연락처 정보
 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

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (1)

예정된 코스

관련 카테고리