안녕하세요.

네이버의 Papago NMT API를 이용하여 자동번역 카카오톡 챗봇을 구현해 보겠습니다.

사전 준비

카카오톡 OBT 신청

개발 환경

Goorm IDE, Flask, Python, Kakaotalk, Naver API

1. Naver Developers App 생성

https://developers.naver.com/products/nmt/

우선 위 링크에 들어가서 오픈 API이용 신청을 클릭합니다.

CPython에서는 흥미로운 사실이 발견된다.

변수에 값을 대입하는 흔한 식 a = 1 에서 = 연산자는 1이라는 값을 a에다가 할당하겠다는 뜻이다.

이것은 1이라는 값을 가진 a라는 객체를 생성하겠다는 뜻과 같다.

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>>> id(5)
10914624

>>> a = 5
>>> id(a)
10914624

>>> b = 3 + 2
>>> id(b)
10914624

위의 코드에서 5라는 정수는 10914624 라는 객체 id를 가지고 있다.

하지만 a와 b 변수에 5라는 값을 할당했는데도 새로운 객체가 생성된 것이 아닌 같은 id를 가지게 된다.

https://docs.python.org/3/c-api/long.html#c.PyLong_FromLong

안녕하세요.

어린이도 쉽게 만드는 인공지능, 구글의 Teachable Machine에서 추출한 모델을 가지고

goormide, keras, flask를 이용하여 API를 만들어서 카카오 챗봇과 연동시켜 보겠습니다.

개와 고양이를 분류하는 모델을 만들고

유저가 챗봇에서 개 사진을 보내면 “개”라는 텍스트를,

고양이 사진을 보내면 “고양이”라는 텍스트를 출력해 보겠습니다.

주의사항

챗봇을 만들기 위해서는 사전에 카카오 i 오픈빌더에 오픈베타 신청을 하셔야 됩니다.

사전준비 및 모델 생성

이미지를 직접 웹캠으로 추출해도 되지만, 편의를 위해 크롬의 확장 프로그램 ‘Image Downloader’를 이용하여

브루트 포스 알고리즘 - Brute Force Search

암호학에서의 Brute force attack이 아닌 알고리즘으로서의 브루트포스이다.

이 알고리즘의 핵심은 완전탐색, 가능한 모든 경우의 수를 탐색하면서 요구에 부합하는 결과를 가져오는 것이다.

장점은 모든 경우를 검사하므로 100%의 확률을 가졌지만,

모든 경우를 검사하는 만큼 효율성이 떨어질 수 있다.

문제해결 방법

1. 주어진 문제를 선형구조로 구조화함.
2. 구조화된 공간안에서 적절한 방법으로 해를 구성할 때까지 탐색한다.
3. 구성된 해를 정리한다.

예제 및 알고리즘

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