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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