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코스 개요
AI 코딩 어시스턴트 개요
- 소프트웨어 공학 분야에서의 인공지능 활용에 대한 설명
- AI 코딩 어시스턴트의 역사와 발전 과정
- 주요 기능 및 특징
AI 코딩 어시스턴트를 뒷받침하는 기술들
- 머신러닝과 자연어 처리 기술
- 코드 분석 및 생성 알고리즘에 대한 설명
- 개발 환경과의 통합 방식
대표적인 AI 코딩 어시스턴트 도구들
- 다양한 도구 간 비교 분석
- GitHub Copilot, IntelliCode 등 실제 도구를 활용한 실습 시간
- 커뮤니티 기반의 공헌 및 확장 기능들
최적의 활용 방안과 워크플로우 통합 방법
- 일상적인 개발 작업에 AI 어시스턴트를 도입하는 법
- AI 어시스턴트와의 협업 방식
- 자신만의 환경에 맞게 AI 어시스턴트를 맞춤 설정하거나 학습시키는 방법
사례 연구 및 실제 적용 예시
- 개발 프로젝트에서 AI 어시스턴트가 성공적으로 활용된 사례들
- 현재 직면하고 있는 한계와 과제들
- 향후 발전 방향과 전망
윤리적 고려사항 및 책임감 있는 사용법
- AI 도구에서 발생할 수 있는 편향 및 공정성 문제 대응 방안
- 지적재산권 및 코드 소유권 관련 사항
- 개인정보 보호와 보안 측면에서의 고려사항
프로젝트 실습
- AI 코딩 어시스턴트를 활용하여 작은 규모의 프로젝트 개발하기
- 동료들과 함께 진행한 결과에 대한 피드백 세션
요약 및 향후 발전 방향 안내
요건
- 소프트웨어 개발의 기본 개념에 대한 이해
- Python, JavaScript 등 특정 프로그래밍 언어 사용 경험
- 통합 개발 환경(IDE) 활용에 대한 기초 지식
대상자
- 소프트웨어 개발자
- 기술 팀 리더
- 제품 관리자
14 시간
회원 평가 (1)
저는 파이썬의 스트림릿 라이브러리에 대한 지식을 얻었으며, 확실하게 제 팀에서 R 셔니로 만든 애플리케이션들을 개선하기 위해 이를 활용해볼 것입니다.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
코스 - GitHub Copilot for Developers
기계 번역됨