은 ‘생각의 설계’와 ‘실제 구현’을 분리하는 것입니다. 무작정 코드를 짜달라고 하기보다, 잘 짜인 기획서를 바탕으로 단계를 나누어 접근할 때 프로젝트의 완성도가 결정됩니다. 처음 시작하는 분들을 위해 효율적인 4단계 워크플로를 정리했습니다. 1. PRD 작성: 프로젝트의 지도 그리기 먼저 클로드 웹(Claude.ai)에서 PRD(제품 요구사항 정의서)를 작성하며 프로젝트의 밑그림을 그립니다.…
고생고생하며 게시한 앱이 실은 다 만든것이 아니었다?아니 강의를 따라하며 한걸음한걸음 쫒아가서 끝났다고 생각했더니 뒷내용이 더 있었네요?따라서 배포한 앱이 최종이 아니었고 수정사항이 발생했습니다.이미 폴더에 수정본이 저장돼 있는 상태로 GitHub에 반영하여 재배포하겠어요. 수정 폴더 위치 확인 터미널에서 수정된 프로젝트 폴더로 이동 package.json / index.html / src 보이는지 확인 Git 상태 확인 변경사항…
코딩을 한 번도 해본 적 없어도 웹 앱을 만들 수 있다면 믿으시겠어요? 저는 Claude AI의 바이브 코딩 기능을 활용해서 단 30분 만에 완성도 높은 퀴즈 게임 앱을 만들었습니다. 별도의 개발 환경 설정 없이, 그저 대화하듯 원하는 기능을 설명하기만 하면 됩니다. 🎮 퀴즈 앱 직접 체험하기 1. 프로젝트 개요 왜 이…
혼공학습단 강의의 진도에는 포함되지 않지만 클로드로 만든 앱을 블로그에 게시하고 싶었습니다.워드프레스 자체에 올릴려고 해보니 제가 만든 앱 형식이 HTML이 아니라서 불가능했습니다.dist 폴더를 FileXilla로 직접 업로드를 하니 빈 화면만 뜨더군요.순수 프론트엔드(HTML/CSS/JS) 이면서 서버 API 호출이 없을 때만 직접 업로드 방식이 괜찮다고 하네요. 또한 수익형 블로그의 관점에서 보자면 검색은 워드프레스 글에서 일어나야…
데이터베이스란 데이터베이스의 개념 데이터베이스(DataBase, DB)란 구조화된 데이터의 집합으로, 방대한 정보를 체계적으로 저장하고 관리하는 데이터 저장소입니다. 다양한 정보를 디지털 형태로 정리하여 보관함으로써, 사용자가 필요한 데이터를 빠르고 효율적으로 조회·활용할 수 있도록 합니다. 데이터베이스는 단순한 저장을 넘어 데이터의 검색, 수정, 삭제, 보안까지 포함하는 핵심 정보 관리 시스템입니다. DBMS란 DBMS(DataBase Management System)란 데이터베이스를 효율적으로…
클로드 코드 설치하기 : 개발 환경 구축부터 첫 실행까지 실습 환경 준비를 위해 두 가지 필수 도구가 필요합니다. 첫째, 노드JS(Node.js)입니다. 노드JS는 자바스크립트 실행 환경으로, 클로드 코드가 실제로 동작할 수 있는 기반을 제공합니다. 브라우저 밖에서도 자바스크립트를 실행할 수 있게 해주는 핵심 엔진 역할을 합니다. 둘째, 깃(Git)입니다. 깃은 버전 관리 도구로, 소스…
클로드로 마케팅 포트폴리오 제작하기 포트폴리오 웹페이지를 만들려고 해. 주요 기능은 채용 담당자가 30초 안에 내 역량을 파악할 수 있는 임팩트 있는 구성이야. 프리랜서 전환을 준비하는 마케터를 위한 것이고, 경쟁력 있는 지원자로 보이기 위해 필요해. 어떻게 구현하면 좋을 지 기술적인 방향과 함께 구체적인 PRD를 작성해줘. 이 PRD대로 진행할 거야. 먼저 PRD를…
방학에는 뭐다? 혼공학습단이다!이번에도 모집공고 뜨자마자 신청했습니다.다만 이번에는 바이브코딩만 단독 진행한다고 하네요.고민할 필요가 없어서 오히려 좋아! 바이브 코딩(Vibe Coding)이란? 바이브 코딩(Vibe Coding)은 AI와 대화를 주고받으며 프로그램을 만드는 개발 방식입니다.이 개념은 2025년 2월, 오픈AI 공동 창업자 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 제안하며 주목받기 시작했습니다. 기존 코딩 방식과의 차이 기존 개발 방식에서는 HTML, CSS,…
07-1 인공신경망 패션 MNIST 머신러닝에서는 붓꽃 데이터셋이 유명하고, 딥러닝에서는 MNIST 데이터셋이 유명합니다. 이 데이터는 손으로 쓴 0~9까지의 숫자로 이루어져 있습니다. MNIST와 크기, 개수가 동일하지만 숫자 대신 패션 아이템으로 이루어진 데이터가 바로 패션 MNIST입니다. axs[i].axis(‘off’) : i번째 이미지에 좌표축과 테두리를 없애서 순수한 이미지만 보이게 합니다. 로지스틱 회귀로 패션…
06-2 k-평균 클러스터 중심 KMeans 클래스가 최종적으로 찾은 클러스터 중심은 cluster_centers_ 속성에 저장되어 있습니다. 이 배열은 fruits_2d 샘플의 클러스터 중심이기 때문에 각 중심을 이미지로 출력하려면 100×100 크기의 2차원 배열로 바꿔야 합니다. KMeans 클래스는 훈련 데이터 샘플에서 클러스터 중심까지 거리로 변환해 주는 transform() 메서드를 가지고 있습니다. transform() 메서드가 있다는 것은…
06-1 군집 알고리즘 타깃을 모르는 비지도 학습 비지도 학습(unsupervised learning) : 타깃이 없을 때 사용하는 머신러닝 알고리즘 과일 사진 데이터 준비하기 Jupyter Notebook이나 Google Colab 같은 환경에서 사용되는 shell 명령어 ! : Jupyter Notebook에서 셸 명령어를 실행하기 위한 접두사 -O : 저장할 파일 이름을 지정 이 배열의 첫…
05-1 결정 트리 로지스틱 회귀로 와인 분류하기 알코올 도수와 당도, pH 값의 스케일이 다릅니다. → 사이킷런의 StandardScaler 클래스를 사용해 특성을 표준화 결정트리 결정트리(Decision Tree) : 이유를 설명하기 쉽다 결정트리는 위에서부터 아래로 거꾸로 자라납니다. 루트 노드(root node) : 맨 위의 노드 리프 노드(leaf node) : 맨…
04-1 로지스틱 회귀 데이터 준비하기 판다스 데이터프레임에서 하나의 열을 선택하면 1차원 배열에 해당하는 판다스 시리즈(series) 객체가 반환됩니다. 따라서 Species 열을 선택할 때 fish[[‘Species’]]와 같이 두 개의 괄호를 사용하지 않도록 주의하세요. 이렇게 하면 fish_target이 데이터 프레임이 됩니다. scikit-learn의 대부분의 모델은 입력 x → 2차원 DataFrame 또는 2차원 ndarray 타깃 y →…
크로스핏 체험을 다녀오고 근육통에 시달리는 채로 숙제중입니다. 처음해봤는데 제가 환상이 많았던 것인지 써억 만족스럽지는 않네요. 아마도 헬스로 돌아가지 않을까합니다만 뭐 어쨌든 이번주 숙제는 해야겠지요. 솔직히 말하면 사알짝 스불재 인생의 번아웃이 온 것 같아서 회사 프로젝트 하나 끝나고 연차를 쫌 내리 썼습니다. 아무것도 안하고 이틀동안 누워만 있으니 좀 회복되는 것 같기도…
01_1 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 인공지능이란 인공지능(artificial intelligence) : 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술 인공일반지능(강인공지능) : 사람과 구분하기 어려운 지능을 가진 컴퓨터 시스템 약인공지능 : 특정 분야에서 사람의 일을 도와주는 보조 역할만 가능 머신러닝이란 머신러닝(machine learning) : 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을…