왜 하필 파이썬일까요?
처음 코딩을 배울 때 가장 큰 장벽은 '문법'입니다. 하지만 파이썬은 사람의 언어와 가장 닮아있어요.
특히 AI 분야에서는 전 세계 개발자의 90% 이상이 파이썬을 메인 언어로 사용하고 있습니다.
📌 핵심 포인트
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간결함: 100줄짜리 C++ 코드를 파이썬은 10줄로 끝냅니다.
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확장성: TensorFlow, PyTorch 같은 AI 도구들이 파이썬을 기본 지원합니다.
데이터를 담는 상자, 변수
AI 모델을 만든다는 건 결국 '엄청나게 많은 숫자 데이터'를 다루는 일입니다.
이 데이터를 담기 위해 우리는 변수(Variable)라는 상자를 사용합니다.
# 1. 정보를 담는 기본 변수
ai_model = "ChatGPT"
version = 4.0
# 2. 여러 정보를 한 번에 (List)
loss_history = [0.9, 0.5, 0.3, 0.1]
# 3. 이름표를 붙여서 저장 (Dictionary)
config = {
"learning_rate": 0.001,
"optimizer": "Adam"
}
▲ 파이썬에서는 변수 타입을 따로 지정하지 않아도 됩니다.
반복과 선택 (If, For)
AI 학습은 '반복'의 연속입니다. 데이터를 수만 번 훑어보며(For),
정답인지 아닌지 판단(If)하는 과정이 핵심입니다.
score = 92.5
# 조건문: 성능 평가하기
if score >= 90:
print("모델 성능: 우수함")
else:
print("재학습 필요")
# 반복문: 5번 학습시키기
for epoch in range(1, 6):
print(f"{epoch}번째 학습 중...")
코드를 부품처럼, 함수
매번 똑같은 코드를 칠 필요가 없습니다. 자주 쓰는 기능을 '함수'로 만들어두면
언제든 꺼내 쓸 수 있는 부품이 됩니다.
# 에러율(Loss) 계산 함수 만들기
def calc_error(target, output):
diff = target - output
return diff * diff # 제곱 오차 반환
# 함수 사용하기
result = calc_error(10, 7)
print(f"오차값: {result}") # 9 출력
AI 개발의 3대 필수 도구
파이썬만으로는 부족합니다. 실제 현업에서는 아래 세 가지 라이브러리를 숨 쉬듯이 사용합니다.
N
NumPy (넘파이)
숫자 계산의 신입니다. 복잡한 행렬 연산을 순식간에 처리해줍니다.
P
Pandas (판다스)
파이썬 안의 엑셀입니다. 표 데이터를 자유자재로 다룹니다.
M
Matplotlib (맷플롯립)
데이터를 그래프로 그려줍니다. 눈으로 봐야 인사이트를 얻을 수 있으니까요.
