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서버의 조건CPU- 서버의 처리 능력을 결정하는 핵심 요소.- 코어 수와 클릭 속도가 중요.- 워크로드에 따라 선택(예: 웹 서버, 데이터베이스 서버, 머신러닝 서버 등)- 인텔 Xeon, AMD EPYC 등 서버용 프로세서를 주로 사용.메모리(RAM)- 데이터를 일시적으로 저장하고 처리하는 공간.- 용량과 속도가 성능에 영향을 미침.- ECC 메모리 사용 권장(오츄 검출 및 수정 기능 제공.)디스크(Strorage)- 서버 데이터의 영구 저장 공간.- HDD vs SSD: 성능과 비용에 따라 선택- NVMe SSD는 고성능이 요구되는 환경에서 유리.- 용량과 IOPS 성능 고려.RAID(Redundant Array of Independent Disks)- 데이터 안전성과 성능 향상을 위한 디스크 구성 ..

서버사용자의 요청을 받고 응답을 반환하는 하드웨어를 말한다.서버는 IT 서비스를 제공하는 IT 인프라의 주축이 된다."어떤 서버를 어느 정도로 조달해야 하는가?" 이 고민은 IT 인프라 구축을 검토하는 모든 현장에서 일상적으로 볼 수 있다.그 만큼 서버 선정은 복잡하고 어려운 주제이다.서버의 종류(Tower, Rack, Blade)랙 마운트형과 타워형- 랙 마운트형 서버는 데이터센터나 서버 룸에 설치된 랙안에 들어간다.- 타워형 서버는 사내 서버룸에 설치되거나 사무실 또는 점포에 들어간다.- 랙마운트 형 서버는 19인치 랙에 장착되는 것을 전제로 한다.랙-19인치 랙에 탐재하는 기기는 1U, 2U 처럼 유닛 단위로 사이즈가 정해져 있다.-1U는 높이가 1.75인치(44.45mm)이다.- 서버는 1U 사이..

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42576 프로그래머스SW개발자를 위한 평가, 교육, 채용까지 Total Solution을 제공하는 개발자 성장을 위한 베이스캠프programmers.co.krdef solution(participant, completion): answer = '' pd = {} for i in participant: if pd.get(i) is None: pd[i] = 1 else: pd[i] += 1 for j in completion: pd[j] -= 1 for z in pd: if ..

1. 소개1) 인공지능 분야의 중요성과 성장- 기업부터 정부, 의료, 교육 등 인공지능은 현대 사회에서 다양한 분야에 중요한 역할을 합니다.- 기계 학습, 딥러닝, 자연어 처리 등의 기술이 발전함에 따라 인공지능은 문제 해결과 의사 결정을 위한 강력한 도구입니다.- 이에 따라 인공지능 기술을 활용한 혁신적인 서비스 및 솔루션이 급속히 증가하였고, 이는 인공지능 관련 개발자들에게 더 많은 기회를 제공합니다.2) 인공지능 관련 개발자가 필요한 이유- 인공지능 기술의 발전은 수많은 기업과 기관에게 새로운 가능성을 제시합니다.- 이러한 발전을 이끌어 나갈 수 있는 전문가라 할 수 있는 인공지능 관련 개발자들의 수요는 크게 증가하고 있습니다.- 이로운 기술을 개발할 수 있는 능력 및 적절한 알고리즘 기술을 통해 ..

1. 소개 1) 인공지능의 정의와 현재까지의 발전- 인공지능은 기계가 지능적인 작업을 수행하도록 하는 기술- 현재까지 기계 학습, 딥러닝, 자연어 처리 등의 발전으로 다양한 분야에서 인공지능을 사용- 하지만, 이러한 발전에도 불구하고 여전히 인공지능은 특정 분야에서 한계가 있음.2) 인공지능의 도전 과제- 인공지능은 데이터의 한계, 복잡한 추론의 한계, 윤리적 문제, 인간과의 상호 작용의 어려움 등 다양한 어려움이 있음.ex) 데이터 부족 및 품질 문제, 인과 관계 이해의 어려움, 강화 학습의 한계, 자연스러운 언어 이해의 어려움 등     → 이러한 어려움을 이해하고 극복하기 위한 노력 필요2. 인공지능의 한계1) 데이터 부족과 품질 문제 - 인공지능은 대규모의 고품질 데이터가 필요하지만 일부 분야는 ..

1. 소개1) 음성 인식 기술의 정의와 발전 과정- 음성 인식 기술은 기계가 사용자의 음성을 이해하고 해석하여 텍스트나 명령으로 변환하는 기술이다.- 초기 음성 인식 시스템: 단순한 명령어를 이해하는데 사용- 이후: 기술의 발전화 함께 자연어 처리 기술을 통해 더 복잡한 대화와 질문도 처리- 음성 인식은 음성 신호를 기반으로 컴퓨터가 음성 명령을 이해하고 응답할 수 있도록 하는 기술 진화의 일부2) 음성 인식 기술이 중요한 이유- 음성은 인간의 주요 소통 수단 중 하나이며, 이를 기술적으로 활용하는 것은 사용자 경험을 혁신하고 생활을 편리하게 만들 수 있음- 음성 인식 기술은 키보드 입력이나 터치 없이 기기를 조작할 수 있는 새로운 방법 제공- 시각 및 신체적 제약이 있는 사용자들에게 접근성의 향상에 기..

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/1845 프로그래머스SW개발자를 위한 평가, 교육, 채용까지 Total Solution을 제공하는 개발자 성장을 위한 베이스캠프programmers.co.krdef solution(nums): answer = 0 pd = {} for n in nums: if pd.get(n) == None: pd[n] = 1 else: pd[n] += 1 print(pd) #골라야 하는 수 s = len(nums)//2 p = len(pd) print(s,p) if s [3,1,2,3] ->..

1. 소개1) 인공지능과 윤리의 관계- 인공지능(AI)로 인해 우리의 삶과 사회에 혁신적인 변화 발생- 하지만, 이러한 변화에는 윤리적인 고려 필요- 인공지능이 개발되고 활용됨에 따라, 기술의 윤리적인 측면을 고려하는 것이 중요- 의사결정, 자동화, 데이터 처리 등 상당한 영역에서 사용되기 때문에, 그 윤리적인 측면을 이해하는 것이 필수적2) 개인정보 보호의 중요성- 인공지능은 대량의 데이터가 기반이 됨.- 대량의 데이터에는 사용자의 개인정보를 포함하고 사용자들의 개인정보를 보호하는 것은 매우 중요- 개인정보 보호는 사용자 신뢰를 유지하고 불법적인 정보 노출을 방지하기 위해 필수적이 원칙 중 하나- 이를 통해 사용자는 자신의 정보가 안전하게 다뤄지고 있다고 믿을 수 있게 됨2. 인공지능 윤리의 기본 원칙..

1. 소개1) 기계 학습과 데이터 수집의 관계- 기계 학습은 컴퓨터 시스템이 데이터로부터 학습하고 패턴을 파악하여 작업을 수행하는 기술- 이때, 데이터는 모델이 학습하는 데 필수적인 자료로 작용하며, 모델의 성능과 정확성은 사용된 데이터의 양과 품질에 크게 의존2) 데이터 수집이 기계 학습에서 중요한 이유- 데이터는 기계 학습 모델을 훈련시키는 데 필요한 원시 자료로서, 양질의 데이터를 갖추지 않으면 모델의 성능이 향상 불가- 다양하고 풍부한 데이터를 수집함으로써 다양한 상황에서 유연하게 대응 가능- 효과적인 데이터 수집은 모델의 일반화 성능을 향상시키고, 예측의 신뢰성을 향상시킴- 데이터 수집은 기계 학습 프로세스에서 핵심적인 부분을 차지하며, 모델의 품질과 성능을 높이는 핵심적인 단계로 간주됨2. 데..

1. 소개1) 인공지능과 사이버 보안의 개념- 인공지능은 기계학습, 딥러닝, 강화 학습 등의 기술을 활용하여 지능적인 작업을 수행하는 컴퓨터 시스템- 사이버 보안은 컴퓨터 시스템 및 네트워크를 보호하여 정보 유출, 해킹, 악성 코드 등으로 부터 시스템을 안전하게 유지하는 분야2) 인공지능이 사이버 보안에서 중요한 이유① 고급 위협 대응- 현대의 사이버 공격은 복잡하고 다양하며 신속한 대응 필요- 인공지능은 이러한 고급 위협에 대응할 수 있는 능력 제공② 자동화된 대응- 인공지능을 통한 자동화된 시스템을 통해 발생하는 보안 이벤트에 빠르게 대응- 대규모 데이터를 분석하여 즉각적인 조치를 취할 수 있음③ 사전 예방- 기계 학습과 딥러닝을 활용하여 이전 사고와 패턴을 분석- 향후 발생 가능성이 있는 공격을 사..