대한민국 AI for Software Development 과정

GitHub Copilot은 AI 기반의 코드 완성 도구로, 개발을 가속화하면서 품질과 생산성을 향상시킵니다. 프로젝트, 인프라, 소프트웨어에서 인공지능 응용 프로그램을 결합하면 관리자들은 자원 할당을 최적화하고 워크플로를 간소화하며 의사결정을 강화할 수 있습니다.

이 지도 교육(온라인 또는 현장)은 고급 차원의 관리자가 GitHub Copilot에 대한 지식을 깊게 하고, 기업 환경에서 실용적인 AI 응용 프로그램을 탐색하는 데 목표를 두고 있으며, 대규모 프로젝트와 석유 및 가스 등 특정 산업 분야에서 관련 예제를 다룹니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 대규모 기업 프로젝트에서 고급 Copilot 기능을 적용할 수 있습니다.
• 다양한 분야의 워크플로에 Copilot을 통합하여 최대 효율성을 달성할 수 있습니다.
• AI 도구를 활용하여 프로젝트 관리, 인프라, 소프트웨어 획득을 최적화할 수 있습니다.
• AI 기반 전략을 구현하여 계획, 추정, 시간 최적화를 개선할 수 있습니다.
• 석유 및 가스 등의 산업별 시나리오에서 실용적인 AI 응용 프로그램을 인식할 수 있습니다.

코스 형식

• 대화형 강의 및 토론
• 실습 및 사례 연구
• AI 도구와 Copilot 워크플로의 실시간 데모

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락처 정보로 문의해 주세요.

인공지능(AI)은 기계와 응용 프로그램에 인간 지능을 모방하여 더 지능적이고 적응력이 높은 소프트웨어를 가능하게 하는 일련의 기술입니다.

이 강사는 실제 도구와 플랫폼을 사용하여 AI 기반 애플리케이션을 구축하고자 하는 중급 개발자를 대상으로 하는 강사 주도의 라이브 교육(온라인 또는 현장)입니다.

이 교육을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 핵심 AI 및 머신러닝 개념을 이해합니다.
• Python과 인기 라이브러리를 사용하여 AI 기능을 개발합니다.
• AI 기술을 실제 소프트웨어 개발 프로젝트에 적용합니다.
• 모델을 평가하고 지능형 서비스를 배포합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브-랩 환경에서 직접 구현.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 관련 사항을 문의하여 조정해 주세요.

GitHub Copilot은 AI 기반의 코딩 도우미로, YAML 구성 파일 작성, GitHub Actions, 배포 스크립트 등의 DevOps 작업을 자동화하는 데 도움을 줍니다.

이 강사는 지도하는 실시간 훈련(온라인 또는 현장)은 초급에서 중급 수준의 전문가를 대상으로 하며, GitHub Copilot을 사용하여 DevOps 작업을 간소화하고 자동화를 개선하며 생산성을 높이는 방법을 배우는 데 목표를 두고 있습니다.

이 훈련이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• GitHub Copilot을 사용하여 셸 스크립팅, 구성 및 CI/CD 파이프라인을 지원할 수 있습니다.
• YAML 파일과 GitHub Actions에서 AI 코드 완성 기능을 활용할 수 있습니다.
• 테스팅, 배포, 자동화 워크플로를 가속화할 수 있습니다.
• AI의 제한성과 최선의 관행을 이해하여 Copilot을 책임감 있게 적용할 수 있습니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실시간 실험 환경에서의 실습.

강의 맞춤 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 훈련을 요청하시려면 연락주시기 바랍니다.

Huawei Ascend는 고성능 추론 및 학습을 위한 AI 프로세서 제품군입니다.

이 강사는 중간 수준의 AI 엔지니어와 데이터 과학자가 Huawei의 Ascend 플랫폼과 CANN 툴킷을 사용하여 신경망 모델을 개발하고 최적화할 수 있도록 돕습니다. 온라인 또는 현장 강의가 가능합니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• CANN 개발 환경을 설정하고 구성합니다.
• MindSpore와 CloudMatrix 워크플로우를 사용하여 AI 애플리케이션을 개발합니다.
• 사용자 정의 연산자와 타일링을 사용하여 Ascend NPU에서 성능을 최적화합니다.
• 모델을 엣지 또는 클라우드 환경에 배포합니다.

수업 형식

• 상호작용을 위한 강의 및 토론.
• Huawei Ascend와 CANN 툴킷을 예제 애플리케이션에 적용하는 실습.
• 모델 빌딩, 학습 및 배포에 중점을 둔 안내 연습.

수업 맞춤화 옵션

• 인프라나 데이터셋에 맞춰 이 강의를 맞춤형으로 요청하려면, 연락처 주시기 바랍니다.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 진행되는 실습 중심의 AI-증강 소프트웨어 엔지니어링(AIASE) 과정을 통해 중급 수준의 소프트웨어 전문가들이 소프트웨어 개발의 효율성과 혁신을 높일 수 있도록 합니다.

이 과정을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AI와 머신러닝이 소프트웨어 개발 작업을 자동화하는 역할에 대해 이해합니다.
• AI 도구를 사용하여 코드, 테스트, 문서화 작업을 생성합니다.
• 코드 최적화, 품질 보증, 디버깅을 위해 AI 기법을 적용합니다.
• DevOps와 CI/CD 파이프라인에 AI를 통합하여 배포 전략을 향상시킵니다.
• AI-증강 소프트웨어 엔지니어링에서 발생하는 윤리적 고려 사항과 도전을 해결합니다.

이 강사는 대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행하는 실시간 교육으로, 팀 워크플로를 최적화하고 협업 코딩 관행을 강화하며 다중 개발자 환경에서 GitHub Copilot의 사용을 효과적으로 관리하고자 하는 중급 수준에서 고급 수준의 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 팀 환경에 GitHub Copilot를 설정합니다.
• Copilot를 활용하여 협업 코딩 관행을 강화합니다.
• Copilot의 기능을 사용하여 팀 워크플로를 최적화합니다.
• 다중 개발자 프로젝트에서 Copilot의 통합을 관리합니다.
• 팀 간 일관된 코드 품질과 표준을 유지합니다.
• 팀별 요구 사항에 맞는 고급 Copilot 기능을 활용합니다.
• 협업 도구와 결합하여 효율성을 높입니다.

이 강사는 주도하는 실시간 교육(대한민국 온라인 또는 현장)은 중급 수준의 QA 엔지니어, 개발자, 팀 리더를 대상으로 하며, GitHub Copilot을 활용하여 디버깅 효율성, 코드 품질 향상, 그리고 정교한 코드 검토 프로세스를 구축하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 디버깅 및 코드 검토 목적을 위해 GitHub Copilot을 설정합니다.
• Copilot을 사용하여 버그를 효율적으로 식별하고 해결합니다.
• AI 지원 제안으로 코드 품질을 향상시킵니다.
• Copilot의 기능을 활용하여 코드 검토 프로세스를 간소화합니다.
• 팀 환경에서 Copilot을 효과적으로 협업합니다.

과정 커스터마이징 옵션

과정 형식

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

Prompt Engineering for Software Development은 개발자들이 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 AI 생성 출력의 유용성, 정확성, 안전성을 최적화하는 효과적인 프롬프트를 작성하는 방법을 학습할 수 있는 실습 중심의 과정입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI 코딩 어시스턴트, 코드 분석기 및 지능형 자동화 도구에서 프롬프트 엔지니어링 기법을 통합하려는 중급 개발자를 대상으로 합니다.

• 코드 생성, 검토 및 최적화 작업을 위한 정확한 프롬프트를 작성합니다.
• 반복적인 워크플로우에서 AI 응답을 개선하기 위해 프롬프트 체이닝 및 정제를 사용합니다.
• 최소한의 입력에서 테스트 케이스, SQL 쿼리 및 문서와 같은 구조화된 출력을 생성합니다.
• 기술 환경에서 허구의 출력을 줄이고 LLM의 동작을 제어합니다.

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 연습.
• 라이브-랩 환경에서 직접 구현.

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 배열하기 위해 문의해 주세요.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국)은 온라인 또는 현장에서 중급 수준의 프론트엔드 개발자들을 대상으로 GitHub Copilot을 사용하여 반복적인 코딩 작업을 자동화하고, UI/UX 설계를 개선하며, 프론트엔드 워크플로를 최적화하는 방법을 배우는 과정입니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 프론트엔드 개발 프로젝트에 GitHub Copilot을 설정합니다.
• Copilot을 활용하여 HTML, CSS, JavaScript 코드를 효율적으로 생성합니다.
• AI 생성 코드 제안을 사용하여 UI/UX 설계 과정을 개선합니다.
• 실용적인 Copilot 통합 전략으로 프론트엔드 워크플로를 강화합니다.
• Copilot의 도움을 받아 프론트엔드 코드를 디버깅하고 문제 해결합니다.

Responsible AI in Software Development은 소프트웨어 개발 과정에서 AI 도구를 사용하는 데 있어 윤리, 법적, 그리고 관리 고려 사항을 다루는 기초과정입니다. 이 과정은 투명성, 공정성, 지적 재산권 문제, 그리고 AI 생성 코드의 안전한 배포를 강조합니다.

이 강사는 직접 지도하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)에서 초보자 수준의 기술 및 비기술 전문가들을 대상으로 합니다. 이들은 소프트웨어 프로젝트에서 AI의 윤리적인, 준법적인, 그리고 위험 인식적인 사용을 보장하고자 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• AI 보조 개발과 관련된 윤리적 및 법적 위험을 식별하고 완화할 수 있습니다.
• AI 생성 코드에서 편견을 이해하고 공정성을 평가할 수 있습니다.
• AI 생성 콘텐츠와 관련된 소프트웨어 라이선스 및 출처 표시를 관리할 수 있습니다.
• 개발 팀에서 AI 사용을 위한 관리, 정책, 그리고 준법 프레임워크를 구축할 수 있습니다.

과정 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 문제풀이.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정의 맞춤형 교육을 요청하려면 연락 주세요.

AI for Software Requirements and User Story Generation은 제너레이티브 AI를 사용하여 이해관계자의 입력을 구조화된 요구사항, 에픽, 사용자 스토리 및 Agile 개발 워크플로우에 적합한 수락 기준으로 변환하는 실용적인 코스입니다.

이 코스는 ChatGPT나 Claude와 같은 도구를 사용하여 요구사항 수집 및 정제 과정에서 명확성, 속도 및 추적성을 향상시키려는 초급 수준의 제품 및 프로젝트 전문가를 대상으로 하는 인스트럭터 리드 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)입니다.

이 트레이닝을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AI 프롬프트를 사용하여 비즈니스 요구사항을 수집하고 정제합니다.
• 기능 요청을 잘 구조화된 사용자 스토리와 에픽으로 변환합니다.
• AI 도움으로 수락 기준, 엣지 케이스 및 완료 정의를 생성합니다.
• AI 구조화된 문서를 통해 개발팀과 협력합니다.

코스 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습 및 실습.
• 라이브-랩 환경에서 직접 구현.

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 연락하여 조율해 주세요.

Cursor는 인텔리전트 코드 생성, 상황에 맞는 제안, 그리고 간소화된 문서화를 통해 데이터와 머신 러닝 워크플로의 생산성과 안정성을 향상시키는 AI 기반 개발 환경입니다.

이 강사 주도 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 데이터와 ML 전문가들을 대상으로 하며, 더 빠른 프로토타이핑, 확장 가능한 파이프라인 개발, 그리고 향상된 모델 운영을 위해 Cursor를 일일이 워크플로에 통합하는 방법을 학습합니다.

이 교육을 완료한 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Cursor를 사용하여 노트북 개발과 코드 탐색을 가속화합니다.
• ETL 및 피처 엔지니어링 파이프라인을 생성, 리팩토링, 문서화합니다.
• 모델 훈련, 조정, 평가를 위한 AI 지원 코드를 활용합니다.
• ML 워크플로에서 재현성, 협업, 운영 일관성을 강화합니다.

강의 형식

• 상호작용적인 강의와 데모.
• 실시간 코딩 환경에서 실용적이고 실습 중심의 연습.
• Cursor를 ML 파이프라인과 모델 운영 도구와 통합하는 사례 연구.

강의 맞춤 옵션

• 이 교육은 TensorFlow, PyTorch, scikit-learn과 같은 특정 프레임워크나 조직의 MLOps 플랫폼에 맞춰 조정될 수 있습니다.

이 강사는 지도하는 실시간 훈련(대한민국 온라인 또는 현장)은 초보부터 중급 수준의 Python 개발자들을 대상으로 하며, GitHub Copilot을 활용하여 Python 특화 작업, 디버깅 및 머신 러닝 워크플로를 구현하는 방법을 배울 것입니다.

이 훈련이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• Python 개발을 위해 GitHub Copilot을 설정하고 구성할 수 있습니다.
• Copilot을 활용하여 효율적인 Python 코드를 작성할 수 있습니다.
• AI 생성 제안을 사용하여 Python 애플리케이션을 디버깅할 수 있습니다.
• 반복적인 코딩 작업을 자동화하고 워크플로 효율성을 높일 수 있습니다.
• Copilot을 활용하여 Python으로 머신 러닝 프로젝트를 구현할 수 있습니다.

Graphite는 개발자 생산성과 코드 리뷰 플랫폼으로, 풀 리퀘스트 워크플로우를 최적화하고, 팀 협업을 개선하며, GitHub 및 AI 기반 코드 리뷰 어시스턴트와 통합됩니다.

이 강사 주도의 실시간 트레이닝(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 소프트웨어 엔지니어링 팀을 대상으로, 개발 워크플로우를 간소화하고 리뷰 효율성을 높이며 기업 DevOps 파이프라인에서 Graphite를 효과적으로 구현하는 방법을 다룹니다.

이 트레이닝을 통해 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 기업 규모의 개발 환경에서 Graphite를 배포하고 구성합니다.
• 풀 리퀘스트 관리를 자동화하고 코드 리뷰 효율성을 높입니다.
• GitHub, CI/CD 시스템 및 OpenAI, Deepseek, LlaMA, Qwen, Mistral Small 등의 AI 어시스턴트와 Graphite를 통합합니다.
• Graphite 분석 및 대시보드를 사용하여 개발자 생산성을 측정합니다.

강의 형식

• 대화형 강연 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실시간 실험 환경에서의 실습.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 연락주세요.

Cursor는 고급 AI 기반 개발 환경으로, 엔지니어들이 전문적인 용례와 기업 워크플로에 맞춰 코딩 지능을 확장, 미세 조정, 사용자 정의할 수 있습니다.

이 강사 주도 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 고급 개발자와 AI 엔지니어를 대상으로 하며, 맞춤형 프롬프트 시스템 설계, 모델 행동 미세 조정 및 내부 개발 자동화를 위한 사용자 정의 확장 개발 방법을 배울 수 있습니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 정확한 AI 행동을 위한 고급 프롬프트 템플릿 설계 및 테스트.
• 컨텍스트 인식 코드 생성을 위해 내부 API와 지식 기반에 Cursor를 연결.
• 전문적인 작업을 위한 미세 조정 또는 도메인 적응형 AI 모델 개발.
• 보안성을 유지하면서 Cursor의 기능을 확장하는 사용자 정의 도구나 어댑터를 구축 및 배포.

강의 형식

• 기술 프레젠테이션과 안내된 시연.
• 실습을 통한 개발 및 프롬프트 최적화 랩.
• 실제 기업 시스템에 Cursor를 통합하는 실용적인 프로젝트.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의는 특정 내부 아키텍처, AI 프레임워크 또는 보안 준수 요구 사항에 맞춰 맞춤화할 수 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 훈련(대한민국)은(온라인 또는 현장) 고급 수준의 참가자들을 대상으로 GitHub Copilot을 팀 프로젝트에 맞춤화하고, 고급 기능을 활용하며, CI/CD 파이프라인에 원활하게 통합하여 협업과 생산성을 높이는 방법을 학습합니다.

본 훈련을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 특정 프로젝트 요구사항과 팀 워크플로에 맞춰 GitHub Copilot을 맞춤화할 수 있습니다.
• 복잡한 코딩 작업을 위한 Copilot의 고급 기능을 활용할 수 있습니다.
• CI/CD 파이프라인과 협업 환경에 GitHub Copilot을 통합할 수 있습니다.
• AI 기반 도구를 사용하여 팀 협업을 최적화할 수 있습니다.
• Copilot 설정과 권한을 효과적으로 관리하고 문제를 해결할 수 있습니다.

Generative AI 프론트엔드 개발은 대형 언어 모델과 AI 기반 도구를 통해 프롬프트 기반 코드 생성, 레이아웃 프로토타입, UI 최적화를 통해 프론트엔드 개발을 가속화하는 방법을 탐구합니다.

이 강사는 초급에서 중급 수준의 프론트엔드 전문가들을 대상으로 하며, 생성형 AI를 사용하여 사용자 인터페이스를 더 빠르게 그리고 창의적으로 구축하고 반복할 수 있도록 합니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• 자연어 프롬프트에서 AI 도구를 사용하여 HTML, CSS, 그리고 JavaScript를 생성합니다.
• 생성형 모델을 사용하여 UI 구성 요소와 레이아웃을 생성하고 정제합니다.
• 모든 코드를 직접 작성하지 않고도 빠르게 반응형 웹 디자인 프로토타입을 만듭니다.
• AI 제안과 자동화 워크플로우를 사용하여 프론트엔드 코드를 최적화합니다.

수업 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브랩 환경에서의 실습 구현.

수업 커스터마이징 옵션

• 이 강좌에 대해 맞춤형 교육을 요청하려면 문의하여 안내를 받으세요.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 개발자들을 대상으로 하는 실습형 교육으로, 초보자부터 전문가까지 Tabnine을 활용한 AI 코드 생성에 관심 있는 모든 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AI 기반 코드 생성의 기본을 이해합니다.
• Tabnine을 개발 환경에 설치하고 구성합니다.
• Tabnine을 활용하여 효율적인 코드 완성과 오류 수정을 수행합니다.
• Tabnine으로 전문화된 작업을 위한 맞춤형 AI 모델을 생성하고 학습합니다.

Vibe coding는 개발자들이 자연어 상호작용을 통해 코드를 생성, 정제, 최적화하는 데 큰 언어 모델과 협력하는 새로운 패러다임입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 개발자와 기술 리드를 대상으로 하며, AI 코딩 도우미 및 오픈 소스 LLMs를 활용하여 생산성, 창조성, 워크플로 자동화를 향상시키는 방법을 마스터하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• Vibe coding의 원칙과 철학을 이해하고, 이를 소프트웨어 개발에 미치는 영향을 파악합니다.
• Replit, DeepSeek, LlaMA, Qwen, Mistral, GitHub Copilot와 같은 도구를 사용하여 LLM 지원 코딩 환경을 구현합니다.
• 효과적인 AI 협력을 위한 프롬프트 엔지니어링 전략을 설계하고 실행합니다.
• Vibe coding 워크플로를 기업 CI/CD 파이프라인 및 거버넌스 프레임워크에 통합합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실시간 랩 환경에서의 실무 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락주세요.

AI-강화된 테스트 생성 및 품질 엔지니어링은 인공지능 도구와 대규모 언어 모델(LLMs)이 테스트 커버리지 개선, 테스트 생성 가속화 및 품질 보증 과정을 향상시키는 방법을 탐구합니다.

이 강사는 중급 수준의 QA 전문가들을 대상으로 하며, AI 기반 도구와 관행을 사용하여 테스트 전략을 자동화하고 강화하고자 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다.

• AI 도구와 프롬프트를 사용하여 단위, 통합 및 UI 테스트를 생성합니다.
• 탐색 테스트, 엣지 케이스 발견 및 회귀 분석을 위해 LLMs를 사용합니다.
• AI 지원 트라이애지를 통해 테스트 실패 및 이상을 클러스터링하고 우선순위를 지정합니다.
• 릴리스 신뢰도를 높이기 위해 CI/CD 파이프라인으로 AI 기반 테스트를 통합합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 연습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화된 교육으로 요청하려면 연락하여 조율하세요.

Cursor는 AI 기반 개발 환경으로 팀 협업을 강화하고 코드 리뷰를 자동화하며 현대적인 CI/CD 워크플로우와 원활하게 통합됩니다.

이 인스트럭터 주도의 실시간 교육(온라인 또는 온사이트)은 중급 수준의 기술 전문가들을 대상으로 하며, 팀 환경에 Cursor를 통합하여 협업을 개선하고 리뷰를 간소화하며 자동 파이프라인에서 품질을 유지하는 방법을 배우고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 수 있습니다:

• Cursor에서 협업 개발을 위한 팀 환경을 설정하고 관리할 수 있습니다.
• 자동 코드 리뷰, 풀 리퀘스트 생성 및 병합 검증을 위해 AI 도구를 활용할 수 있습니다.
• Cursor의 기능을 사용하여 코드 거버넌스, 리뷰 정책, 보안 가드레일을 구현할 수 있습니다.
• CI/CD 시스템과 통합하여 지속적인 배포와 일관된 품질 표준을 확보할 수 있습니다.

강의 형식

• 인스트럭터 주도의 프레젠테이션과 팀 기반 논의.
• 실제 팀 협업 시나리오를 사용한 실습.
• CI/CD 및 버전 관리 도구와의 실시간 통합 연습.

강의 커스터마이징 옵션

• 강의는 특정 CI/CD 플랫폼, 저장소 도구 또는 기업 보안 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 가르치는 라이브 트레이닝으로, 코딩 효율성과 생산성을 높이기 위해 DeepSeek Coder를 활용하려는 초보자에서 중간 수준의 프로그래머와 개발자를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• DeepSeek Coder의 기능과 한계를 이해합니다.
• AI 지원으로 고품질의 코드 조각을 생성합니다.
• DeepSeek Coder를 사용하여 코드를 디버깅하고 최적화합니다.
• AI 도구를 사용하여 반복적인 프로그래밍 작업을 자동화합니다.

이 강사는 주도하는 실시간 교육(대한민국 온라인 또는 현장)은 중급 수준의 참가자를 대상으로 GitHub Copilot을 활용하여 고급 코딩 사례를 처리하고 생산성을 향상시키며 개발 워크플로에 Copilot을 통합하길 원하는 사람들에게 적합합니다.

이 교육이 끝날 때 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• GitHub Copilot을 고급 코딩 작업에 최적화할 수 있습니다.
• Copilot의 제안을 활용하여 더 효율적이며 오류 없고 유지 관리하기 쉬운 코드를 작성할 수 있습니다.
• Copilot을 선호하는 IDE와 워크플로에 통합할 수 있습니다.
• Copilot을 디버깅과 코드 리팩토링에 활용할 수 있습니다.
• AI 기반 코딩 도구 사용의 제한 사항과 윤리적 고려 사항을 이해할 수 있습니다.

이 교육은 대한민국 (온라인 또는 현지)에서 진행되며, 고급 개발자와 팀 리더를 대상으로 Tabnine의 고급 기능을 마스터하기 위한 것입니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• 복잡한 소프트웨어 프로젝트에서 Tabnine을 구현합니다.
• 특정 사용 사례를 위해 Tabnine의 AI 모델을 맞춤화하고 훈련시킵니다.
• 팀 워크플로와 개발 파이프라인에 Tabnine을 통합합니다.
• Tabnine의 인사이트를 활용하여 코드 품질을 높이고 개발 주기를 가속화합니다.

이 강사 주도의 라이브 교육 (온라인 또는 현장)은 AI 코딩 어시스턴트를 개발 워크플로우에 통합하고자 하는 초급에서 중급 수준의 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 소프트웨어 개발에서 AI 코딩 어시스턴트의 역할과 기능 이해.
• 여러 AI 코딩 어시스턴트 도구를 사용하여 반복적인 코딩 작업을 자동화.
• AI 코딩 어시스턴트를 소프트웨어 개발 라이프사이클에 통합.
• 생산성을 높이고 더 복잡하고 창의적인 프로그래밍 작업에 집중.
• 소프트웨어 개발에서 AI의 윤리적 고려 사항 및 책임 있는 사용 주소.

Devstral은 코드베이스, 개발 도구, 그리고 API와 상호작용하여 엔지니어링 생산성을 향상시키기 위한 코딩 에이전트를 구축하고 실행하기 위해 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다.

이 강사는 중간 수준에서 고급 수준의 ML 엔지니어, 개발자 도구 팀, 그리고 Devstral을 사용하여 코딩 에이전트를 설계, 구현 및 최적화하고자 하는 SRE을 대상으로 하는 온라인 또는 현장 실습 교육입니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있을 것입니다:

• 코딩 에이전트 개발을 위한 Devstral 설정 및 구성.
• 코드베이스 탐색 및 수정을 위한 에이전트 워크플로우 설계.
• 개발 도구 및 API와 코딩 에이전트 통합.
• 안전한 및 효율적인 에이전트 배포를 위한 최선의 실천 방법 구현.

수업 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 다양한 연습과 실습.
• 실습 환경에서 직접 구현.

수업 커스터마이징 옵션

• 이 수업에 대한 커스터마이즈된 교육을 요청하려면 연락 주세요.

Cursor는 지능형 코드 완성, 문맥에 따른 편집, 적응형 지원을 통해 개발자 생산성을 강화하는 AI 기반의 코드 에디터입니다.

이 인스트럭터 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 초보 수준의 개발자와 엔지니어링 팀을 대상으로, 코딩 워크플로를 간소화하고 AI 제안을 안전하게 활용하여 효율성을 개선하는 데 도움을 줍니다.

이 교육을 수료한 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Cursor를 최적의 상태로 설치하고 구성할 수 있습니다.
• AI 지원 코드 완성, 에디터 내 챗, 리팩토링 도구를 이해하고 적용할 수 있습니다.
• AI 생성 코드 제안을 효과적이고 안전하게 평가, 승인 또는 수정할 수 있습니다.
• 팀 온보딩, 협업, 버전 관리 통합에 대한 최선의 방법을 채택할 수 있습니다.

코스 형식

• 상호 작용형 강의 및 토론.
• 실습 데모와 안내된 연습.
• Cursor를 사용한 실제 코딩 과제와 실험실 연습.

코스 커스터마이징 옵션

• 이 코스는 팀에서 사용하는 특정 프로그래밍 언어나 프레임워크에 맞게 조정될 수 있습니다.

이 강사는 진행하는 실시간 훈련(대한민국 온라인 또는 현지)은 초보 개발자가 GitHub Copilot의 기능을 이해하고, 설정하고, 효과적으로 사용하여 코딩 경험을 개선할 수 있도록 설계되었습니다.

이 강좌를 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• GitHub Copilot이 무엇인지, 어떻게 작동하는지 이해합니다.
• 지원되는 코드 에디터와 GitHub Copilot을 설정합니다.
• GitHub Copilot을 사용하여 더 빠르게 코딩, 리팩토링 및 디버깅을 수행합니다.
• Copilot을 활용하여 코딩 기법과 솔루션을 탐색합니다.
• GitHub Copilot을 일상적인 워크플로에 통합하기 위한 최선의 방법을 적용합니다.

LLMs for Code Understanding, Refactoring, and Documentation는 코드 품질을 향상시키고 기술 부채를 줄이며 소프트웨어 팀 간의 문서화 작업을 자동화하기 위해 대형 언어 모델(LLMs)을 적용하는 데 중점을 둔 기술 코스입니다.

이 강사는 소프트웨어 전문가들이 GPT와 같은 LLMs을 사용하여 복잡하거나 유산 코드베이스를 분석하고 리팩터링하며 문서화하는 데 효과적으로 사용할 수 있도록 하는 중간 수준부터 고급 수준까지의 소프트웨어 전문가들을 대상으로 하는 온라인 또는 현장 실습 강의입니다.

이 강의를 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• LLMs을 사용하여 unfamiliar 레포지토리의 코드, 의존성, 로직을 설명합니다.
• 코드 스멜, 무효한 코드 및 반패턴을 식별하고 리팩터링하여 코드의 가독성을 높입니다.
• 인라인 주석, README 파일 및 API 문서를 자동으로 생성하고 유지 관리합니다.
• LLM 기반 인사이트를 기존 CI/CD 및 검토 워크플로우에 통합합니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 수많은 연습과 연습.
• 라이브 랩 환경에서의 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의에 맞춘 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락하여 조치를 취하십시오.

이 강사는 주도하는 실시간 훈련 (대한민국 온라인 또는 현장)은 중급 수준의 Python 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 Tabnine을 활용하여 생산성을 높이는 방법을 가르칩니다.

이 강습의 종료 시점에서 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Python 개발 환경에 Tabnine을 설치하고 설정합니다.
• Tabnine의 자동 완성 기능을 활용하여 Python 코드를 더욱 효율적으로 작성합니다.
• 자신의 코딩 스타일과 프로젝트 요구 사항에 맞게 Tabnine의 동작을 사용자 정의합니다.
• Tabnine의 AI 모델이 Python 코드와 어떻게 작동하는지 이해합니다.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 오프라인)에서 초보자 수준의 참가자를 대상으로 AI 코딩 어시스턴트, 그 기능, 개발 프로세스를 어떻게 향상시킬 수 있는지에 대해 이해하고, 그 사용에 대한 윤리적 고려사항을 학습합니다.

이 강의를 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AI 코딩 어시스턴트의 목적과 기능을 이해합니다.
• 다양한 AI 코딩 어시스턴트 도구와 그 기능을 식별합니다.
• 기본 코딩 작업을 위해 AI 코딩 어시스턴트를 활용합니다.
• AI 개발에서의 기본 윤리적 고려사항과 책임 있는 사용을 다룹니다.

AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC)는 인공지능이 소프트웨어 개발 과정의 각 단계에서 어떻게 향상시킬 수 있는지 탐구하는 실용적인 강좌입니다. 요구 분석 자동화에서 지능적인 테스트 생성 및 배포 최적화까지, 참가자들은 AI 도구와 기술을 전체 라이프사이클에 걸쳐 통합하는 방법을 배웁니다.

이 강좌는 AI 보조 워크플로우와 도구를 통해 SDLC를 현대화하고자 하는 중간 수준의 소프트웨어 리더를 대상으로 합니다. 온라인 또는 현장에서 진행되는 이 강사 주도형 라이브 트레이닝은 실습 위주로 이루어집니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다.

• AI를 활용하여 비즈니스 입력을 구조화된 요구 사항과 사용자 스토리로 변환합니다.
• LLM을 사용하여 코드 문서화, 검토, 및 재구성을 개선합니다.
• AI 도구를 사용하여 테스트 케이스 생성 및 커버리지 분석을 자동화합니다.
• CI/CD 파이프라인에서 AI 기반 모니터링 및 배포 결정 메이킹을 적용합니다.

강좌 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브-랩 환경에서의 실습 구현.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌의 맞춤형 트레이닝을 요청하려면, 맞춤형 트레이닝을 의뢰해 주세요.

이 강사 주도 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI 지원 코딩을 통해 생산성과 코드 품질을 높이고자 하는 중급 수준의 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있게 됩니다:

• AI 지원 소프트웨어 개발을 위해 Cursor를 설치하고 설정합니다.
• Git 저장소와 개발 워크플로우에 Cursor를 통합합니다.
• 자연 언어를 사용하여 코드를 생성, 디버그, 최적화합니다.
• 리팩토링, 문서 작성, 테스팅을 위한 AI 기능을 활용합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 가르치는 이 코스는 초보자 수준부터 중간 수준의 개발자가 현대적인 개발 워크플로우에서 GitHub Copilot의 기능을 효과적으로 활용하는 방법을 학습하는 것을 목표로 합니다.

이 강사는 지도하는 실시간 교육(대한민국 온라인 또는 현장)은 Tabnine을 활용하여 코딩 효율성을 높이고자 하는 초급 개발자를 대상으로 합니다.

본 교육이 종료되면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 선호하는 IDE에 Tabnine을 설치하고 설정합니다.
• Tabnine의 자동 완성 기능을 활용하여 코딩 속도를 높입니다.
• Tabnine의 설정을 최적화하여 효과적인 지원을 받습니다.
• Tabnine의 AI가 코드에서 학습하여 더 나은 제안을 제공하는 방법을 이해합니다.

이 몰입형 하루 워크샵은 소프트웨어 팀이 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC) 전 과정에 최첨단 AI 도구를 통합할 수 있도록 합니다. 단계적으로 진행되는 '레벨'로 구성된 상호작용 게임 형태로, 기술 스킬 구축, 창의성, 협업을 결합합니다.

참가자들은 요구사항 수집부터 설계, 코딩, 테스트, 배포, 모니터링에 이르는 SDLC 전 단계에서 ChatGPT, GitHub Copilot, ML 기반 로그 분석 시스템 등의 AI 도구를 사용하여 실세계의 문제를 해결하게 됩니다.

현대적인 개발 환경을 위해 설계된 이 워크샵은 인공지능 활용 능력, 팀 협동력, 소프트웨어 배포 파이프라인에 생성형 AI와 머신러닝 기능을 추가하는 방법에 대한 깊은 이해를 촉진합니다.