# Part 1: AI 개발 환경 - 핵심 용어집

- **가상환경 (Virtual Environment)**
  - **정의**: 프로젝트별로 독립된 파이썬 실행 환경을 만들어주는 도구. 각 프로젝트가 필요로 하는 라이브러리 버전 간의 충돌을 방지하고, 프로젝트의 의존성을 깔끔하게 관리할 수 있도록 돕습니다. 파이썬에서는 `venv`, `conda` 등이 대표적인 가상환경 관리 도구입니다.
  - **비유**: 프로젝트마다 별도의 '격리된 작업실'을 만들어, 각 작업실에 필요한 도구(라이브러리)들만 설치하여 서로 영향을 주지 않도록 하는 것과 같습니다.
  - **관련 파트**: [Part 1: AI 개발 환경 완벽 구축 가이드](../part_1_ai_development_environment.md)

- **패키지 (Package)**
  - **정의**: 특정 목적과 관련된 여러 파이썬 모듈들을 모아놓은 디렉토리 구조. 패키지를 통해 관련된 코드들을 체계적으로 관리하고 재사용할 수 있습니다. `pip`는 파이썬의 공식 패키지 관리자로, PyPI(Python Package Index)에 등록된 수많은 패키지들을 쉽게 설치하고 관리할 수 있게 해줍니다.
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- **pip**
  - **정의**: 파이썬의 공식 패키지 관리 시스템. PyPI(Python Package Index)에 호스팅된 소프트웨어 패키지를 설치하고 관리하는 데 사용됩니다. `pip install <package_name>` 명령어로 라이브러리를 쉽게 설치할 수 있습니다.
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- **의존성 관리 (Dependency Management)**
  - **정의**: 프로젝트가 올바르게 실행되기 위해 필요한 외부 라이브러리(패키지)와 그 버전을 관리하는 작업. 파이썬에서는 `requirements.txt` 파일을 통해 프로젝트의 모든 의존성을 명시하고, `pip install -r requirements.txt` 명령어로 한 번에 설치하여 어떤 환경에서든 동일한 개발 환경을 재현할 수 있도록 합니다.
  - **관련 파트**: [Part 1: AI 개발 환경 완벽 구축 가이드](../part_1_ai_development_environment.md)

- **IDE (Integrated Development Environment, 통합 개발 환경)**
  - **정의**: 코딩, 디버깅, 컴파일, 배포 등 프로그램 개발에 관련된 모든 작업을 하나의 인터페이스에서 처리할 수 있도록 도와주는 소프트웨어. 코드 자동 완성, 구문 강조, 디버거 등의 기능을 통해 개발 생산성을 크게 향상시킵니다. (예: VS Code, PyCharm)
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- **Jupyter Notebook (주피터 노트북)**
  - **정의**: 코드, 텍스트(마크다운), 시각화 결과 등을 하나의 문서에 담아 대화형으로 프로그래밍할 수 있는 오픈소스 웹 애플리케이션. 코드 셀 단위 실행이 가능하여 데이터 분석, 머신러닝 모델링, 실험 기록 등 탐색적 프로그래밍에 널리 사용됩니다.
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- **커널 (Kernel)**
  - **정의**: Jupyter Notebook이나 JupyterLab과 같은 대화형 컴퓨팅 환경에서, 사용자가 작성한 코드를 실제로 해석하고 실행하는 '계산 엔진'. 각 노트북은 특정 커널(예: 특정 가상환경의 파이썬)에 연결되어, 해당 환경의 라이브러리와 설정을 사용하여 코드를 실행합니다.
  - **관련 파트**: [Part 1: AI 개발 환경 완벽 구축 가이드](../part_1_ai_development_environment.md)

- **버전 충돌 (Version Conflict)**
  - **정의**: 하나의 시스템에서 두 개 이상의 프로젝트가 동일한 라이브러리의 서로 다른 버전을 필요로 할 때 발생하는 문제. 가상환경은 각 프로젝트에 독립적인 라이브러리 설치 공간을 제공하여 이 문제를 근본적으로 해결합니다.
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- **Google Colab (구글 코랩)**
  - **정의**: 구글에서 제공하는 클라우드 기반의 무료 Jupyter 노트북 환경. 별도의 개발 환경 설정 없이 웹 브라우저만으로 파이썬 코드를 작성하고 실행할 수 있으며, 특히 무료로 GPU 가속을 사용할 수 있어 머신러닝 및 딥러닝 모델 학습에 매우 유용합니다.
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