신경망의 작동 원리: 왜 직선만으로는 부족할까
직선 방정식은 입력과 출력의 관계를 설명하는 출발점이지만, 실제 데이터의 복잡한 패턴을 모두 나타내지는 못합니다. 이 글은 구간별 선형 곡선, ReLU, S자 곡선과 sigmoid 함수가 신경망의 비선형 관계 학습에 어떻게 쓰이는지 살펴보고, 시험 점수와 합격 여부를 예로 듭니다.
파이썬, 웹 개발, SQL 등 코딩 소식을 짧게 요약하고 학습에 활용할 포인트를 함께 전합니다.
Python의 round() 함수가 숫자를 반올림하는 방식과 2.5를 2로 처리하는 이유를 설명합니다. decimal, NumPy, pandas를 활용해 반올림 오차를 다루는 방법도 소개합니다.
Python의 가변형과 불변형 데이터 타입이 내부적으로 어떻게 작동하는지 살펴봅니다. 두 특성을 코드에 활용하는 방법도 다룹니다.
Python 주석을 깔끔하고 유용하게 작성하는 방법을 점검하는 퀴즈입니다. 기본 문법과 docstring부터 피해야 할 주석 유형까지 다룹니다.
이 글은 Python 예외가 무엇인지 설명하고, 예외를 발생시키는 방법을 다룹니다. 또한 try, except, else, finally로 예외를 처리하는 방법과 사용자 정의 예외를 만드는 방법을 소개합니다.
이 글은 Windows, Linux, macOS에서 Python 스크립트를 실행하는 여러 방법을 다룹니다. 명령줄, REPL, IDE, 파일 관리자를 통해 실행하는 방식을 소개하며, 다양한 실행 방법을 익히는 데 초점을 둡니다.
Stack Overflow의 2026 Developer Survey에 따르면, 최근 1년간 AI 도구나 agent의 도움을 받아 사용한 언어로 Python과 JavaScript가 가장 많이 꼽혔습니다. 이 조사는 AI-assisted coding, 즉 AI의 도움을 받아 코드를 작성하는 사용 경험을 다루며, AI 모델을 만드는 언어 사용을 뜻하지는 않습니다. Python은 간단한 문법과 라이브러리 덕분에 AI·머신러닝 개념을 빠르게 시작하기 좋고, JavaScript는 브라우저에서 널리 쓰이며 LLM 학습 데이터도 많습니다.
주간 강의 요약 영상은 해당 주의 핵심 개념 2~3개를 짧게 다시 설명하고 끝에 퀴즈를 넣는 형식입니다. 슬라이드를 PDF로 내보내고 노트를 함께 넣어 나레이션 도구에 전달한 뒤, 짧은 설명과 퀴즈를 요청해 링크를 공유하는 방식으로 만들 수 있습니다. Scrimba Explain은 scrimba.com과 ChatGPT의 Explain Video Generator에서 사용할 수 있으며, ChatGPT 안에서는 퀴즈가 포함되지 않습니다.
이 글은 Python 웹 애플리케이션을 Model-View-Controller(MVC) 패턴으로 구조화하는 방법을 소개합니다. 이어서 models, views, controllers를 사용해 작은 Flask 앱을 직접 만들어 봅니다.
이 글은 pandas를 사용해 데이터셋을 탐색하는 방법을 다룹니다. CSV 파일을 불러오고, 행과 열을 선택하며, 데이터를 조회하고 그룹화하는 방법을 설명합니다. 또한 결측값을 처리하고 결과를 시각화하는 내용도 포함합니다.
Windows, macOS, Linux에서 Python을 설치하는 방법을 안내합니다. 설치 후 버전을 확인하는 방법과 시스템에 맞는 설치 방법을 고르는 기준도 함께 다룹니다.
Python에서는 다양한 연산자와 함수로 문자열을 다룰 수 있습니다. 문자열 리터럴, str() 함수, 그리고 자주 사용하는 문자열 메서드를 통해 문자 데이터를 처리하는 방법을 다룹니다.
교사는 수업용 내레이션 비디오를 무료로 만들 수 있지만, 각 도구의 무료 요금제에는 제한이 있습니다. Gemini Notebook은 하루 3개의 Video Overviews를 제공하고 워터마크가 있으며, Scrimba Explain은 계정 없이 1개, 무료 계정으로는 평생 10개를 사용할 수 있습니다. Canva Education과 Adobe Express for Education은 K-12 교사에게 무료이지만, AI 비디오 도구는 4~8초짜리 클립을 제공해 사용자가 직접 편집해야 합니다.