서울 AI for Software Development 과정

GitHub Copilot은 AI 기반의 코드 자동 완성 도구로, 개발 속도 향상과 품질 및 생산성 증대에 기여합니다. 특히 프로젝트 관리, 인프라 구축 및 소프트웨어 개발 분야에서 인공지능을 효과적으로 활용함으로써 관리자들은 리소스 배분 최적화, 업무 프로세스 간소화 및 의사결정 개선이 가능해집니다.

본 교육은 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도형 실습 과정으로, GitHub Copilot에 대한 심층 지식을 원하는 고급 관리자들을 대상으로 합니다. 또한 석유 및 가스 산업과 같은 대규모 프로젝트 환경에서 AI를 어떻게 활용할 수 있는지도 다룹니다.

교육 종료 시 참가자는 다음 역량을 습득하게 됩니다:

• 대규모 기업 프로젝트에서 Copilot의 고급 기능 활용
• 다양한 전문 분야로 구성된 팀 내에서 Copilot을 통한 업무 효율 극대화
• AI 도구를 활용하여 프로젝트 관리, 인프라 구축 및 소프트웨어 도입 최적화
• 계획 수립, 예측 산출 및 시간 관리 향상을 위한 AI 기반 전략 구현
• 석유·가스 등 특정 산업 분야에서의 실제적인 AI 활용 사례 인지

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 실습 중심 연습 문제와 사례 분석
• AI 도구 및 Copilot 워크플로우에 대한 라이브 데모 시연

강좌 맞춤형 설정 옵션

• 본 강좌에 대한 맞춤형 교육이 필요하신 경우, 문의해주시면 요구 사항을 반영한 커리큘럼을 구성해드립니다.

인공지능(AI)은 기계 및 애플리케이션에서 인간의 지능을 모방하는 기술들의 집합체로, 더 똑똑하고 적응력이 뛰어난 소프트웨어를 만들 수 있게 해줍니다.

본 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습 중심의 교육으로서, 실제 도구와 플랫폼을 활용해 AI 기반 애플리케이션을 개발하고자 하는 중급 수준의 개발자들을 대상으로 합니다.

강좌가 끝날 때쯤에는 참가자들이 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• AI와 머신러닝의 기본 개념을 이해할 수 있습니다.
• Python 및 널리 사용되는 라이브러리를 활용해 AI 기능을 개발할 수 있습니다.
• 실제 소프트웨어 개발 프로젝트에 AI 기법을 적용할 수 있습니다.
• 모델을 평가하고 지능형 서비스를 배포할 수 있습니다.

강좌 진행 방식

• 상호작용적인 강의와 토론이 이루어집니다.
• 다양한 연습 문제와 실습 기회가 제공됩니다.
• 실제 랩 환경에서 직접 코드를 구현해보는 시간도 포함됩니다.

강좌 맞춤화 옵션

• 본 강좌에 대한 맞춤형 교육을 원하실 경우, 문의해주시면 협의하여 진행할 수 있습니다.

GitHub Copilot은 AI 기반 코딩 보조 도구로, YAML 구성 파일 작성, GitHub Actions 설정 및 배포 스크립트 제작과 같은 DevOps 관련 업무를 자동화하는 데 큰 도움이 됩니다.

본 강의는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로서 온라인 또는 현장에서 제공됩니다. DevOps 업무 효율성을 높이고 자동화 수준을 향상시키고자 하는 초급부터 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

강의를 마칠 때쯤 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• GitHub Copilot을 활용해 셸 스크립트 작성, 설정 관리 및 CI/CD 파이프라인 구축
• YAML 파일 및 GitHub Actions에서 AI 기반 코드 자동 완성 기능 활용
• 테스트, 배포 및 자동화 프로세스를 보다 신속하게 진행하기
• AI의 한계와 사용 시 주의사항을 이해하며 Copilot을 책임감 있게 활용하기

강의 방식

• 상호작용형 강의 및 토론 진행
• 다양한 연습 문제와 실습 기회 제공
• 실제 환경에서 직접 구현해보는 체험형 교육

강의 맞춤화 옵션

• 본 강의를 고객사 요구에 맞게 커스터마이징하고자 하시는 경우, 문의해주시면 협의드리겠습니다.

화웨이 Ascend는 고성능 추론 및 학습에 최적화된 AI 프로세서 제품군입니다.

본 교육 과정은 강사가 직접 지도하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 현장에서 진행됩니다. 이 과정은 화웨이의 Ascend 플랫폼과 CANN 툴킷을 활용해 신경망 모델을 개발하고 최적화하고자 하는 중급 수준의 AI 엔지니어 및 데이터 사이언티스트를 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• CANN 개발 환경을 설정하고 구성할 수 있습니다.
• MindSpore와 CloudMatrix 워크플로우를 이용해 AI 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
• 사용자 정의 연산자 및 타일링 기법을 활용해 Ascend NPU에서 성능을 최적화할 수 있습니다.
• 학습된 모델을 엣지 환경이나 클라우드에 배포할 수 있습니다.

교육 형식

• 상호작용형 강의 및 토론 방식입니다.
• 실제 예제 애플리케이션을 통해 화웨이 Ascend와 CANN 툴킷을 직접 사용해 보게 됩니다.
• 모델 설계, 학습 및 배포 과정에 중점을 둔 실습 연습도 포함됩니다.

과정 맞춤형 구성 옵션

• 고객의 인프라 환경이나 데이터셋에 맞게 교육 내용을 조정하고자 할 경우, 문의해 주시면 별도로 협의드리겠습니다.

이 강좌는 서울에서 진행되는 강사 주도형 실시간 교육으로서, 온라인 또는 오프라인 형태로 제공됩니다. AI와 머신러닝 기술을 활용해 소프트웨어 개발의 효율성과 혁신성을 향상시키고자 하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 소프트웨어 개발 과정에서 AI와 머신러닝이 어떻게 활용되어 작업 자동화에 기여하는지 이해합니다.
• 코드 생성, 테스트 작성 및 문서화를 위해 AI 도구들을 적절히 활용할 수 있습니다.
• 코드 최적화, 품질 관리 및 디버깅을 위해 AI 기법들을 효과적으로 응용합니다.
• DevOps와 CI/CD 파이프라인에 AI를 통합하여 배포 전략의 효율성을 높일 수 있습니다.
• AI 기반 소프트웨어 공학 분야에서 발생할 수 있는 윤리적 이슈와 과제들을 파악하고 대응합니다.

<현장>에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육은 팀 워크플로우를 최적화하고 협업 코딩 방식을 개선하며, 여러 개발자가 참여하는 환경에서 Copilot 활용을 효과적으로 관리하고자 하는 중급 이상의 수준의 참가자를 대상으로 합니다.

교육 종료 시점에 참가자들은 다음 역량들을 갖추게 됩니다:

• 팀 환경을 위해 GitHub Copilot 설정하기
• 협업 코딩 방식을 향상시키기 위해 Copilot 활용하기
• Copilot의 다양한 기능을 활용해 팀 워크플로우 최적화하기
• 여러 개발자가 참여하는 프로젝트에서 Copilot 통합 관리하기
• 모든 팀 구성원 간 코드 품질 및 표준 일관성 유지하기
• 팀별 요구사항에 맞춰 Copilot의 고급 기능 활용하기
• 효율성을 높이기 위해 다른 협업 도구들과 Copilot 연동하기

이 강사 주도형 실시간 교육(서울, 온라인 또는 현장)은 GitHub Copilot을 활용해 보다 효율적인 디버깅과 코드 품질 개선, 그리고 원활한 코드 리뷰를 원하는 중급 수준의 QA 엔지니어, 개발자 및 팀 리더들을 대상으로 합니다.

본 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 디버깅 및 코드 리뷰 목적으로 GitHub Copilot을 설정할 수 있습니다.
• Copilot을 활용해 버그를 신속하게 식별하고 해결할 수 있습니다.
• AI 기반 제안 기능을 통해 코드 품질을 향상시킬 수 있습니다.
• Copilot의 기능을 활용해 코드 리뷰 과정을 간소화할 수 있습니다.
• 팀 환경에서 Copilot을 효과적으로 활용하여 협업할 수 있습니다.

과정 맞춤화 옵션

교육 방식

본 교육을 수료하면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

소프트웨어 개발을 위한 프롬프트 엔지니어링은 개발자들이 소프트웨어 공학 과제를 처리하는 데 있어 AI가 생성한 결과물의 유용성, 정확도 및 안정성을 높이기 위해 효과적인 프롬프트를 작성하는 방법을 배우도록 설계된 실습 중심의 교육입니다.

강사가 직접 지도하는 이 온라인 또는 오프라인 교육은 AI 기반 코딩 어시스턴트, 코드 분석 도구 및 자동화 솔루션을 활용하려는 중급 수준의 개발자들을 대상으로 합니다.

• 코드 생성, 검토, 최적화 작업에 적합한 정확한 프롬프트를 만들기
• 반복적인 워크플로우에서 AI 응답의 질을 향상시키기 위한 프롬프트 연쇄 및 수정 기법 활용
• 최소한의 입력만으로도 테스트 케이스, SQL 쿼리, 문서와 같은 구조화된 결과물 생성
• 기술 환경 내에서 LLM이 생성하는 오답 현상을 줄이고 제어력을 강화하기

• 상호작용형 강의 및 토론 진행
• 다양한 연습 문제와 실습 기회 제공
• 실제 랩 환경에서 직접 코딩하며 익히기

• 이 과정에 맞춤형 교육이 필요한 경우 문의해주시면 기획해드립니다.

서울에서 진행되는 본 강좌는 강사가 직접 지도하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 현장에서 제공됩니다. 프론트엔드 개발 경험이 있는 중급자들을 대상으로 하며, 참가자들은 GitHub Copilot을 활용해 반복적인 코딩 작업을 자동화하고 UI/UX 디자인 수준을 향상시키며 프론트엔드 워크플로우를 간소화하는 방법을 배울 수 있습니다.

교육이 끝날 무렵에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 프론트엔드 개발 프로젝트에 GitHub Copilot을 설정하고 활용하기
• Copilot의 도움으로 HTML, CSS, JavaScript 코드를 효과적으로 생성하기
• AI가 제안하는 코드를 바탕으로 UI/UX 디자인 프로세스를 개선하기
• 실제 환경에 적합한 Copilot 통합 전략을 활용해 프론트엔드 워크플로우 강화하기
• Copilot의 지원을 받아 프론트엔드 코드 문제를 해결하고 디버깅하기

‘소프트웨어 개발에서의 책임감 있는 AI 활용’은 소프트웨어 개발 과정에서 AI 도구를 사용할 때 고려해야 할 윤리적, 법적, 그리고 거버넌스 측면을 다루는 기초 과정입니다. 본 과정에서는 투명성, 공정성, 지식재산권 관련 이슈 및 AI로 생성된 코드의 안전한 배포 방법에 중점을 둡니다.

이 실시간 강의 방식의 교육(온라인 또는 오프라인)은 소프트웨어 프로젝트에서 윤리적이고 규정을 준수하며 리스크를 최소화하는 방향으로 AI를 활용하고자 하는 초급 수준의 기술 및 비기술 전문가들을 대상으로 합니다.

교육을 마칠 무렵 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• AI 기반 개발 과정에서 발생할 수 있는 윤리적, 법적 리스크를 파악하고 완화하는 방법
• AI가 생성한 코드에 존재할 수 있는 편향성을 인식하고 공정성을 평가하는 기술
• AI로 생성된 콘텐츠와 관련된 소프트웨어 라이선스 및 저작권 관리 방법
• 개발팀 내에서 AI 활용을 위한 거버넌스, 정책, 규정 준수 체계를 수립하는 방안

교육 형식

• 상호작용형 강의와 토론 진행
• 다양한 연습 문제 및 실습 기회 제공
• 실제 실험 환경에서 직접 코드를 작성해보는 실습 방식

과정 맞춤화 옵션

• 본 과정을 조직의 특성에 맞게 커스터마이징하길 원하시는 경우, 연락 주시면 협의해드립니다.

소프트웨어 요구사항 및 사용자 스토리 생성을 위한 AI 활용은 생성형 AI를 이용해 이해관계자의 의견을 체계적인 요구사항, 에픽, 사용자 스토리, 수용 기준으로 변환하는 실무 중심의 교육 과정입니다. 이러한 결과물들은 애자일 개발 프로세스에 바로 적용할 수 있습니다.

본 강좌는 강사가 직접 진행하는 오프라인 또는 온라인 실습 교육으로, ChatGPT나 Claude와 같은 도구를 활용해 요구사항 수집 및 정제 과정에서 명확성과 속도, 추적 가능성을 높이고자 하는 초급 단계의 제품 관리자 및 프로젝트 담당자를 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음 역량을 습득하게 됩니다:

• AI 프롬프트를 활용해 비즈니스 요구사항을 수집 및 정교화할 수 있습니다.
• 기능 요청 내용을 체계적인 사용자 스토리와 에픽으로 전환할 수 있습니다.
• AI의 도움을 받아 수용 기준, 예외 상황 및 작업 완료 조건도 생성할 수 있습니다.
• AI가 정리한 문서 자료를 토대로 개발팀과 효과적으로 협업할 수 있습니다.

강좌 진행 방식

• 상호작용형 강의 및 토론이 병행됩니다.
• 다수의 연습 문제와 실습 기회가 제공됩니다.
• 실제 실습 환경에서 직접 실무 적용해보는 시간도 마련됩니다.

강좌 맞춤화 옵션

• 본 강좌에 대한 맞춤형 교육이 필요하시다면 연락주시면 일정을 조율해드리겠습니다.

Cursor는 AI 기반 개발 환경으로서 지능형 코드 생성, 상황에 맞는 제안 기능 및 문서화 과정을 간소화함으로써 데이터와 머신러닝 작업 전반에서 생산성과 신뢰성을 높여줍니다.

본 교육은 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도형 실습 과정으로, Cursor를 일상 업무에 도입하여 보다 빠르게 프로토타입을 제작하고 확장 가능한 파이프라인을 개발하며 모델 운영 효율성을 향상시키고자 하는 중급 수준의 데이터 및 머신러닝 전문가들을 대상으로 합니다.

교육을 이수하면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• Cursor를 활용해 노트북 개발 및 코드 탐색 과정을 가속화합니다.
• ETL 파이프라인과 피처 엔지니어링 절차의 생성, 리팩토링 및 문서 작성이 가능해집니다.
• AI가 지원하는 코드 기능을 활용하여 모델 학습, 튜닝 및 평가를 수행할 수 있습니다.
• 머신러닝 워크플로우에서 재현성 확보와 협업 효율성 증대, 운영 일관성을 개선합니다.

교육 방식

• 상호작용형 강의 및 시연
• 실시간 코딩 환경에서 진행되는 실제적인 실습 과제
• Cursor와 머신러닝 파이프라인, 모델 운영 도구들을 통합한 사례 분석

교육 내용 맞춤화 옵션

• 본 교육은 TensorFlow, PyTorch, scikit-learn 등 특정 프레임워크 또는 기업별 MLOps 플랫폼에 맞게 조정이 가능합니다.

서울에서 진행되는 본 강의는 초급부터 중급 수준의 Python 개발자들을 대상으로 합니다. 참가자들은 GitHub Copilot을 활용해 Python 관련 작업, 디버깅 및 머신러닝 워크플로우 구현 방법을 익히게 됩니다.

강의를 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• Python 개발 환경에 맞춰 GitHub Copilot 설정 및 구성하기
• Copilot을 활용해 효율적인 Python 코드 작성하기
• AI가 제시하는 제안을 기반으로 Python 애플리케이션 디버깅하기
• 반복적인 코딩 업무를 자동화하고 워크플로우의 효율성을 높이기
• Copilot을 활용해 Python 기반 머신러닝 프로젝트 구현하기

그래파이트는 풀 리퀘스트 워크플로우를 최적화하고 팀 간 협업을 증진시키는 데 중점을 둔 개발 생산성 및 코드 리뷰 플랫폼입니다. 또한 GitHub와 같은 서비스 및 AI 기반 코드 리뷰 어시스턴트들과도 원활하게 연동됩니다.

본 강의는 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 실습 위주의 교육 과정으로, 개발 워크플로우를 간소화하고 리뷰 효율성을 높이며 엔터프라이즈 수준의 DevOps 환경에 그래파이트를 효과적으로 도입하고자 하는 중급 수준의 소프트웨어 엔지니어링 팀을 대상으로 합니다.

강의 종료 시 참가자들은 다음 역량들을 갖추게 됩니다:

• 엔터프라이즈 규모의 개발 환경에 그래파이트를 배포하고 설정하는 방법
• 풀 리퀘스트 관리 자동화 및 코드 리뷰 처리 속도 향상 방안
• GitHub, CI/CD 시스템, 그리고 OpenAI, Deepseek, LlaMA, Qwen, Mistral Small와 같은 AI 어시스턴트들과 그래파이트를 연동하는 방법
• 그래파이트의 분석 도구 및 대시보드를 활용하여 개발 생산성을 측정하는 법

강의 방식

• 상호작용형 강의 및 토론 진행
• 다양한 실습 과제 제공
• 실제 랩 환경에서 직접 그래파이트를 구현해보는 기회

강의 맞춤화 옵션

• 본 강의에 대한 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 문의해주시면 협의 후 진행해드립니다.

Cursor는 AI 기술이 통합된 고급 개발 환경으로, 엔지니어들이 특정 사용 목적이나 기업용 워크플로우에 맞게 코딩 인텔리전스를 확장 및 미세조정하고 맞춤화할 수 있도록 지원합니다.

이 강의는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습 중심의 교육 과정으로, 개별적인 프롬프트 시스템을 설계하고 모델 동작을 최적화하며 내부 개발 자동화를 위한 맞춤형 확장 기능을 제작하고자 하는 고급 수준의 개발자와 AI 엔지니어들을 대상으로 합니다.

본 교육 과정을 이수하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 정확한 AI 동작을 유도하기 위한 고급 프롬프트 템플릿 설계 및 테스트
• 내부 API와 지식 기반에 Cursor를 연동하여 맥락 인식형 코드 생성 구현
• 특정 작업에 최적화된 AI 모델의 미세조정 또는 도메인 적응 수행
• Cursor의 기능을 안전하게 확장하기 위한 맞춤형 도구 및 어댑터 개발 및 배포

강의 형식

• 기술적 설명과 실습 시연
• 직접적인 개발 연습 및 프롬프트 최적화 실험
• 실제 기업 환경에서 Cursor를 활용한 프로젝트 수행

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의는 기업 내부 아키텍처, AI 프레임워크 및 보안 규정 요건에 따라 맞춤형으로 구성 가능합니다.

본 강의는 서울에서 강사가 직접 진행하는 실습 중심 교육(온라인 또는 오프라인)으로, GitHub Copilot을 팀 프로젝트에 맞게 설정하고 고급 기능을 활용하며 CI/CD 파이프라인에도 원활하게 통합하여 협업 및 생산성을 높이고자 하는 고급 수준의 학습자를 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자는 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 특정 프로젝트 요구사항 및 팀 워크플로우에 맞춰 GitHub Copilot을 맞춤 설정합니다.
• 복잡한 코딩 작업 수행 시 Copilot의 고급 기능들을 효과적으로 활용합니다.
• 협업 환경 및 CI/CD 파이프라인에 GitHub Copilot을 원활하게 통합합니다.
• AI 기반 도구를 활용하여 팀 간의 협업 효율성을 극대화합니다.
• Copilot 설정 및 권한 관리를 효과적으로 수행하고 문제도 해결할 수 있습니다.

프론트엔드 개발을 위한 생성형 AI 강좌에서는 대규모 언어 모델과 AI 기반 도구들이 자연어 프롬프트를 통해 코드 생성, 레이아웃 프로토타이핑 및 UI 최적화 과정을 어떻게 가속화할 수 있는지 살펴봅니다.

본 강좌는 온라인 또는 오프라인으로 진행되며, 초급자부터 중급 수준의 프론트엔드 개발자를 대상으로 합니다. 이들은 생성형 AI를 활용하여 사용자 인터페이스를 보다 신속하고 창의적으로 구축 및 개선하는 방법을 배우게 됩니다.

강좌를 마칠 때쯤 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 자연어 프롬프트만으로 HTML, CSS, JavaScript 코드를 생성하는 AI 도구 활용
• 생성형 모델을 이용해 UI 컴포넌트와 레이아웃을 제작 및 개선하기
• 전체 코드를 처음부터 작성하지 않고도 반응형 웹 디자인을 신속히 프로토타입화하기
• AI의 제안과 자동화 워크플로우를 활용해 프론트엔드 코드 최적화하기

강좌 운영 방식

• 상호작용형 강의와 토론 진행
• 다양한 연습 문제 및 실습 기회 제공
• 실제 실습 환경에서 직접 코딩해보는 과정 포함

강좌 맞춤화 옵션

• 본 강좌에 대한 맞춤형 교육을 원하시면 연락주시기 바랍니다.

이 강좌는 서울에서 진행되는 강사 주도형 실시간 교육으로서 온라인 또는 오프라인 형태로 제공됩니다. Tabnine을 활용해 AI를 통한 코드 생성을 배우고자 하는 초보자부터 숙련된 개발자까지 모두에게 적합합니다.

강좌 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• AI 기반 코드 생성의 기본 원리 이해하기
• 개발 환경에 Tabnine을 설치하고 설정하는 방법 습득하기
• 효율적인 코드 자동 완성 및 오류 수정을 위해 Tabnine 활용하기
• 특정 업무에 맞춰 Tabnine을 이용해 맞춤형 AI 모델 생성 및 훈련시키기

바이브 코딩은 개발자들이 자연어를 통해 대형 언어 모델과 상호작용하며 코드를 생성하고 개선하는 새로운 패러다임입니다.

본 교육 과정은 강사 주도의 실시간 훈련으로서, 온라인 또는 오프라인 환경에서 진행됩니다. 중급 수준의 개발자 및 기술 리더들을 대상으로 하며, AI 코딩 보조 도구와 오픈소스 기반 LLM을 활용해 생산성과 창의성, 워크플로우 자동화 능력을 향상시키는 데 목적이 있습니다.

과정을 마친 후에는 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 바이브 코딩의 기본 원리와 철학, 그리고 소프트웨어 개발에 미치는 영향을 이해합니다.
• Replit, DeepSeek, LlaMA, Qwen, Mistral 및 GitHub Copilot과 같은 도구를 활용해 LLM 기반 코딩 환경을 구축할 수 있습니다.
• 효과적인 AI 협업을 위한 프롬프트 엔지니어링 전략을 설계하고 실행합니다.
• 기업 내 CI/CD 파이프라인 및 거버넌스 체계에 바이브 코딩 워크플로우를 통합할 수 있습니다.

교육 방식

• 상호작용적인 강의와 토론
• 다양한 연습 문제 및 실전 훈련
• 실제 실험실 환경에서 직접 구현해보기

과정 맞춤화 옵션

• 본 과정을 귀사의 요구에 맞게 맞춤형으로 구성하고 싶으시면 저희에게 연락해 주시기 바랍니다.

AI 기반 테스트 생성 및 품질 엔지니어링 과정은 인공지능 도구와 대규모 언어 모델(LLM)이 어떻게 테스트 커버리지를 향상시키고, 테스트 작업 속도를 높이며, 전반적인 품질 보증 프로세스를 최적화할 수 있는지에 대해 다룹니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 AI 기반 도구와 방법론을 활용해 테스트 전략을 자동화하고 고도화하려는 중급 수준의 QA 전문가들을 대상으로 합니다.

본 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• AI 도구와 프롬프트를 활용해 단위 테스트, 통합 테스트 및 UI 테스트를 생성할 수 있습니다.
• LLM을 활용해 탐색적 테스트, 예외 상황 파악 및 회귀 분석까지 수행할 수 있습니다.
• AI 기반 분류 기능을 이용해 테스트 실패 사례과 이상 현상을 그룹화하고 우선순위를 정할 수 있습니다.
• CI/CD 파이프라인에 AI 기반 테스트 방식을 통합하여 배포 신뢰도를 높일 수 있습니다.

강좌 진행 형식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 다양한 연습 문제와 실제 활용 예시
• 실제 랩 환경에서 직접 구현해보는 실습 기회

맞춤형 강좌 제공 가능

• 본 과정에 맞는 맞춤형 교육 프로그램이 필요하시다면 저희에게 연락주시면 협의해 드리겠습니다.

Cursor는 AI 기반 개발 환경으로서 팀 간의 원활한 협업을 촉진하고 자동화된 코드 리뷰를 실행하며 현대적인 CI/CD 워크플로우와 완벽하게 연동됩니다.

본 교육은 강사가 직접 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)으로서, Cursor를 활용해 팀 협업을 개선하고 코드 리뷰 과정을 간소화하며 자동화된 파이프라인에서도 높은 품질을 유지하고자 하는 중급 수준의 기술 전문가들을 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• Cursor 내에서 팀별 개발 환경을 설정 및 관리하여 협업 효율성을 높일 수 있습니다.
• AI 도구를 활용해 자동화된 코드 리뷰, 풀 리퀘스트 생성 및 병합 검증을 수행할 수 있습니다.
• Cursor가 제공하는 기능을 이용해 코드 관리 규칙, 리뷰 정책, 보안 기준 등을 체계적으로 적용할 수 있습니다.
• CI/CD 시스템과 Cursor를 연동시켜 지속적인 배포 및 일관된 품질 관리가 가능해집니다.

교육 방식

• 강사 주도의 설명과 팀별 토론을 진행합니다.
• 실제 팀 협업 시나리오를 바탕으로 한 실습 과정이 제공됩니다.
• CI/CD 및 버전 관리 도구와의 통합을 직접 실습해볼 기회도 마련됩니다.

교육 맞춤형 조정 옵션

• 본 교육은 특정 CI/CD 플랫폼, 리포지토리 도구 또는 기업별 보안 요건에 맞게 구성될 수 있습니다.

서울에서 강사가 직접 진행하는 본 실시간 교육은 초급 및 중급 수준의 프로그래머와 개발자를 대상으로 하며 DeepSeek Coder를 활용해 코딩 효율성과 생산성을 향상시키고자 하는 분들을 위해 마련되었습니다.

이 강의를 이수한 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• DeepSeek Coder의 기능과 한계점을 이해합니다.
• AI의 도움을 받아 고품질 코드 스니펫을 생성할 수 있습니다.
• 코드 디버깅 및 최적화 과정에서 DeepSeek Coder를 효과적으로 활용할 수 있습니다.
• AI 도구를 이용해 반복적인 프로그래밍 작업을 자동화할 수 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육은 서울 (온라인 또는 오프라인)에서 중급 수준의 참가자들을 대상으로 진행됩니다. GitHub Copilot을 활용해 복잡한 코딩 작업을 처리하고 생산성을 높이며 개발 워크플로우에 이를 통합하려는 분들에게 적합합니다.

교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 고급 코딩 작업 수행을 위해 GitHub Copilot 사용법을 최적화할 수 있습니다.
• Copilot의 제안을 활용하여 보다 효율적이고 오류가 적으며 유지보수가 용이한 코드를 작성할 수 있습니다.
• 자신이 선호하는 IDE 및 개발 워크플로우에 GitHub Copilot을 통합할 수 있습니다.
• 디버깅 및 코드 리팩토링 과정에도 Copilot을 활용할 수 있습니다.
• AI 기반 코딩 도구 사용 시 발생하는 한계점과 윤리적 고려사항을 이해할 수 있습니다.

서울에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육은 Tabnine의 고급 기능들을 마스터하고자 하는 숙련된 수준의 개발자와 팀 리더를 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 복잡한 소프트웨어 프로젝트에 Tabnine을 도입할 수 있습니다.
• 특정 사용 목적에 맞춰 Tabnine의 AI 모델을 커스터마이징하고 학습시킬 수 있습니다.
• Tabnine을 팀 협업 프로세스 및 개발 파이프라인에 통합할 수 있습니다.
• Tabnine에서 제공하는 인사이트를 활용해 코드 품질을 향상시키고 개발 주기를 단축시킬 수 있습니다.

이 강사 주도형 실시간 교육은 서울에서(온라인 또는 현장) 진행되며, AI 코딩 어시스턴트를 개발 워크플로우에 적용하고자 하는 초급 및 중급 수준의 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다.

교육이 끝날 무렵 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 소프트웨어 개발 과정에서 AI 코딩 어시스턴트의 역할 및 기능을 이해하게 됩니다.
• 다양한 AI 코딩 어시스턴트 도구를 활용하여 반복적인 코딩 작업을 자동화할 수 있습니다.
• AI 코딩 어시스턴트를 자체 소프트웨어 개발 라이프사이클에 통합하는 방법을 습득하게 됩니다.
• 생산성을 향상시키고 보다 복잡하고 창의적인 프로그래밍 작업에 집중할 수 있게 됩니다.
• 소프트웨어 개발 시 AI 활용과 관련된 윤리적 고려사항 및 책임감 있는 사용법을 이해하게 됩니다.

Devstral은 오픈소스 프레임워크로서, 개발자들이 코드베이스, 개발 도구 및 API와 상호작용하여 엔지니어링 생산성을 높일 수 있도록 설계된 코딩 에이전트를 구축하고 실행하는 데 사용됩니다.

본 강의는 강사가 직접 진행하며 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 실습 중심 교육입니다. ML 엔지니어, 개발 도구 관련 팀원, 그리고 Devstral을 활용해 코딩 에이전트를 설계·구현·최적화하고자 하는 숙련된 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

강의를 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 코딩 에이전트 개발을 위해 Devstral을 설정하고 구성할 수 있습니다.
• 코드베이스를 탐색 및 수정하기 위한 에이전틱 워크플로우를 설계할 수 있습니다.
• 개발 도구 및 API와 코딩 에이전트를 연동시킬 수 있습니다.
• 안전하고 효율적인 에이전트 배포를 위한 모범 사례를 적용할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론 진행
• 다양한 연습 문제와 실습 기회 제공
• 실제 환경에서 직접 코딩해보는 실습 중심 교육

강의 커스터마이징 옵션

• 본 강의를 각 조직의 요구에 맞게 맞춤형으로 진행하고자 하시는 경우, 문의해주시면 협의드리겠습니다.

커서는 인공지능 기술이 탑재된 코드 편집기로, 스마트한 코드 자동완성 기능과 상황에 맞는 편집 제안 및 지능형 지원 기능을 통해 개발자의 생산성을 높여줍니다.

본 강의는 실시간 강사 지도 방식으로 진행되며(온라인 또는 오프라인), 코딩 워크플로우를 간소화하고 AI 기반 제안 기능을 안전하게 활용해 업무 효율성을 높이고자 하는 초급 수준의 개발자 및 엔지니어링 팀을 대상으로 합니다.

교육 수료 후 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 개발 프로젝트에 최적으로 활용할 수 있도록 커서를 설치 및 설정하는 방법
• AI 기반 코드 자동완성 기능, 에디터 내 채팅 기능 및 리팩토링 도구의 이해와 활용법
• AI가 생성한 코드 제안을 효과적이고 안전하게 평가하고 수락하거나 수정하는 방법
• 팀 온보딩, 협업 및 버전 관리 시스템과의 연동을 위한 최선의 실천 방안

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 실습 중심의 시연과 단계별 연습 과제
• 커서를 활용한 실제 개발 상황 분석 및 실습 기회

강의 맞춤화 옵션

• 본 강의는 귀사 팀에서 사용하는 프로그래밍 언어나 프레임워크에 따라 맞춤형으로 구성 가능합니다.

이 강사 주도형 실시간 교육은 서울(온라인 또는 현장 진행)에서 GitHub Copilot의 기능을 이해하고 설정하며 효과적으로 활용하여 코딩 경험을 향상시키고자 하는 초급 개발자들을 대상으로 합니다.

본 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• GitHub Copilot이 무엇이며 어떻게 작동하는지 이해하기
• 지원되는 코드 에디터에 GitHub Copilot을 설치하고 구성하기
• GitHub Copilot을 활용해 보다 빠르게 코드를 작성, 리팩토링 및 디버깅하기
• 다양한 코딩 기법과 해결책을 탐색하는 데 Copilot을 적극 활용하기
• 일상적인 업무 흐름에 GitHub Copilot을 통합할 때 지켜야 할 모범 사례를 실천하기

‘코드 이해, 리팩토링 및 문서화를 위한 대규모 언어 모델’은 소프트웨어 팀에서 코드 품질을 향상시키고 기술적 부채를 줄이며 문서 작업을 자동화하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 방법에 중점을 둔 기술 교육 과정입니다.

강사가 직접 진행하며 온라인 또는 오프라인으로 제공되는 이 교육은 GPT와 같은 LLM을 활용해 복잡하거나 기존 코드베이스를 더 효과적으로 분석·리팩토링·문서화하고자 하는 중급 이상 수준의 소프트웨어 전문가들을 대상으로 합니다.

본 교육을 이수하면 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 생소한 코드 저장소에서도 LLM을 활용해 코드 구조, 의존성 및 로직을 설명할 수 있습니다.
• 코드 내의 안티패턴을 파악하고 가독성을 높이도록 리팩토링할 수 있습니다.
• 인라인 주석, README 파일, API 문서 등을 자동으로 생성 및 유지관리할 수 있습니다.
• 기존 CI/CD 프로세스와 코드 리뷰 워크플로우에 LLM 기반 인사이트를 통합할 수 있습니다.

교육 형식

• 상호작용형 강의 및 토론 방식으로 진행됩니다.
• 다양한 연습 문제와 실습 기회가 제공됩니다.
• 실제 랩 환경에서 직접 구현해보는 활동도 포함됩니다.

교육 커스터마이징 옵션

• 본 과정에 맞춘 맞춤형 교육을 원하시면 저희에게 문의해주십시오.

서울에서 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로서, Tabnine을 활용해 업무 생산성을 높이고자 하는 중급 수준의 파이썬 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

강좌를 마칠 때까지 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 파이썬 개발 환경에 Tabnine을 설치하고 설정하는 방법
• Tabnine의 자동완성 기능을 활용해 보다 효율적으로 파이썬 코드를 작성하는 방법
• 개인적인 코딩 스타일과 프로젝트 요구사항에 맞춰 Tabnine의 동작 방식을 커스터마이징하는 법
• 특히 파이썬 코드에서 Tabnine의 인공지능 모델이 어떻게 작동하는지 이해하기

본 강의는 서울에서 진행되는 강사 주도형 실습 중심 교육으로, AI 코딩 어시스턴트의 개념과 기능, 개발 과정에 미치는 영향 및 관련 윤리적 고려사항을 이해하고자 하는 초급 수준의 학습자를 대상으로 합니다.

교육 과정을 마친 후에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• AI 코딩 어시스턴트의 목적 및 기능 이해하기
• 다양한 AI 코딩 어시스턴트 도구와 그 특징 파악하기
• 기본적인 코딩 작업에 AI 코딩 어시스턴트 활용하기
• 개발 과정에서의 AI 사용과 관련된 윤리적 고려사항 및 책임감 있는 이용 방안 인식하기

AI 기반 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC)는 인공지능이 소프트웨어 개발 과정의 각 단계를 어떻게 개선할 수 있는지를 실질적으로 다루는 교육과정입니다. 요구사항 분석 자동화부터 지능형 테스트 생성 및 배포 최적화에 이르기까지, 참가자들은 전체 개발 과정에서 AI 도구와 기법을 효과적으로 통합하는 방법을 배우게 됩니다.

본 교육은 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 강사 주도형 실습 중심의 과정으로, AI 지원 워크플로우와 도구를 활용해 자체 SDLC를 현대화하고자 하는 중급 수준의 소프트웨어 리더들을 대상으로 합니다.

교육이 끝날 무렵 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 비즈니스 요구사항을 구조화된 요구사항 및 사용자 스토리로 변환하기 위해 AI를 활용합니다.
• 대규모 언어 모델(LLM)을 이용해 코드 문서화, 리뷰, 리팩터링 작업을 개선합니다.
• AI 도구를 활용해 테스트 케이스 생성 및 커버리지 분석을 자동화합니다.
• CI/CD 파이프라인 내에서 AI 기반 모니터링 및 배포 결정을 수행합니다.

교육 방식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 다양한 연습 문제와 실습 기회 제공
• 실제 실험 환경에서의 직접적인 구현 경험

교육 커스터마이징 옵션

• 본 과정에 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 별도로 연락주시면 일정을 조율해 드립니다.

본 강좌는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 현장에서 진행됩니다. Cursor를 활용해 생산성과 코드 품질을 높이고자 하는 중급 수준의 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다.

강좌가 끝나면 참가자는 다음 역량을 습득하게 됩니다:

• AI 기반 소프트웨어 개발에 필요한 Cursor의 설치 및 설정 방법
• Git 저장소와 개발 워크플로우에 Cursor를 연동하는 방법
• 자연어를 활용해 코드를 생성, 디버깅 및 최적화하는 기술
• 리팩토링, 문서화, 테스트 등에 AI 기능을 효과적으로 활용하는 방법

본 강사 주도형 실습 과정은 서울에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되며, 현대적인 개발 환경 내에서 GitHub Copilot을 효과적으로 활용하고자 하는 초급부터 중급 수준의 개발자들을 대상으로 합니다.

서울에서 강사가 직접 진행하는 본 실시간 교육은 Tabnine을 활용해 코딩 효율성을 높이고자 하는 초보 수준의 개발자들을 대상으로 합니다.

강좌를 마칠 때까지 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 선호하는 IDE에 Tabnine을 설치하고 설정할 수 있습니다.
• Tabnine의 자동완성 기능을 활용해 코딩 속도를 높일 수 있습니다.
• 최적의 보조 환경을 위해 Tabnine 설정을 맞춤화할 수 있습니다.
• Tabnine의 AI가 사용자의 코드 패턴을 학습하여 더 나은 제안을 제공하는 원리를 이해할 수 있습니다.

이 워크숍은 하루 동안 진행되며, 소프트웨어 팀들이 소프트웨어 개발 수명주기 전반에 최첨단 인공지능 도구들을 통합할 수 있도록 지원합니다. 점진적으로 상승하는 여러 ‘레벨’로 구성된 인터랙티브 게임 형식의 이 프로그램은 기술적 성장, 창의성 및 팀 협업을 모두 장려합니다.

참가자들은 요구사항 수집 및 설계부터 코딩, 테스트, 배포, 모니터링에 이르기까지 SDLC의 모든 단계에서 ChatGPT, GitHub Copilot, 머신러닝 기반 로그 분석 시스템과 같은 AI 도구들을 활용해 실제 업무상의 과제들을 해결하게 됩니다.

현대적인 개발 환경을 염두에 설계된 이 워크숍은 참가자들이 인공지능 기술을 능숙하게 다룰 수 있도록 돕고, 팀 간 협업을 강화하는 한편 생성형 AI와 머신러닝 기술로 소프트웨어 배포 프로세스를 어떻게 향상시킬 수 있는지에 대한 심도 깊은 이해를 제공합니다.

서울에서 진행되는 이 강사 주도형 실시간 교육은 Replit AI를 활용해 간단한 애플리케이션을 보다 빠르게 제작, 테스트 및 배포하고자 하는 초급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 프롬프트만으로 앱을 만들고 AI 지원을 통해 코드를 개선하며 설정을 안전하게 관리한 뒤 실제 작동하는 애플리케이션을 배포할 수 있게 됩니다.

서울에서 진행되는 이 강사 주도형 라이브 교육은 초급부터 고급 수준까지의 제품 팀, 개발자 및 기술 관련 비즈니스 사용자를 대상으로 하며, Lovable를 활용해 보다 체계적이고 품질 높으며 안정적인 실제 애플리케이션을 빠르게 개발하고 배포하려는 이들을 위해 마련되었습니다.

교육을 수료하면 참가자들은 애플리케이션을 계획 및 생성하고, 사용자 경험과 데이터 처리 방식을 개선하며, 운영에 필요한 핵심 기능을 추가하는 것은 물론 배포 준비와 팀 간 협업 체계까지 구축할 수 있게 됩니다.

본 강의는 프로그래밍이나 기술적 배경 지식이 전혀 없는 분들을 위해 기획되었습니다. Anthropic에서 개발한 AI 기반 코딩 및 자동화 도구인 클로드 코드를 활용해 실제 프로젝트를 구축하고, 업무 프로세스를 자동화하며 일상적으로 사용하는 여러 서비스들과 연동할 수 있도록 돕는 것이 목표입니다. 또한 간단한 영어 표현만으로도 이 모든 작업을 수행할 수 있습니다.

수강생들은 강의 시작부터 클로드 앱(claude.ai 및 Claude Desktop)을 사용해 직접 과제를 수행하며, MCP(Model Context Protocol) 커넥터를 통해 외부 서비스와 연결하는 방법까지 익히게 됩니다. 총 7시간으로 구성된 이 과정에는 실습 중심의 ‘라이브 빌드 세션’도 포함되어 있습니다. 이 시간에는 참가자들이 제출한 실제 업무 상황을 바탕으로 그룹 단위로 협업하며 워크플로우를 설계하는데, 개별 연습만으로는 체득하기 어려운 프롬프트 활용 능력을 배울 수 있는 특별한 기회입니다. 강의가 끝날 때쯤이면 모든 참가자는 실제로 작동 가능한 프로젝트를 완성하고 클로드와 최소 한 개 이상의 외부 서비스를 연동하는 성과를 얻게 됩니다.

강의 구성

• 상호작용형 강의 및 실시간 시연
• 각 개념 학습 후 진행되는 실습 과제 (수강생들이 실시간으로 따라 해보는 방식)
• MCP 커넥터를 활용한 외부 서비스 연동을 포함한 협업형 라이브 빌드 세션
• 모든 내용을 종합해 수행하는 최종 프로젝트 및 결과 공유

본 강좌는 코딩이나 기술적 배경이 전혀 없는 분들께도 Claude Code—Anthropic에서 개발한 AI 기반 코딩 및 자동화 도구—를 자신감 있게 활용할 수 있도록 돕는 실습 중심의 교육입니다. 참가자들은 일상적인 영어로 실제 프로젝트를 만들고 업무 흐름을 자동화하며 다양한 서비스와 연동할 수 있습니다.

수강생들은 클라우드 앱(claude.ai 및 Claude Desktop)을 활용해 첫 접속부터 MCP(Model Context Protocol) 커넥터를 이용한 외부 서비스 연동까지 모든 실습 과정을 직접 진행하게 됩니다. 강의가 끝날 무렵에는 모든 참가자가 실제로 작동하는 프로젝트 하나 이상을 완성하고 Claude와 적어도 하나 이상의 외부 서비스를 연결해낼 수 있게 됩니다.

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 실시간 시연
• 각 개념 설명 이후 진행되는 실습 과제(수강생들이 즉석에서 따라 하게 됨)
• 강좌 전체를 통해 함께 완성해가는 최종 프로젝트

이 서울에서 진행되는 강사 주도 실시간 교육(온라인 또는 대면)은 Claude Code를 활용하여 개발 워크플로를 가속화하고 AI 보조 코딩을 통해 팀의 생산성을 향상하고자 하는 중급 소프트웨어 엔지니어 및 기술 리드를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝날쯤이면 참가자는 Claude Code를 설치하고 구성하고, AI를 사용하여 코드를 탐색, 생성 및 개선하며, Git과 AI 워크플로를 통합하고, 확장 가능한 AI 보조 프로세스를 설계할 수 있게 됩니다.

서울에서 진행되는 본 강사 주도형 실습 교육은 클로드 코드를 활용해 아이디어부터 프로덕션 환경에 배포 가능한 애플리케이션까지 개발하고자 하는 중급 수준의 개발자들을 대상으로 합니다.

강의가 끝날 때쯤 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• CLAUDE.md 파일을 활용해 클로드 코드를 적절히 설정하고 AI 에이전트에게 지시할 수 있습니다.
• 애플리케이션 구조를 만들고 데이터 및 CMS도 연동할 수 있습니다.
• 테스트 스위트를 구성하며 하위 에이전트들을 이용해 품질 검증을 실행합니다.
• Vercel이나 Cloud Run에 애플리케이션을 자동으로 배포하는 설정도 가능합니다.

본 강의는 서울에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되며, GitHub Copilot 에이전트 모드를 활용해 기능 개발을 자동화하고 테스트 수행 및 대규모 코딩 작업 관리를 원하는 개발자를 위한 과정입니다.

강의가 끝나면 참가자들은 에이전트 모드 활성화 방법, 계획 수립부터 반복 작업까지 처리하는 방법, 터미널 명령 실행 방식 및 기업 차원의 거버넌스 정책 적용 절차를 익히게 됩니다.

본 교육 과정의 목표는 소프트웨어 및 AI 엔지니어를 법률 전문 엔지니어로 육성하는 것입니다. 즉, 실제로 법률 업무(eDiscovery, 검토, 조사 등)에 적용할 수 있는 AI 시스템을 구축할 인재가 되게 합니다.

이틀 만에 참가자들은 핵심적인 모든 기술적 과정을 거칩니다: 복잡한 실제 법률 데이터를 입수 및 처리하고, 검색해 회수하며, 인용 정보를 포함하는 RAG 기반 답변 기능도 구현합니다. 또한 로컬 모델 환경에서 프라이버시와 보안을 확보하고 이를 증명하며, 법정에서 인정될 수 있는 지표에 따라 AI 검토 결과를 산출한 뒤 최종적으로 배포 가능한 형태로 패키징하기까지 해냅니다.

서울에서 진행되는 이 실시간 강의는 Bolt.new을 활용해 웹 앱 프로토타입을 신속하게 만들고 개선하고자 하는 초급/중급/고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

강의를 마치면 참가자들은 지시사항만으로도 프로토타입을 생성하고, 기능 및 인터페이스 흐름을 개선하며, 앱의 동작 상태를 검증 및 수정할 뿐 아니라 최종적으로 관련자들의 검토용으로도 공개할 수 있게 됩니다.

서울에서 진행되는 본 강좌는 대화식으로 기능 개발을 하고 IDE 내 터미널 작업을 수행하며 전체 코드베이스를 리팩토링하고자 하는 개발자들을 위해 마련되었습니다.

강좌 종료 후에는 참가자들이 Cascade를 활용해 코드 탐색, 터미널 명령 실행, 예측 기반 편집 적용 및 자사 기술 환경에 맞게 윈드서프 설정을 커스터마이징할 수 있게 됩니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음 역량들을 갖추게 됩니다:

• 역할, 맥락, 제약사항, 도메인 표준, 형식, 예시 등 총 6개 층위로 구성된 기업용 프롬프트 아키텍처를 완벽히 숙지합니다.
• 비즈니스 및 보안·규제 요건(GDPR, EU AI Act, 업계별 표준 등)을 직접적으로 프롬프트에 반영할 수 있습니다.
• 모든 팀원들이 검증하고 공유하며 통합 관리하는 프롬프트 라이브러리를 함께 구축합니다.
• 지속 가능한 거버넌스를 정의할 수 있게 됩니다. 여기에는 프롬프트 큐레이터 역할, 명명 규칙, 버전 관리, 품질 측정 기준 등이 포함됩니다.
• 실제로 활용 가능한 결과물인 ‘라이브러리 v1.0’, ‘거버넌스 헌장’, 그리고 ‘30일간의 도입 계획’을 직접 인수하게 됩니다.

참가자 역량 평가를 위한 교육 방식

• 아키텍트, 개발자, QA 담당자, 팀 리더들이 함께 참여하는 상호작용형 워크숍입니다.
• 아키텍트 컨설턴트의 지도 하에 실제 운영 가능한 결과물을 직접 만들어 나갑니다.
• 공동으로 구축된 모든 결과물은 전적으로 클라이언트 조직에게 귀속됩니다.

교육 맞춤화 옵션

• 본 교육 과정의 맞춤형 버전을 원하시는 경우, 연락 주시어 필요한 조치를 논의해 드립니다.