글
IPEVD
IPEVO- https://apps.microsoft.com/detail/9pfxwfl0pb4s?hl=ko-KR&gl=KR
https://auth.openai.com/log-in / https://help.openai.com/en/articles/9889414-what-is-a-one-time-password-otp-and-why-did-you-receive-one
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인공지능 과정 로드맵 가이드 개발 환경 준비 |
좋은 코드의 특성과 중요성 Github Copilot을 활용한 코드 리뷰 및 피드백의 이해 Github Copilot을 이용한 코드 작성 팁과 전략 |
클린코드, 리팩토링 |
디자인 패턴 |
테스트 자동화의 중요성 및 개념 Github Copilot을 사용한 테스트 케이스 생성 및 코드 검증 방법 |
디버깅 전략 및 AI를 활용한 디버깅 |
AI와 웹 데이터 수집의 기본 개념 소개 |
데이터 수집을 위한 환경 설정 |
웹 스크래핑 코드를 위한 프롬프트 작성법 |
AI 도구를 활용한 동적 웹 페이지 데이터 수집 AI 도구를 활용한 API 데이터 수집 자동화 |
AI 도구를 활용한 데이터 정제 및 데이터 저장 코드 생성 및 실행 |
수업 내용 정리, 질의 응답, 실기 평가 |
KTT?
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
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[ 수업 준비 체크리스트 ]
1. 설정 / 앱 에서 Microsoft Visual Studio Code, Miniconda3를 제거합니다.
2. 사용자계정 폴더의 .conda, .ipython, .vscode, miniconda3 폴더와 .condarc 파일을 제거합니다. 아울러 C:\Users\사용자계정\AppData\Roaming\Code 폴더도 제거합니다.
3. 공유폴더
4. OpenAI 개발자 플랫폼에서 다음 사항이 준비 되었는지 확인합니다.
- OpenAI API 개발자 계정 생성
- 크레딧 밸런스 등록 (최소 등록 금액 $5)
- secret key 생성 및 복사 (secret key 생성 시에만 복사 가능)
[ 실습 환경 설정 ]
1. miniconda3를 설치합니다.
https://www.anaconda.com/docs/getting-started/miniconda/install#quick-command-line-install
윈도우즈 커맨드 프롬프트에서 다음 명령을 복사 후 실행합니다.
2. 시작 > Miniconda3 (64-bit) > Anaconda Prompt (miniconda)를 실행합니다.
3. 패키지 다운로드를 위한 conda-forge 리포지토리 채널을 추가하고, 채널 우선 순위를 변경합니다.
conda config --show channels
channels:
- https://repo.anaconda.com/pkgs/main
- https://repo.anaconda.com/pkgs/r
- https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2
conda config --add channels conda-forge && conda config --set channel_priority strict
conda config --show channels
- conda-forge
- https://repo.anaconda.com/pkgs/main
- https://repo.anaconda.com/pkgs/r
- https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2
4. Conda 가상 환경(dev_with_ai_tools)을 만들고 확인합니다.
conda create -n dev_with_ai_tools python=3.12 -y
conda info --envs
# conda environments:
#
base C:\Users\사용자계정\miniconda3
dev_with_ai_tools C:\Users\사용자계정\miniconda3\envs\dev_with_ai_tools
5.Conda 가상 환경(dev_with_ai_tools)을 활성화 합니다.
conda activate dev_with_ai_tools
(dev_with_ai_tools) C:\Users\사용자계정>
6. Jupyter Notebook을 설치합니다.
conda install notebook -y
7. Anaconda Prompt (miniconda) 창을 닫습니다.
8. visual studio code를 설치합니다.
https://code.visualstudio.com/Download
9. visual studio code를 실행합니다.
10. 확장 탭(CTRL+SHIFT+X)을 선택합니다.
11. Korean Language Pack for Visual Studio Code 확장팩을 설치하고, 재실행 버튼을 눌러 visual studio code를 재실행합니다.
12. Python 확장팩을 설치합니다.
13. Jupyter 확장팩을 설치합니다.
14. 탐색기(CTRL+SHIFT+E)를 선택합니다. / “폴더 열기”를 누릅니다. / dev_with_ai_tools 폴더를 생성합니다. / dev_with_ai_tools 폴더를 클릭 후 “폴더 선택”을 누릅니다. / 이 폴더에 있는 파일의 작성자를 신뢰합니까? 라는 질문이 나오면 “예, 작성자를 신뢰합니다.”를 선택합니다.
15. 명령팔레트(CTRL+SHIFT+P)를 실행합니다. / Python: Select Interpreter를 선택합니다. 6 Conda 가상환경 (dev_with_ai_tools)을 선택합니다.
16. 터미널(CTRL + J)을 엽니다. / Command Prompt를 선택합니다.
17. 터미널에 Conda 가상환경 (dev_with_ai_tools) 활성화되었는지 확인합니다. 활성화되어 있지 않을 경우 다음 명령으로 활성화합니다.
conda activate dev_with_ai_tools
(dev_with_ai_tools) C:\Users\사용자계정\dev_with_ai_tools>
18. python-dotenv 패키지를 설치합니다.
conda install openai python-dotenv -y
19. .env 파일을 생성 후 OpenAI 개발자 플랫폼에서 생성한 API secret key를 OPENAI API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxxx 형식으로 등록합니다.
20. 환경변수 OPENAI API_KEY를 정상적으로 읽어올 수 있는지 확인합니다.
[ 수업 종료 전 체크리스트 ]
1. 설정 / 앱 에서 Microsoft Visual Studio Code, Miniconda3를 제거합니다.
2. 사용자계정 폴더의 .conda, .ipython, .vscode, miniconda3 폴더와 .condarc 파일을 제거합니다. C:\Users\사용자계정\AppData\Roaming\Code 폴더도 제거합니다.
3. 소스코드와 환경설정 파일(.env)이 있는 프로젝트 폴더(dev_with_ai_tools)도 제거합니다.
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개발자도구---> F12
import os
from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI
# 환경 변수 로드
load_dotenv()
# OpenAI API 키 가져오기
OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
def get_chat_response(api_key, prompt):
"""
OpenAI Chat Completion API를 호출하고 응답 메시지를 반환합니다.
:param api_key: OpenAI API 키
:param prompt: 사용자 입력 프롬프트
:return: OpenAI 응답 메시지 내용
"""
# OpenAI 인스턴스 생성
client = OpenAI(api_key=api_key)
# Chat Completion API 호출
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": prompt},
],
)
# 응답 메시지 반환
return response.choices[0].message.content
# 함수 호출 예시
if __name__ == "__main__":
prompt = "웹 스크래핑과 웹 크롤링의 공통점과 차이점에 대해 설명해줘"
# 함수 호출 및 결과 출력
result = get_chat_response(OPENAI_API_KEY, prompt)
print(result)
[N/W] JSON이란? - JSON 구조, JSON 데이터 타입, JSON Array- https://lxxyeon.tistory.com/153
링크복사:-
https://docs.google.com/document/d/1C87ulfySJ6LZ8rPi8-uMSNFPl9F3t7ScQr72qyjc0cU/edit?usp=drive_link
# https://finance.naver.com/item/main.naver?code=005930
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1. 과제 개요
본 과제는 네이버 뉴스 IT/과학 섹션의 헤드라인 기사들을 수집하고, 각 기사의 본문 내용을 OpenAI API를 활용하여 자동 요약하는 서비스를 구현하는 것을 목표로 합니다. 사용자는 크롤링된 헤드라인과 요약된 내용을 통해 최신 기술 동향을 빠르게 파악할 수 있습니다.
2. 과제 목표
- 네이버 IT/과학 뉴스 헤드라인 목록을 크롤링하여 기사 제목 및 본문을 수집한다.
- 수집된 본문 텍스트를 OpenAI GPT-4o-mini 모델을 사용하여 요약한다.
- 수집된 기사 제목 + 원문 + 요약을 JSON 형식으로 저장한다.
3. 주요 기능 정의
3.1 뉴스 크롤링 모듈
- 대상 URL: https://news.naver.com/section/105
- 기능:
- 기사 제목과 링크 수집
- 각 링크에 접속하여 기사 본문 텍스트 수집
- 중복 URL 제거 및 예외 처리
3.2 기사 요약 모듈 (OpenAI API 연동)
사용 모델: gpt-4o-mini
API 클라이언트: openai.OpenAI()
환경변수: .env 파일에 OPENAI_API_KEY 저장 (python-dotenv 사용)
프롬프트 예시:
기사 제목: [기사 제목] 본문: [본문 텍스트] 위 기사의 핵심 내용을 2~3문장으로 요약해줘.
3.3 결과 저장
JSON 파일 저장
구조: [{"title": ..., "original": ..., "summary": ...}, ...]
파일명: news_summary.json
수업준비사항=데이터센터
관련 홈페이지 가입을 해주시고 교육입실 부탁드립니다.
1, 구글 계정 : ID & 패스워드
2. scienceon.kisti.re.kr -> ID & PW
3. www.ntis.go.kr -> ID & PW
4. www.keit.re.kr -> ID & PW
5. Tod.kisti.re.kr -> ID & PW
6. www.astinet.kr -> ID & PW
7. kmaps.kisti.re.kr -> ID & PW
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