변수는 데이터의 종류에 따라 각각 다른 형태를 사용합니다. 정수 → int 실수 → double 문자 → char 문자열 → char 배열 변수 선언과 사용 방법 위의 사진에서 4행에서 7행 부분이 데이터의 종류별로 변수를 선언하는 부분입니다. int a; → int형 변수 a 선언 int b, c; → 2개의 int형 변수 b, c를 동시에 선언 ※변수의 자료형이 같으면 동시에 선언 가능 double da; → double형 변수 da 선언 char ch; → char형 변수 ch 선언 대입 연산자(=)는 연산자 위에서 선언한 변수에 오른쪽의 값을 저장합니다. 변수를 선언하면 메모리에 일정한 크기의 빈 공간이 생기는데, 이 빈 공간에 데이터를 넣을 때 사용합니다. a = 10; → int형 변수 a에 ..

딥러닝에서는 그래프 그리기와 데이터 시각화가 매우 중요합니다. 따라서 이번 시간에는 그래프를 그려주는 라이브러리인 matplotlib에 대해 알아보겠습니다. sin 함수 그리기 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 데이터 준비 x = np.arange(0, 6, 0.1) # 0에서 6까지 0.1 간격으로 생성 y = np.sin(x) # 그래프 그리기 plt.plot(x, y) plt.show() 그래프를 그리기 위해서는 matplotlib의 pyplot 모듈을 사용해야 합니다. 위의 코드에서는 arrange 메서드로 0부터 6까지 0.1 간격으로 변수 x에 할당하였습니다. 그 다음으로는 x에 할당된 값을 바탕으로 np.sin()에 적용한 후, 변..

넘파이 배열 생성 import numpy as np x = np.array([1.0, 2.0, 3.0]) print(x) print(type(x)) 넘파이 배열은 np.array() 메서드를 이용하여 만들 수 있습니다. np.array()는 파이썬의 리스트를 인수로 받아 넘파이 라이브러리가 제공하는 특수한 배열로 반환합니다. 넘파이 배열 산술 연산 import numpy as np x = np.array([1.0, 2.0, 3.0]) y = np.array([2.0, 4.0, 6.0]) print(x + y) print(x * y) print(x / y) 위에서 생성한 넘파이 배열은 연산에도 활용할 수 있습니다. 위의 코드는 넘파이 배열끼리 연산하는 소스 코드입니다. x와 y의 원소 수가 같은 경우 산술..

딥러닝(Deep Learning)은 머신 러닝의 한 분야로서, 인공신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 하는 학습 방법을 의미합니다. 딥러닝은 인공지능의 한 부분으로, 컴퓨터가 데이터를 학습하고 문제를 해결할 수 있도록 하는 기술입니다. 인공신경망 구조 딥러닝은 인공신경망을 사용하여 데이터를 처리하고 패턴을 학습합니다. 인공신경망은 뇌의 신경망에서 영감을 받아 만들어진 모델로, 입력층, 은닉층, 출력층 등으로 구성되며 각 층에는 여러 개의 뉴런이 있습니다. 다층 인공신경망 딥러닝은 여러 개의 은닉층을 가진 다층 인공신경망을 사용하는데, 이를 딥 네트워크(Deep Network)라고도 합니다. 다층 구조를 통해 데이터의 복잡한 패턴과 특징을 학습할 수 있습니다. 데이터 기반 학..

문자와 문자열은 따옴표의 종류로 구분할 수 있습니다. 문자의 경우에는 작은 따옴표로 묶어 사용하고, 문자열의 경우에는 큰 따옴표로 묶어 사용합니다. 문자 → 작은 따옴표 문자열 → 큰 따옴표 문자 상수 출력 printf("%c\n", 'A'); 작은 따옴표로 묶으면 문자 상수입니다. 문자는 변환 문자 %c를 사용하여 출력합니다. 문자열 상수 출력 printf("%s\n", "A"); 위의 소스 코드처럼 하나의 문자라 하더라도 큰 따옴표로 묶으면 문자열 상수입니다. 문자열은 변환 문자 없이도 바로 출력할 수 있으나 보통은 변환 문자 %s를 사용합니다.