AI for Software Development Training in 대한민국

GitHub Copilot은 YAML 구성 파일 작성, GitHub Actions 및 배포 스크립트 작성과 같은 DevOps 작업을 포함하여 개발 작업을 자동화하는 데 도움이 되는 AI 기반 코딩 보조 도구입니다.

이 인스트럭터가 직접 가르치는 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 GitHub Copilot을 사용하여 DevOps 작업을 간소화하고 자동화 및 생산성을 향상시키기를 원하는 초급에서 중급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• GitHub Copilot을 사용하여 셸 스크립팅, 구성 및 CI/CD 파이프라인 지원.
• YAML 파일 및 GitHub Actions에서 AI 코드 완성을 활용.
• 테스트, 배포 및 자동화 워크플로우 가속화.
• AI의 제한 사항 및 모범 사례를 이해하여 Copilot을 책임감 있게 적용.

수업 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 다양한 연습 및 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

수업 맞춤화 옵션

• 이 수업의 맞춤형 교육을 요청하려면 문의하여 안내를 받으십시오.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 팀 워크플로를 최적화하고, 협업적 코딩 관행을 개선하고, 여러 개발자 환경에서 Copilot 사용을 효과적으로 관리하고자 하는 중급에서 고급 수준의 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 팀 환경을 위해 GitHub Copilot을 설정하세요.
• Copilot을 활용하여 협업적 코딩 관행을 강화하세요.
• Copilot의 기능을 활용하여 팀 워크플로를 최적화하세요.
• 여러 개발자 프로젝트에서 Copilot 통합을 관리합니다.
• 팀 전체에서 일관된 코드 품질과 표준을 유지합니다.
• 팀의 특정 요구 사항에 맞게 고급 Copilot 기능을 활용하세요.
• 효율성을 높이기 위해 Copilot을 다른 협업 도구와 결합하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 보다 효율적인 디버깅, 코드 품질 향상 및 간소화된 코드 검토를 위해 GitHub Copilot을 활용하고자 하는 중급 수준의 QA 엔지니어, 개발자 및 팀 리더를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 디버깅 및 코드 검토 목적으로 GitHub Copilot을 설정합니다.
• Copilot을 사용하면 버그를 효율적으로 식별하고 해결할 수 있습니다.
• AI 지원 제안으로 코드 품질을 향상하세요.
• Copilot의 기능으로 코드 검토 프로세스를 간소화하세요.
• Copilot을 사용하여 팀 환경에서 효과적으로 협업하세요.

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.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 GitHub Copilot을 사용하여 반복적인 코딩 작업을 자동화하고 UI/UX 디자인을 개선하며 프런트엔드 워크플로를 간소화하려는 중급 프런트엔드 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 프런트엔드 개발 프로젝트를 위해 GitHub Copilot을 설정하세요.
• Copilot을 활용하여 HTML, CSS 및 JavaScript 코드를 효율적으로 생성합니다.
• AI가 생성한 코드 제안을 활용해 UI/UX 디자인 프로세스를 개선합니다.
• 실용적인 Copilot 통합 전략으로 프런트엔드 워크플로를 강화하세요.
• Copilot 지원을 활용하여 프런트엔드 코드의 문제를 해결하고 디버깅하세요.

Responsible AI in Software Development은 소프트웨어 개발 과정에서 AI 도구를 사용할 때의 윤리적, 법적, 그리고 관리의 고려 사항을 다루는 기초 과정이자. 이 과정은 투명성, 공정성, 지적 재산권 문제, 그리고 AI 생성 코드의 안전 배포를 강조합니다.

이 과정은 온라인 또는 오프라인에서 진행되는 실시간 강의 형식으로, AI를 소프트웨어 프로젝트에서 윤리적으로, 규정을 준수하며, 위험을 인지하는 방식으로 활용하고자 하는 초보자 수준의 기술 및 비기술 전문가를 대상으로 합니다.

이 훈련을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AI 보조 개발과 관련된 윤리적 및 법적 위험을 식별하고 완화합니다.
• AI 생성 코드에서 편향을 이해하고 공정성을 평가하는 방법을 학습합니다.
• AI 생성 콘텐츠와 관련된 소프트웨어 라이선스와 출처 표기를 관리합니다.
• 개발 팀의 AI 사용을 위한 규제, 정책, 준수 프레임워크를 설정합니다.

과정 형식

• 상호작용적인 강의와 논의.
• 다양한 연습과 실습.
• 실습 환경에서 실습.

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정의 맞춤형 교육을 요청하려면 연락처로 문의하십시오.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Python 특정 작업, 디버깅 및 머신 러닝 워크플로 구현을 위해 GitHub Copilot을 활용하려는 초급~중급 Python 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python 개발을 위해 GitHub Copilot을 설정 및 구성합니다.
• Copilot을 활용하여 효율적인 Python 코드를 작성하세요.
• AI가 생성한 제안을 사용하여 Python 애플리케이션을 디버깅합니다.
• 반복적인 코딩 작업을 자동화하고 워크플로 효율성을 개선합니다.
• Python에서 머신 러닝 프로젝트를 구현하기 위해 Copilot을 활용합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 팀 프로젝트에 맞게 GitHub Copilot을 사용자 지정하고 고급 기능을 활용하며 향상된 협업 및 생산성을 위해 CI/CD 파이프라인에 원활하게 통합하려는 고급 수준의 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 특정 프로젝트 요구 사항 및 팀 워크플로에 맞게 GitHub Copilot을 사용자 정의하세요.
• 복잡한 코딩 작업에는 Copilot의 고급 기능을 활용하세요.
• GitHub Copilot을 CI/CD 파이프라인 및 협업 환경에 통합합니다.
• AI 기반 도구를 활용해 팀 협업을 최적화하세요.
• Copilot 설정 및 권한을 효과적으로 관리하고 문제를 해결합니다.

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.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Tabnine을 사용하여 코드 생성에 AI를 활용하려는 초보자부터 전문가까지 다양한 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AI 기반 코드 생성의 기본 사항을 이해합니다.
• 개발 환경에 Tabnine을 설치하고 구성합니다.
• 효율적인 코드 완성 및 오류 수정을 위해 Tabnine을 활용하세요.
• 특수 작업을 위해 Tabnine을 사용하여 맞춤형 AI 모델을 생성하고 훈련하세요.

AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering 인공지능 도구와 대형 언어 모델(LLM)이 테스트 커버리지 개선, 테스트 생성 가속화 및 품질 보증 프로세스 향상에 어떻게 기여할 수 있는지에 대해 탐구합니다.

이 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)은 AI 기반 도구와 관행을 사용하여 테스트 전략을 자동화하고 강화하고자 하는 중간 수준의 QA 전문가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후, 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• AI 도구와 프롬프트를 사용하여 유닛, 통합 및 UI 테스트 생성
• 탐색 테스트, 엣지 케이스 발견 및 회귀 분석을 위한 LLM 사용
• AI 보조 트라이지를 사용하여 테스트 실패 및 이상 현상 클러스터링 및 우선순위 지정
• CI/CD 파이프라인에 AI 기반 테스트 통합을 통해 릴리스 신뢰도 향상

코스 형식

• 상호작용적인 강의 및 토론
• 다양한 연습과 실습
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현

코스 커스터마이징 옵션

• 이 코스를 위한 맞춤형 교육을 신청하려면 연락하여 조치하십시오.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 DeepSeek Coder를 활용하여 코딩 효율성과 생산성을 향상시키고자 하는 초급에서 중급 수준의 프로그래머와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DeepSeek Coder의 기능과 한계를 이해하세요.
• AI 지원을 활용해 고품질 코드 조각을 생성합니다.
• DeepSeek Coder를 활용하여 코드 디버깅 및 최적화를 수행합니다.
• AI 도구를 사용하여 반복적인 프로그래밍 작업을 자동화합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 GitHub Copilot을 활용하여 고급 코딩 사용 사례를 처리하고 생산성을 향상시키며 Copilot을 개발 워크플로에 통합하려는 중급 수준 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 고급 코딩 작업을 위해 GitHub Copilot 사용을 최적화하세요.
• Copilot 제안을 활용하여 더욱 효율적이고 오류 없고 유지 관리가 쉬운 코드를 작성하세요.
• GitHub Copilot을 선호하는 IDE 및 워크플로에 통합합니다.
• 디버깅과 코드 리팩토링에 Copilot을 활용하세요.
• AI 기반 코딩 도구를 사용하는 데 따른 한계와 윤리적 고려 사항을 이해합니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Tabnine의 고급 기능을 익히고자 하는 고급 수준의 개발자와 팀 리더를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 복잡한 소프트웨어 프로젝트에 Tabnine을 구현하세요.
• 특정 사용 사례에 맞게 Tabnine의 AI 모델을 맞춤화하고 훈련하세요.
• Tabnine을 팀 워크플로 및 개발 파이프라인에 통합합니다.
• Tabnine의 통찰력을 사용하여 코드 품질을 향상하고 개발 주기를 가속화하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI 코딩 도우미를 개발 워크플로우에 통합하려는 초급부터 중급 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 소프트웨어 개발에서 AI 코딩 도우미의 역할과 기능을 이해합니다.
• 다양한 AI 코딩 보조 도구를 활용하여 일상적인 코딩 작업을 자동화하세요.
• AI 코딩 도우미를 소프트웨어 개발 라이프사이클에 통합하세요.
• 생산성을 높이고 더욱 복잡하고 창의적인 프로그래밍 작업에 집중하세요.
• 소프트웨어 개발에서 AI의 윤리적 고려 사항과 책임감 있는 사용을 다룹니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 GitHub Copilot의 기능을 이해하고 이를 설정하고 이를 효과적으로 사용하여 코딩 경험을 향상시키고자 하는 초보 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• GitHub Copilot이 무엇이고 어떻게 작동하는지 이해하세요.
• 지원되는 코드 편집기로 GitHub Copilot을 설정하세요.
• GitHub Copilot을 사용하면 코드를 더 빠르게 작성, 리팩토링 및 디버깅할 수 있습니다.
• Copilot을 활용하여 코딩 기술과 솔루션을 살펴보세요.
• GitHub Copilot을 일상 워크플로에 통합하기 위한 모범 사례를 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.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Tabnine의 도움으로 생산성을 높이고자 하는 중급 Python 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python 개발 환경에서 Tabnine을 설치하고 구성합니다.
• Tabnine의 자동 완성 기능을 사용하여 Python 코드를 보다 효율적으로 작성하세요.
• 코딩 스타일과 프로젝트 요구 사항에 맞게 Tabnine의 동작을 사용자 정의하세요.
• Tabnine의 AI 모델이 Python 코드에서 구체적으로 어떻게 작동하는지 이해합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI 코딩 어시스턴트, 그 기능, 개발 프로세스를 개선하는 방법, 그리고 사용과 관련된 윤리적 고려 사항을 이해하고자 하는 초보 수준의 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AI 코딩 지원 도구의 목적과 기능을 이해합니다.
• 다양한 AI 코딩 지원 도구와 그 기능을 알아보세요.
• 기본 코딩 작업에 AI 코딩 도우미를 활용하세요.
• 개발 과정에서 AI의 기본적인 윤리적 고려 사항과 책임감 있는 사용에 대해 설명합니다.

• AI를 활용하여 비즈니스 입력을 구조화된 요구 사항과 사용자 스토리로 변환합니다.
• LLM(Large Language Models)을 사용하여 코드 문서화, 검토 및 리팩토링을 개선합니다.
• AI 도구를 사용하여 테스트 케이스 생성 및 커버리지 분석을 자동화합니다.
• CI/CD 파이프라인을 통해 AI 기반 모니터링 및 배포 결정을 적용합니다.

• 대화형 강의 및 논의.
• 다양한 연습과 실습.
• 라이브-랩 환경에서 직접 구현.

• 이 교육을 맞춤화하여 요청하려면, 조정하기 위해 문의하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Tabnine의 도움으로 코딩 효율성을 높이려는 초급 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 선호하는 IDE에 Tabnine을 설치하고 설정합니다.
• Tabnine의 자동 완성 기능을 활용하여 코딩 속도를 높이세요.
• 최적의 지원을 위해 Tabnine의 설정을 사용자 정의하세요.
• Tabnine의 AI가 코드에서 학습하여 더 나은 제안을 제공하는 방법을 이해하세요.

이번 워크숍은 소프트웨어 개발 주기(SDLC)에서 최신 AI 도구를 통합하여 소프트웨어 팀이 능력을 키울 수 있는 체험형 일일 워크숍입니다. 다양한 수준으로 구성된 인터랙티브 게임 형태로, 기술적 기술 개발, 창의력, 협업을 결합합니다.

참가자들은 요구사항 수집, 설계, 코딩, 테스트, 배포, 모니터링 등 SDLC의 모든 단계에서 실제 문제를 해결하며, ChatGPT, GitHub Copilot 및 ML 기반 로그 분석 시스템과 같은 AI 기반 도구를 사용합니다.

이 워크숍은 AI 역량, 팀의 유대를 강화하고, 소프트웨어 전달 파이프라인에 생성형 AI 및 머신러닝 기능을 강화하는 방법을 깊이 이해하는 데 중점을 두고 있습니다.