필요한 소프트웨어 이 문서에서는 개인용 컴퓨터에 PuTTy가 이미 설치되어 있다고 가정한다(설치하지 않은 경우 내 다른 문서 "물리적 서버 연결 및 사용 방법" 참조를 합시다). 또한 FileZilla를 설치해야 할 수도 있다. 구체적인 설치 과정은 "FILEZILLA CLIENT 사용하여 파일전송"를 참조합시다. 서버 측 개인 프로그래밍 가상 환경 구축 1.먼저 PuTTy를 열고 서버 ID 주소와 Port 주소를 차례로 입력한다. 그런 다음 Window->Appearance->Change을 클릭하여 글꼴 크기를 설정한다(기본 글꼴 표시는 매우 작음). 모든 설정이 완료되면 Save를 클릭하여 다음 로그인을 용이하게 한다(저장된 연결을 두 번 클릭하여 연결 설정). 마지막으로 Open를 클릭하여 로그인 인터페이스로 이동한다. 2.로그인 인터페이스에 등록된 사용자 이름과 암호를 입력하여 서버에 로그인한다. 3.계정에 로그인한 후 명령줄에 ‘ls -al’ 명령을 입력하면 현재 사용자의 루트 디렉터리에 있는 모든 파일(폴더 및 해당 내용 포함)을 볼 수 있다. 4.그런 다음 루트 디렉터리에 프로그래밍을 위한 폴더를 만들고(‘mkdir ai’ 명령 사용) 이름을 ‘ai’로 지정한다. 새로 생성된 콘텐츠를 보려면 여전히 ‘ls-ai’를 입력합시다.(사용된 명령줄을 입력할 때마다 '↑' 위쪽 화살표 키를 사용하여 빠르게 호출할 수 있다.) 5.'cd ai' 명령어를 입력하여 ai 폴더로 들어간다. 그런 다음 "mkdir code" 명령을 사용하여 코드 파일을 저장할 "code"라는 폴더를 만든다. 그리고 'python3 -m venv myenv' 명령을 사용하여 개인 가상 파이썬 환경을 만든다. 이때 'ai' 폴더 아래에 'code'와 'myenv'라는 두 개의 폴더가 나타난다. 6.그런 다음에는 가상 환경을 활성화하는 것이다. ‘myenv’폴더로 들어가고 'bin' 폴더 안에서 'source <file name>' 명령을 입력하여 파일을 로드한다. 7. 'cd ..' 명령을 통해 이전 'myenv' 디렉토리로 돌아간 다음 ‘pip3 install <library file name>’을 통해 ’jupyter notebook‘,’numpy‘, ’pandas‘, ’keras‘, ’tensorflow‘ 등을 차례로 가상 환경에서 설치하기 시작한다. 후속 설치에서 버그를 방지하기 위해 라이브러리를 설치하기 전에 'pip'('python3 -m…