언어, 프레임워크, 라이브러리 실전 가이드.
TypeScript 완전정복 13화입니다. 객체 설계도를 만드는 interface와 type의 차이를 실무 기준으로 정리했습니다. 인터페이스 기본 문법, 선택적 속성과 readonly, 메서드 정의, 함수 매개변수와 반환 타입, 배열과 중첩 인터페이스, 함수 구조 표현, extends 확장, 다중 확장, 속성 충돌, type의 교차 타입, interface와 type 조합, 선언 병합, 클래스 implements, 구조적 타이핑, 초과 속성 검사, 개방형·폐쇄형 타입 선택 기준까지 다룹니다.
TypeScript 완전정복 12화입니다. 객체 타입과 type 별칭을 이용해 데이터 구조에 이름을 붙이고 재사용하는 방법을 정리했습니다. 객체 타입 추론, 속성 접근, 직접 작성하는 객체 타입, 필수 속성과 초과 속성 검사, type 별칭 문법, 선택적 속성, string | undefined, exactOptionalPropertyTypes, readonly, const와 readonly 차이, 중첩 객체 타입, 객체 배열, 메서드 타입, 유니언과 교차 타입, 구조적 타이핑, object와 Object의 차이, 실전 사용자·상품·주문·게시글 타입 설계까지 다룹니다.
Python 완전정복 시리즈 36편입니다. Hugging Face Datasets로 AI 학습 데이터를 불러오고 가공하는 방법을 실습 중심으로 정리했습니다. Dataset과 DatasetDict 구조, Features와 ClassLabel, CSV·JSON·Parquet·Text 파일 로딩, Python 객체와 Pandas 변환, shuffle, select, sort, train_test_split, filter, map, batched map, 멀티프로세싱, 열 추가·삭제·이름 변경, Tokenizer 일괄 적용, PyTorch DataLoader 연결, Streaming, 캐시, 로컬 저장, 오프라인 사용, 버전 고정, 비공개 데이터셋, Hub 공유, 데이터셋 카드와 라이선스, 영화 리뷰 데이터 전처리 프로젝트까지 다룹니다.
Python 완전정복 시리즈 35편입니다. Hugging Face Hub와 Transformers 라이브러리로 사전 학습 AI 모델을 Python에서 사용하는 방법을 정리했습니다. Pipeline, Tokenizer, AutoModel, 감정 분석, 텍스트 생성, 요약, 번역, 질문 답변, 개체명 인식, 이미지 분류, 음성 인식, CPU·CUDA·MPS 장치 설정, 메모리 최적화, 배치 처리, 모델 저장과 오프라인 실행, 캐시, 로그인, 비공개 모델, 모델 카드, 라이선스, trust_remote_code 보안, 버전 고정, Gradio와 연결한 멀티 AI 데모 프로젝트까지 다룹니다.
TypeScript 완전정복 11화입니다. 개발자가 TypeScript보다 값의 타입을 더 잘 알고 있을 때 사용하는 타입 단언과 안전한 타입 처리 기준을 정리했습니다. as 문법, 꺾쇠괄호 타입 단언, 타입 단언과 타입 변환의 차이, 이중 타입 단언의 위험성, unknown 검증, DOM 요소 처리, 비어 있지 않음 단언 연산자, as const, satisfies, 타입 좁히기, in과 instanceof, 사용자 정의 타입 가드, API 응답 검증, 로컬 스토리지와 폼 입력 처리, 실무 판단 기준까지 다룹니다.
Python 완전정복 시리즈 33편입니다. Streamlit으로 HTML, CSS, JavaScript 없이 Python 코드만으로 데이터와 AI 웹앱을 만드는 방법을 실습 중심으로 정리했습니다. 설치와 첫 번째 앱, 앱 실행, 재실행 구조, 페이지 설정, 텍스트와 메시지 출력, 입력 위젯, 버튼, 사이드바, 열·탭·컨테이너, 데이터프레임, 편집 가능한 데이터, 지표 카드, 차트, Matplotlib 연결, 이미지·오디오·비디오, 파일 업로드와 다운로드, Form, Session State, Callback, 캐시, 로딩 상태, 채팅 UI, 멀티페이지, 테마, 비밀정보 관리, AI 붓꽃 분류 웹앱, CSV 일괄 예측, 배포, Docker 개념, 테스트, 성능과 보안 주의사항까지 다룹니다.
Python 완전정복 시리즈 34편입니다. Gradio로 머신러닝과 생성형 AI 모델을 빠르게 웹 데모로 만드는 방법을 실습 중심으로 정리했습니다. Interface, Blocks, ChatInterface, 입력·출력 컴포넌트, 전처리와 후처리, 여러 입력과 출력, Examples, Row와 Column, Tab과 Accordion, 이벤트 리스너, then·success·failure, 동적 컴포넌트 변경, 사용자 알림과 오류 처리, State, Queue, Progress, Generator 스트리밍, 오디오·영상 스트리밍, 챗봇, 멀티모달 챗봇, 파일 업로드와 다운로드, Dataframe·JSON·Gallery, 모델 자원 로딩, 캐시, API 사용, gradio_client, 임시 공유 링크, 인증, Hugging Face Spaces와 Docker 배포, 손글씨 숫자 분류 프로젝트, 성능과 보안 주의사항까지 다룹니다.
TypeScript 완전정복 10화입니다. 타입 검사를 포기하거나 더 엄격하게 지키는 특별한 타입인 any, unknown, void, never를 입문자 눈높이에서 정리했습니다. any의 의미와 위험성, 암묵적 any, any 사용 범위 줄이기, unknown으로 외부 데이터 안전하게 처리하기, typeof와 배열·객체 검사, JSON.parse와 catch 오류 처리, void 함수와 콜백의 의미, never 함수와 완전성 검사, 네 타입의 선택 기준과 실습 예제까지 다룹니다.
Python 완전정복 시리즈 32편입니다. MediaPipe Tasks와 OpenCV를 이용해 웹캠 영상에서 손, 얼굴, 전신 자세를 실시간으로 추적하는 방법을 정리했습니다. MediaPipe Tasks 개념, Legacy Solutions 주의사항, 모델 파일 준비, 랜드마크와 정규화 좌표, 이미지·비디오·라이브 스트림 모드, OpenCV 프레임 변환, 손 랜드마크와 연결선, 손가락 개수 세기, Gesture Recognizer, 얼굴 메시와 Blendshape, 눈 깜빡임 감지, 포즈 랜드마크, 관절 각도 계산, AI 스쿼트 카운터, 잘못된 자세 경고, Holistic, 좌표 흔들림 보정, FPS 측정, LIVE_STREAM 모드, PyTorch 연결, 개인정보와 자주 발생하는 오류까지 다룹니다.