파이썬에서 API를 설치하는 가장 일반적인 방법은 pip 명령어를 사용하여 해당 API를 제공하는 라이브러리를 설치하는 것입니다. 예를 들어, 특정 API를 사용하기 위한 파이썬 SDK인 google-genai를 설치하려면 터미널에서 pip install google-genai 명령을 실행하면 됩니다. 설치 전에 가상 환경을 사용하는 것이 좋으며, 설치 후에는 import 문을 사용하여 파이썬 스크립트에서 해당 라이브러리를 불러와 API 기능을 사용할 수 있습니다.

1. 터미널 또는 명령 프롬프트 열기

운영체제에 따라 터미널(macOS, Linux) 또는 명령 프롬프트(Windows)를 엽니다.

Anaconda Prompt 와 같은 통합 환경을 사용할 수도 있습니다.

2. 가상 환경 생성 및 활성화 (권장)

파이썬 프로젝트별로 독립적인 환경을 유지하기 위해 가상 환경을 만드는 것이 좋습니다.

python -m venv myenv (또는 python3 -m venv myenv)

source myenv/bin/activate (macOS/Linux) 또는 myenv\Scripts\activate (Windows)

가상 환경이 활성화되면 프롬프트 앞에 (myenv) 와 같이 가상 환경 이름이 표시됩니다.

3. pip를 사용하여 API 라이브러리 설치

설치하고자 하는 API의 라이브러리 이름을 확인합니다. 일반적으로 pip install [라이브러리_이름] 형식으로 설치합니다.

예시:

pip install google-genai (Google Gemini API 사용 시)

pip install openai (OpenAI API 사용 시)

pip install pa5 (예시의 또 다른 라이브러리)

pip는 파이썬 패키지 인덱스(PyPI)에서 패키지를 다운로드하여 설치합니다.

4. 설치 확인 및 API 사용

파이썬 스크립트에서 import 문을 사용하여 설치된 라이브러리를 불러옵니다.

예시:

Python

import google.generativeai as genai

# API 설정 및 사용

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

라이브러리 내의 함수나 클래스를 사용하여 API를 호출하고 기능을 실행할 수 있습니다.

삼성 스마트싱스 연결은 스마트폰에서 SmartThings 앱을 실행한 후, 화면의 '+' 버튼을 눌러 '기기 추가'를 선택하고, 제품에 있는 QR 코드를 스캔하거나 제품명으로 찾아 추가하는 방식으로 진행할 수 있습니다. 연결하려는 기기를 Wi-Fi 공유기와 연결한 상태에서 앱의 안내에 따라 진행하면, Wi-Fi 설정을 거쳐 기기 등록이 완료됩니다. - https://www.samsungsvc.co.kr/solution/28748

스마트싱스 앱을 이용한 기기 연결 방법

1. SmartThings 앱 실행:

스마트폰에서 SmartThings 앱을 실행하고, 홈 화면에서 **+ (플러스 버튼)**을 누릅니다.

2. 기기 추가:

**'기기 추가'**를 선택한 후, 연결할 제품을 찾습니다.

3. QR 코드 스캔 또는 제품 선택:

QR 코드 스캔: 제품에 있는 QR 코드를 스캔하는 것이 가장 간편하고 정확합니다.

제품명 입력: QR 코드 없이 제품명을 직접 입력하여 찾을 수도 있습니다.

4. 안내에 따라 진행:

제품별로 다르지만, 일반적으로 기기의 전원 버튼을 길게 눌러 QR 코드를 활성화시키거나, 제품이 켜져 있는지 확인하는 등의 추가 안내가 있을 수 있습니다.

5. Wi-Fi 연결:

연결 가능한 Wi-Fi 네트워크를 선택하고 비밀번호를 입력하여 기기를 인터넷에 연결합니다.

6. 완료:

모든 과정이 완료되면 스마트싱스 앱에 기기가 추가되고, 사용자는 기기 이름을 설정할 수 있습니다.

팁:

스마트싱스 앱은 Galaxy Store, Play Store, App Store에서 다운로드할 수 있습니다.

TV와 모바일 기기를 연결할 때는 동일한 Wi-Fi 공유기에 연결되어 있는지 확인하는 것이 중요합니다.

연결이 어려운 경우, 기기 자체의 QR 코드 스캔 기능을 활용하면 더 쉽게 연결할 수 있습니다.

AI 기술요소를 초등학생도 이해할 수 있게 쉽게 설명해드릴게요!

🤖 AI Machine (AI 머신)

쉽게 말하면: AI가 돌아가는 컴퓨터 부품들이에요!

CPU: 컴퓨터의 뇌 역할을 해요. 생각하고 계산해요
GPU: 그림을 그리거나 복잡한 계산을 빠르게 해요
Storage: AI가 배운 것들을 저장하는 창고예요
Sensor: 눈, 귀, 코처럼 주변 상황을 감지해요
Camera: 사진을 찍어서 AI가 볼 수 있게 해줘요
Network: 다른 컴퓨터와 대화할 수 있게 연결해줘요

🧠 AI Framework (AI 프레임워크)

쉽게 말하면: AI를 만들 때 사용하는 도구 상자예요!

TensorFlow: 구글에서 만든 AI 만들기 도구
Keras: TensorFlow를 더 쉽게 사용할 수 있게 해주는 도구
PyTorch: 페이스북에서 만든 AI 만들기 도구
Caffe: 그림을 인식하는 AI를 잘 만들어줘요

💻 AI Platform (AI 플랫폼)

쉽게 말하면: AI 서비스를 쉽게 만들고 관리할 수 있는 놀이터예요!

클라우드 서비스: 집에 없는 강력한 컴퓨터를 빌려서 사용해요
개발 환경: AI를 만들 수 있는 작업 공간이에요
데이터 관리: AI가 공부할 자료들을 정리해줘요

🛠️ AI Service (AI 서비스)

쉽게 말하면: 우리가 실제로 사용할 수 있는 AI 기능들이에요!

음성인식: 말하는 것을 글자로 바꿔줘요 (시리, 빅스비)
이미지인식: 사진 속 물건이나 사람을 알아봐요
번역: 다른 나라 말을 우리말로 바꿔줘요
챗봇: 질문하면 답해주는 로봇이에요

📚 관련 학습 자료 사이트

초등학생용 AI 학습 사이트:

엔트리 (https://playentry.org/) - 블록 코딩으로 AI 체험
스크래치 (https://scratch.mit.edu/) - 쉬운 프로그래밍 학습
AI for Everyone (https://aiforeveryone.kr/) - AI 기초 교육

부모님과 함께 보기 좋은 사이트:

네이버 AI (https://www.naver.com/ai) - 네이버의 AI 기술 소개
카카오 AI (https://kakao.ai/) - 카카오의 AI 서비스들
구글 AI 교육 (https://ai.google/education/) - 구글의 AI 교육 자료

AI는 마치 똑똑한 친구처럼 우리를 도와주는 기술이에요. 계속 공부하고 발전하고 있어서 미래에는 더 많은 일을 도와줄 수 있을 거예요!

이 이미지는 AI 기술 스택을 4개의 계층으로 나누어 설명하는 구조도입니다. 각 계층을 분석해드리겠습니다:

AI 기술 스택 4계층 구조

1. AI Machine (AI 머신)

CPU, GPU/NPU/TPU, Storage, Sensor, Camera, Network, Communication Device 등
하드웨어 기반 계층으로, AI 연산을 수행하는 물리적 장치들

2. AI Framework (AI 프레임워크)

TensorFlow(Google), Keras, PyTorch(Meta), Caffe, Theano, MLX(Apple), ONNX, CNTK(MS) 등
AI 모델 개발과 학습을 위한 소프트웨어 프레임워크들

3. AI Platform (AI 플랫폼)

각종 클라우드 AI 서비스들
구글, 아마존, MS, IBM 등의 AI 플랫폼 서비스
API를 통해 AI 기능을 제공하는 서비스 계층

4. AI Service (AI 서비스)

최종 사용자가 접하는 AI 응용 서비스들
음성인식, 이미지 분석, 자연어 처리 등의 구체적인 AI 서비스들

이 구조는 하드웨어부터 최종 서비스까지 AI 기술이 어떻게 계층적으로 구성되어 있는지를 보여주는 전형적인 AI 기술 스택 다이어그램입니다.

# 국방 AI 경진대회- https://maicon.kr/

Asset Manager 패키지 : com.unity.asset-manager-for-unity

Unity Muse Texture 패키지: com.unity.muse.texture

Unity glTFast 패키지 : com.unity.cloud.gltfast

다중 모드 ROS 모바일 매니퓰레이터 로봇

LIMO COBOT 특징; 모바일 매니퓰레이터

LIMO Cobot은 6축의 매니퓰레이터와 다양한 그리퍼를 사용할 수 있어, 다양한 작업 환경 및 요구사항에서도 정확한 Pick And Place가 가능합니다.

자율 매핑-LIMO Cobot은 정확한 환경 지도를 자율적으로 생성하여 복잡한 공간에서의 탐색을 돕습니다.

장애물 회피-LIMO Cobot은 주변 환경을 지능적으로 감지하여 안전한 작업 실행을 위해 장애물 주위를 탐색합니다.

오픈 소스 지원-LIMO Cobot은 ROS, Gazebo, Raviz 및 Python 및 C++와 같은 주로 사용되는 언어를 지원하여 개발을 유연하고 접근 가능하게 만듭니다.

https://claude.ai/public/artifacts/d73c2fc1-a1e0-4e3e-a448-2ceb3cdc814e

제공해주신 키워드들을 바탕으로 AI 기술요소를 체계적으로 분류해드리겠습니다:제공해주신 키워드들을 4개의 주요 계층으로 분류했습니다. AI(인공지능) 플랫폼은 머신 러닝 모델을 개발, 학습, 배포, 실행에 필요한 기술을 통합한 시스템이라는 정의에 맞춰 각 요소들을 체계적으로 정리했습니다.

분류의 핵심 원리:

하드웨어 → 소프트웨어 → 플랫폼 → 서비스 순으로 추상화 레벨이 증가
각 계층은 하위 계층에 의존하는 구조
실제 AI 시스템 구축 시 모든 계층이 필요

주요 특징:

AI Machine: 물리적 컴퓨팅 자원 (CPU, GPU, TPU, NPU 등)
AI Framework: 개발 도구 (TensorFlow, PyTorch, Keras 등)
AI Platform: 통합 개발/운영 환경
AI Service: 최종 사용자 대상 AI 기능

이러한 분류를 통해 AI 기술 스택의 전체적인 구조와 각 요소의 역할을 명확히 이해할 수 있습니다.

AI 기술요소 분류 체계

1️⃣ AI Machine (AI 머신) - 하드웨어 계층

물리적 컴퓨팅 자원과 인프라

📱 Processing Units (처리장치)

CPU (Central Processing Unit) - 중앙처리장치
GPU (Graphics Processing Unit) - 그래픽 처리장치
VPU (Vision Processing Unit) - 비전 처리장치
TPU (Tensor Processing Unit) - 텐서 처리장치
NPU (Neural Processing Unit) - 신경망 처리장치

💾 Storage (저장장치)

데이터 저장소
모델 저장소
캐시 메모리

🔍 Input Devices (입력장치)

Sensor - 각종 센서
Camera - 카메라
Communication Device - 통신 장치

🌐 Connectivity (연결성)

Network - 네트워크 인프라

2️⃣ AI Framework (AI 프레임워크) - 소프트웨어 개발 도구

AI 모델 개발을 위한 라이브러리와 도구

🔧 Deep Learning Frameworks

TensorFlow (Google) - 범용 딥러닝 프레임워크
Keras - 고수준 신경망 API (TensorFlow 통합)
PyTorch (Meta/Facebook) - 동적 그래프 프레임워크
Caffe - 컴퓨터 비전 특화
Theano - 수치 계산 라이브러리

📊 AI/ML Libraries

DLAJ - 딥러닝 가속 라이브러리
MXNet - 아파치 딥러닝 프레임워크
CNTK (Microsoft) - Cognitive Toolkit

3️⃣ AI Platform (AI 플랫폼) - 통합 개발/운영 환경

AI 모델의 전체 생명주기 관리

☁️ Cloud AI Platforms

모델 개발 환경
데이터 관리
모델 훈련
배포 및 서빙
모니터링

🛠️ MLOps Tools

버전 관리
실험 추적
파이프라인 관리
자동화 도구

4️⃣ AI Service (AI 서비스) - 응용 계층

최종 사용자를 위한 AI 기능

🎯 Application Services

Vision AI - 이미지/비디오 인식
Natural Language Processing - 자연어 처리
Speech Recognition - 음성 인식
Recommendation Systems - 추천 시스템
Chatbots - 대화형 AI
Predictive Analytics - 예측 분석

🔗 API Services

REST API
GraphQL
Webhook
SDK/라이브러리

📊 계층별 관계도

┌─────────────────┐
│   AI Service    │ ← 최종 사용자 경험
├─────────────────┤
│  AI Platform    │ ← 통합 개발/운영 환경
├─────────────────┤
│ AI Framework    │ ← 소프트웨어 개발 도구
├─────────────────┤
│  AI Machine     │ ← 하드웨어 인프라
└─────────────────┘

🔄 기술 스택의 상호작용

AI Machine이 물리적 기반을 제공
AI Framework가 개발 도구를 제공
AI Platform이 통합 환경을 제공
AI Service가 최종 사용자 기능을 제공

각 계층은 하위 계층에 의존하며, 상위 계층으로 갈수록 추상화 수준이 높아집니다.

# 초소형 협동로봇 MC-270 M5

- 제품사양

- 펌웨어 업데이트

- 좌우 160도(-15도 할것)

- 개발환경 - 비주얼 스튜디오 , 파이참

startup-7days

2025년 9월 6일 토요일

9.06- 파이슨 API 설치하기 / 삼성 스마트 씽 / AI 기술요소 /

🤖 AI Machine (AI 머신)

🧠 AI Framework (AI 프레임워크)

💻 AI Platform (AI 플랫폼)

🛠️ AI Service (AI 서비스)

📚 관련 학습 자료 사이트

AI 기술 스택 4계층 구조

AI 기술요소 분류 체계

1️⃣ AI Machine (AI 머신) - 하드웨어 계층

📱 Processing Units (처리장치)

💾 Storage (저장장치)

🔍 Input Devices (입력장치)

🌐 Connectivity (연결성)

2️⃣ AI Framework (AI 프레임워크) - 소프트웨어 개발 도구

🔧 Deep Learning Frameworks

📊 AI/ML Libraries

3️⃣ AI Platform (AI 플랫폼) - 통합 개발/운영 환경

☁️ Cloud AI Platforms

🛠️ MLOps Tools

4️⃣ AI Service (AI 서비스) - 응용 계층

🎯 Application Services

🔗 API Services

📊 계층별 관계도

🔄 기술 스택의 상호작용

댓글 없음:

앤시스 실습_(2) / 구조해석절차

신고하기

태그

구독

2025년 9월 6일 토요일

9.06- 파이슨 API 설치하기 / 삼성 스마트 씽 / AI 기술요소 /

🤖 AI Machine (AI 머신)

🧠 AI Framework (AI 프레임워크)

💻 AI Platform (AI 플랫폼)

🛠️ AI Service (AI 서비스)

📚 관련 학습 자료 사이트

AI 기술 스택 4계층 구조

AI 기술요소 분류 체계

1️⃣ AI Machine (AI 머신) - 하드웨어 계층

📱 Processing Units (처리장치)

💾 Storage (저장장치)

🔍 Input Devices (입력장치)

🌐 Connectivity (연결성)

2️⃣ AI Framework (AI 프레임워크) - 소프트웨어 개발 도구

🔧 Deep Learning Frameworks

📊 AI/ML Libraries

3️⃣ AI Platform (AI 플랫폼) - 통합 개발/운영 환경

☁️ Cloud AI Platforms

🛠️ MLOps Tools

4️⃣ AI Service (AI 서비스) - 응용 계층

🎯 Application Services

🔗 API Services

📊 계층별 관계도

🔄 기술 스택의 상호작용

댓글 없음:

앤시스 실습_(2) / 구조해석절차