카플로의 IT공부방

OpenAI의 커스텀 GPT(Custom GPT) 기능을 활용하면 특정 목적에 맞는 맞춤형 AI를 쉽게 만들 수 있습니다. 나만의 GPT를 만들 때 중요한 요소는 명확한 지침(Instructions)을 설정하는 것입니다.이 글에서는 효과적인 GPT 지침을 작성하는 방법을 단계별로 설명하겠습니다.1. 나만의 GPT 만들기란?OpenAI의 Custom GPT 기능을 사용하면 기본 ChatGPT 모델을 특정한 역할과 스타일에 맞게 조정할 수 있습니다. 🔹 예제영어 학습 도우미코드 리뷰 전문가블로그 글쓰기 AI고객 서비스 챗봇이처럼 특정 목적을 가진 GPT를 만들려면 올바른 지침(Instructions)이 필요합니다.2. 효과적인 지침 작성의 핵심 요소✅ 1) GPT의 역할(Role) 정의하기먼저, 이 GPT..

반복되는 업무를 Python으로 자동화하면 생산성을 극대화할 수 있습니다. 하지만 GUI(Graphical User Interface)가 없다면 일반 사용자들이 쉽게 사용할 수 없습니다.PyQt를 활용하면 Python으로 손쉽게 GUI 프로그램을 만들고 업무 자동화를 더욱 효과적으로 수행할 수 있습니다. 이번 글에서는 PyQt를 활용한 업무 자동화 GUI 개발 가이드를 소개합니다.1. PyQt란?PyQt는 Python으로 GUI 애플리케이션을 개발할 수 있도록 도와주는 라이브러리입니다. Qt 프레임워크를 기반으로 하며, 강력한 GUI 컴포넌트와 유연한 이벤트 시스템을 제공합니다. ✅ 주요 기능버튼, 입력창, 테이블 등 다양한 UI 컴포넌트 제공드래그 앤 드롭 기능 지원멀티스레딩을 활용한 비동기 처리 가능..

컴퓨터에서 파일을 정리하는 일은 시간이 많이 걸리는 반복 작업입니다. 하지만 Python을 활용하면 파일을 자동으로 분류, 이동, 삭제할 수 있어 업무 시간을 대폭 단축할 수 있습니다.이 글에서는 Python 파일 정리 자동화 스크립트를 작성하여, 업무 시간을 50% 이상 절약하는 방법을 단계별로 설명합니다. 1. 파일 정리 자동화의 필요성 반복되는 파일 정리 작업, 이제 Python이 대신 해줍니다.📂 다운로드 폴더의 파일을 자동 정리📄 문서, 이미지, 동영상을 자동으로 분류🗑️ 오래된 파일을 자동 삭제🔄 파일 백업 및 이동🎯 자동화 효과✅ 업무 시간을 50% 이상 단축✅ 불필요한 수작업 제거 → 생산성 향상✅ 폴더를 항상 깔끔한 상태로 유지2. 필수 라이브러리 설치Python의 기본 라이브러..

게임 AI를 연구하거나 강화학습을 활용하고 싶다면 Unity ML-Agents는 훌륭한 선택입니다. 이 라이브러리는 Python과 Unity를 연동하여 AI 모델을 학습하고, 게임 환경에서 적용할 수 있도록 도와줍니다.이번 글에서는 Python과 Unity ML-Agents 연동 방법을 단계별로 살펴보고, 기본적인 AI 모델을 훈련하는 방법을 알아보겠습니다.Unity ML-Agents란?Unity ML-Agents(Machine Learning Agents)는 Unity에서 강화학습(Reinforcement Learning)을 수행할 수 있도록 지원하는 오픈소스 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하면 Unity 환경에서 AI를 훈련하고, 학습된 모델을 게임이나 시뮬레이션에 적용할 수 있습니다.🎯 M..

🕵️‍♂️ 문제 탐색문제 접근그래프 탐색으로 해결이 문제는 상근이의 친구 네트워크를 그래프로 표현한 뒤, 다음을 수행한다.1. BFS(너비 우선 탐색)를 사용해 상근이(노드 1)부터 시작하여 거리가 2 이하인 모든 노드를 탐색.2. 탐색 중 방문한 노드의 수를 카운트하여 초대받는 사람의 수를 계산.BFS의 특징 활용BFS는 최단 거리 탐색에 적합하므로, 상근이로부터의 거리를 계산하며 탐색한다.현재 탐색 중인 노드의 거리가 2 이상이 되면 탐색을 종료.방문 여부를 체크하여 중복 방문을 방지한다.시간 복잡도 분석1. 그래프 생성:간선을 m개 처리하므로 O(m).2. BFS 탐색:노드와 간선을 모두 탐색하므로 O(n+m).3. 최대 입력 크기:최대치인 n이 500이고 m이 10,000일 때도 효율적으로 동작..

🕵️‍♂️ 문제 탐색사전순 정렬 및 첫 단어 출력입력된 단어 정렬:대소문자 구분 없이 사전순으로 정렬하기 위해 Python의 str.lower를 정렬 키로 사용.첫 단어 출력:정렬된 리스트에서 가장 앞선 단어를 출력.테스트 종료 조건:입력에서 n=0이 주어지면 반복을 종료.시간 복잡도정렬:각 테스트 케이스에서 n개의 단어를 정렬하므로 O(n log ⁡n)의 시간복잡도를 가진다.최대 입력 크기:n≤1,000이기 때문에, 테스트 케이스가 여러 개라도 효율적으로 처리할 수 있다.🛠️ 코드 설계 입력 처리:각 테스트 케이스에서 단어 개수 n을 입력받는다.단어 리스트를 생성하고, n개의 단어를 입력받아 저장.정렬 수행:ans_list.sort(key=str.lower)를 사용하여 단어를 정렬.str.lower..