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 기간 21 시간

코스 개요

바이브 코딩 입문

  • 바이브 코딩의 정의와 역사
  • ‘프롬프트-투-코드’ 협업의 철학
  • AI 코딩이 전통적인 개발과 다른 점

코딩에 적용되는 대규모 언어 모델(LLM)

  • 개발자를 위한 LLM 개요: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
  • 오픈소스 및 독점형 AI 코더 비교
  • LLM의 로컬 배포 또는 API를 통한 활용

개발자를 위한 프롬프트 엔지니어링

  • 코드 생성 및 리팩터링을 위한 효과적인 프롬프팅
  • 컨텍스트 관리 및 대화 상태 처리
  • 코딩 작업을 위한 재사용 가능한 프롬프트 템플릿 생성

실습 중심 바이브 코딩 환경

  • Replit을 활용한 협업형 AI 코딩
  • IDE에 GitHub Copilot 및 Qwen Coder 통합
  • 팀 협업을 위한 워크플로우 커스터마이징

AI 워크플로우에서의 코드 품질 및 검증

  • LLM 생성 코드 검토 및 테스트
  • 일관성, 유지보수성, 보안 확보
  • 워크플로우 내 코드 검증 도구 통합

엔터프라이즈 통합 및 거버넌스

  • 팀 전반에 걸친 바이브 코딩 확장
  • 코드 생성 시 AI 거버넌스, 윤리 및 규정 준수
  • AI 지원 개발을 위한 조직 프레임워크 설계

고급 주제: 바이브 코딩 확장

  • 하이브리드 AI 워크플로우를 위한 다중 LLM 조합
  • 바이브 코딩의 CI/CD 자동화와의 통합
  • 미래 트렌드: 멀티에이전트 개발 생태계

팀 프로젝트 및 협업

  • 실제 환경 적용 가능한 AI 지원 코딩 프로젝트 설계
  • 인간 개발자와 AI 개발자 간 협업
  • 결과 제시 및 생산성 향상 측정

요약 및 다음 단계

요건

  • 소프트웨어 개발 워크플로우에 대한 이해
  • Python, JavaScript 또는 기타 최신 프로그래밍 언어 사용 경험
  • Git 기반 버전 관리 시스템에 대한 숙지

대상 독자

  • AI 지원 개발을 탐색하는 소프트웨어 엔지니어
  • 코딩 워크플로우 내 AI 도입을 감독하는 엔지니어링 리드
  • 프로덕션 파이프라인에 LLM을 통합하려는 엔터프라이즈 개발 팀

참가자 수


참가자별 가격

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