문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
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
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