Course Outline

요구사항 및 계획 단계에서의 AI

  • 요구사항 분석을 위한 NLP 및 LLM 사용
  • 이해관계자의 입력을 에픽과 사용자 스토리로 변환
  • 스토리 정제 및 수락 기준 생성을 위한 AI 도구

AI 증강 설계 및 아키텍처

  • AI를 사용하여 시스템 구성 요소 및 의존성 모델링
  • 아키텍처 다이어그램 및 UML 제안 생성
  • 프롬프트 기반 시스템 추론을 통한 설계 검증

AI 강화 개발 워크플로우

  • AI 보조 코드 생성 및 보일러플레이트 스캐폴딩
  • LLM을 통한 코드 리팩토링 및 성능 개선
  • IDE(예: Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)에 AI 도구 통합

AI로 테스트 수행

  • AI 모델을 사용하여 단위 및 통합 테스트 생성
  • AI 보조 회귀 분석 및 테스트 유지보수
  • AI를 통한 탐색적 및 경계 사례 생성

Documentation, 검토 및 지식 공유

  • 코드 및 API에서 자동 문서 생성
  • AI 프롬프트 및 체크리스트를 통한 코드 검토 자동화
  • 대화형 AI를 통한 지식 기반 및 FAQ 생성

CI/CD 및 배포 자동화에서의 AI

  • AI 증강 파이프라인 최적화 및 위험 기반 테스트
  • 지능형 캐너리 릴리스 및 롤백 제안
  • 배포 확인 및 배포 후 분석에서의 AI

Go 관리, 윤리 및 구현 전략

  • 생성된 코드에서 편견을 피하고 책임 있는 AI 사용 보장
  • AI 보조 워크플로우의 감사 및 준수
  • SDLC 전반에 걸쳐 단계별 AI 채택을 위한 로드맵 구축

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 소프트웨어 개발 라이프사이클 개념에 대한 이해
  • 소프트웨어 아키텍처 또는 팀 리더십 경험
  • DevOps, 애자일 실천 방법 또는 SDLC 도구에 대한 친숙함

대상

  • 소프트웨어 아키텍트
  • 개발 리더
  • 엔지니어링 매니저
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

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