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[프로그래머스 Python3 1단계] 정수 제곱근 판별

프로그래머스 문제풀이/Python3[1단계] 정수 제곱근 판별👉 문제 설명임의의 양의 정수 n에 대해, n이 어떤 정수 x의 제곱인지 아닌지 판단하려 합니다. n이 정수 x의 제곱이라면 x+1의 제곱을 return 하고, n이 정수 x의 제곱이 아니라면 -1을 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요. 👉 제한사항n은 1이상, 50000000000000 이하인 양의 정수입니다.👉 입출력 예n return1211443-1 👉 입출력 예 설명입출력 예 #1121은 11의 제곱이므로, (11+1)의 제곱인 144를 return 합니다. 입출력 예 #23은 어떤 정수의 제곱도 아니므로 -1을 return 합니다. 👉 문제 풀이def solution(n): answer = 0 x..

[프로그래머스 Python3 1단계] 자연수 뒤집어 배열로 만들기

👉 문제 설명자연수 n을 뒤집어 각 자리 숫자를 원소로 가지는 배열 형태로 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.👉 제한사항• n은 10,000,000,000 이하인 자연수입니다.👉 입출력 예👉 입출력 예 설명입출력 예 #1n이 12345이므로 각 자리 숫자를 뒤집은 배열 [5,4,3,2,1]을 return 합니다.👉 문제 풀이def solution(n): answer = [] n = str(n) for i in range(len(n)): answer.append(n[i]) answer.reverse() answer = list(map(int, answer)) return answern을 문자열로 바꾼 다음, 한 글자씩 answer에..

[자동화] Zapier로 반복 업무 자동화하기

혼자 일하다 보면 “이거 매번 손으로 하기 귀찮은데” 싶은 순간이 자주 온다. 그 중 하나가 구글폼으로 문의가 들어올 때마다 확인하러 들어가는 거였다. 매번 폼 결과 시트를 열어서 새 응답이 있는지 확인하는 게 은근히 번거로웠다.그래서 Zapier로 자동화를 붙여봤다.목표구글폼에 새 응답이 들어오면, 알림을 슬랙으로 바로 받는 것.확인하러 들어갈 필요 없이, 새 문의가 오면 바로 알게 만드는 게 목적이었다.Zap 구성Zapier는 트리거(Trigger) + 액션(Action) 구조로 짜면 된다. • 트리거: 구글폼(Google Forms) - 새 응답 제출 시 • 액션: 슬랙(Slack) - 특정 채널에 메시지 보내기계정 연결하고 트리거 앱/이벤트만 골라주면 되는데, 여기까지는 별 문제 없었다.막힌 부분..

카테고리 없음 2026.07.26

[자동화] 1인 창업자를 위한 AI 자동화 툴 5가지 (Zapier, Make, n8n 비교)

서론1인 창업을 하다 보면 마케팅, 고객 응대, 콘텐츠 제작, 회계까지 혼자 다 처리해야 하는 순간이 옵니다. 직접 여러 자동화 파이프라인을 만들어보면서 느낀 건, 사람 손이 많이 가는 반복 업무일수록 AI와 노코드 자동화 툴로 대체할 여지가 크다는 점이었습니다. 이번 글에서는 실제로 써보고 효과를 본 1인 창업자용 AI 자동화 툴들을 정리해봅니다.1. 왜 1인 창업자에게 자동화가 필수인가?혼자 사업을 운영하면 시간이 곧 가장 비싼 자원입니다. 반복적인 작업(이메일 응대, SNS 게시, 데이터 정리)에 시간을 뺏기면 정작 중요한 의사결정이나 제품 개발에 쓸 시간이 부족해집니다.자동화 툴을 도입하면 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다.- 반복 업무 처리 시간을 크게 절감- 실수 없이 일관된 프로세스 유..

인공지능 2026.07.25

[인공지능] CNN에 대해 알아보자

서론개인적으로 CNN(합성곱 신경망)을 처음 공부할 때, 왜 굳이 “합성곱”이라는 연산을 쓰는지 이해가 잘 안 됐습니다. 그냥 이미지를 일렬로 펼쳐서 일반 신경망(ANN)에 넣으면 안 되나 싶었는데, 그 이유를 알고 나니 이미지 처리에서 CNN이 왜 표준이 됐는지 납득이 됐습니다. 이번 글에서는 CNN의 핵심 개념과 동작 원리를 정리해보겠습니다.1. CNN(합성곱 신경망)이란?CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지, 영상 등 격자 구조를 가진 데이터를 처리하기 위해 설계된 신경망입니다. 일반적인 완전연결 신경망(Fully Connected Network)은 이미지를 1차원으로 펼쳐서 입력받기 때문에, 픽셀 간의 공간적 관계(가까운 픽셀끼리 연관성이 크다는 사실)를 잃어버립니..

인공지능/개념 2026.07.25

[코딩 기초 트레이닝] 대소문자 바꿔서 출력하기

🐺 문제 설명 영어 알파벳으로 이루어진 문자열 str이 주어집니다. 각 알파벳을 대문자는 소문자로 소문자는 대문자로 변환해서 출력하는 코드를 작성해 보세요. 🐺 제한 사항1 ≤ str의 길이 ≤ 20str은 알파벳으로 이루어진 문자열입니다.🐺 제한 사항입력 #1 aBcDeFg 출력 #1AbCdEfG  🐺 문제 풀이 swapcase() 를 사용해 대문자는 소문자로, 소문자는 대문자로 변환할 수 있습니다. str = input()print(str.swapcase()) + 처음에 문제를 접할 때 isupper, islower를 사용하려고 했지만, swapcase()를 이용해 한 번에 해결할 수 있다는 걸 알게 됐다.

Python 2024.09.11

[프로그래머스 Python3 0단계] [PCCE 기출문제] 6번 / 가채점 문제

🐺 문제 설명 A반 학생들은 시험이 끝난 뒤 성적이 나오기 전 자기 시험지를 가채점해 보았습니다. 이후에 선생님이 실제 성적을 불러 줄 때 가채점한 점수와 실제 성적이 다른 학생들이 있어 선생님께 문의를 하려고 합니다. 성적을 문의하려는 학생들의 번호가 담긴 정수 리스트 numbers와 가채점한 점수가 성적을 문의하려는 학생 순서대로 담긴 정수 리스트 our_score, 실제 성적이 번호 순서대로 담긴 정수 리스트 score_list가 주어집니다. 주어진 solution 함수는 가채점한 점수가 실제 성적과 동일하다면 "Same"을, 다르다면 "Different"를 순서대로 리스트에 담아 return하는 함수입니다. solution 함수가 올바르게 작동하도록 한 줄을 수정해 주세요. 🐺 제한 사항1..

[인공지능] 오류 역전파 알고리즘이란?

서론 개인적으로 오류 역전파 알고리즘에 대해 처음 접했을 때 생각보다 어려웠습니다. 개념을 이해하고자 하더라도 세부적인 부분에 중요한 개념들이 맞물려 있어 자세히 공부하는 것을 추천합니다.  1. 오류 역전파 알고리즘이란? 오류 역전파(Backpropagation)는 신경망에서 학습을 수행하는 대표적인 알고리즘입니다. 주어진 입력에 대해 출력을 계산하고, 그 출력이 목표한 결과와 다를 때, 그 오차를 기반으로 신경망의 가중치를 조정하는 방법입니다. 다시 말해, 인공지능 시스템이 출력값과 실제값 사이의 오차를 최소화하도록 가중치를 갱신하여, 점진적으로 학습이 이루어지도록 합니다.이 알고리즘은 지도 학습(Supervised Learning)의 대표적인 형태로, 입력과 출력이 주어진 상태에서 네트워크가 그 사..

인공지능/개념 2024.09.07

[인공지능] 입문할 때 알고 시작해야 할 개념들

인공지능이란, 오늘날 다양한 분야에서 빠르게 발전하며 중요한 역할을 하고 있습니다. 입문자라면 인공지능의 기본 개념을 이해하는 것이 중요하며, 이를 위해 몇 가지 필수 개념을 알아두어야 합니다. 이번 글에서는 인공지능을 처음 배울 때 꼭 알아야 할 핵심 개념과 용어에 대한 설명을 다루고 있습니다. 1. 인공지능이란? 인공지능은 인간처럼 사고하고 학습하는 컴퓨터 시스템을 만드는 기술을 의미합니다. 더 구체적으로, 인공지능은 컴퓨터가 사람처럼 판단하고 문제를 해결할 수 있도록 하는 다양한 알고리즘과 모델을 포함합니다. 예를 들어, 사람의 음성을 인시해 답변하는 스마트폰의 음성 비서나, 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠를 추천해주는 스트리밍 서비스는 모두 인공지능 기술을 활용한 사례입니다.  2. 머신러닝 머신러닝..

인공지능/개념 2024.09.06

[인공지능] AlexNet

AlexNet이란? 2012년 이미지 분류 대회인 ILSVRC에서 우승한 모델로, CNN 신경망을 사용한 딥러닝 구조의 모델입니다. 대회에서 120만 장의 사진을 처리하였으며, 파라미터 수가 많음에도 불구하고 과적합 문제를 해결했습니다. 위의 사진에선 SuperVision이 AlexNet인데, 가장 낮은 에러율을 보여주고 있습니다. 특징 CNN의 구조로 이루어짐 Multi-GPU를 사용함 Softmax 함수를 사용함 구조 AlexNet는 5개의 Convolutional Layers와 3개의 Fully-Connected Layers로 구성되어 있습니다. Fully-Connected Layers의 마지막에는 Softmax 함수를 이용해 분류합니다. 해당 사진의 원본에는 첫 번째 Convolution 레이어에..

인공지능/모델 2024.03.15