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기간 14 시간
코스 개요
요구사항 정의 및 계획 단계에서의 AI 활용
- NLP와 LLM을 활용한 요구사항 분석
- 이해관계자의 입력을 에픽(Epic) 및 유저 스토리로 변환하기
- 스토리 정제 및 수용 기준 생성을 위한 AI 도구 활용
AI 증강 설계 및 아키텍처
- AI를 활용한 시스템 컴포넌트 및 의존성 모델링
- 아키텍처 다이어그램 및 UML 제안 생성
- 프롬프트 기반 시스템 추론을 통한 설계 검증
AI 강화 개발 워크플로우
- AI 지원 코드 생성 및 기본 템플릿(Boilerplate) 설정
- LLM을 활용한 코드 리팩토링 및 성능 개선
- IDE에 AI 도구 통합 (예: Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)
AI를 활용한 테스트
- AI 모델을 이용한 단위 및 통합 테스트 생성
- AI 지원 회귀 분석 및 테스트 유지보수
- AI를 통한 탐색적 테스트 및 경계 조건 케이스 생성
문서화, 리뷰 및 지식 공유
- 코드 및 API로부터의 자동 문서 생성
- AI 프롬프트 및 체크리스트를 활용한 코드 리뷰 자동화
- 대화형 AI를 활용한 지식 베이스 및 FAQ 작성
CI/CD 및 배포 자동화에서의 AI 활용
- AI 강화 파이프라인 최적화 및 위험 기반 테스트
- 지능형 카나리 릴리스 및 롤백 제안
- 배포 검증 및 배포 후 분석에 AI 적용
거버넌스, 윤리 및 구현 전략
- 책임 있는 AI 사용 보장 및 생성 코드 내 편향 방지
- AI 지원 워크플로우에서의 감사 및 준수(Audit & Compliance)
- SDLC 전반에 걸친 단계적 AI 도입 로드맵 구축
요약 및 다음 단계
요건
- 소프트웨어 개발 생애주기 개념에 대한 이해
- 소프트웨어 아키텍처 또는 팀 리더십 경험
- DevOps, 애자일 실천 원칙 또는 SDLC 도구에 대한 친숙함
대상 독자
- 소프트웨어 아키텍트
- 개발 리드
- 엔지니어링 매니저
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