생성형 AI의 SW개발에 활용 방안

생성형 AI에게 생성형 AI를 SW개발에 어떻게 활용하는 게 좋을 지 물어보면, 개발자가 보조 수단으로 쓰되 개발자를 대체해선 안된다, AI가 생성한 코드나 분석 설계 산출물은 철저히 검증을 해야 한다, 개발자가 생성된 코드를 완벽히 이해하고 넘어가야 한다, 개발자는 개발 역량을 더욱 더 강화해야 한다고 대답한다. 요컨대 AI는 역량이 부족하지만 단순한 작업을 보좌해 줄 수 있는 정도의 기여 밖에 못한다는 것을 자인하고 있다. 본 강좌에서는 생성형 AI가 왜 개발자를 대체할 수 없는 지, 그렇다면 어떻게 활용해야 좋을 지 생성형 AI의 SW개발에 활용 방안을 명쾌히 설명해 드립니다. 강의 시간: 1시간 28분. 모든 퀴즈를 80% 이상 패스할 경우, 본 과정의 수료증을 자동 발급 받음. I. 생성형 AI의 특성과 한계 40:36 a. 도입부: 생성형 AI가 왜 개발자를 대체할 수 없는 지, 그렇다면 어떻게 활용해야 좋을 지? 1:34 b. 생성형 AI의 한계: 기존의 자료에서 답을 찾기 때문에 창의적 해답을 못 만든다. 6:54 c. 생성형 AI의 위험성: 자기가 만든 글의 의미도 모르면서 잘 둘러 대고, 정확한 답변을 추구하지 않는다. 14:12 d. 생성형 AI의 지능 수준: 특정 전문 분야의 대학생 수준(즉 준전문가 수준) 1:57 e. 생성형 AI의 보안 문제: 회사 기밀 유출 가능 2:35 f. 생성형 AI의 유용성: 전문가를 보좌하여 단순한 작업을 대신해 줘 전문가의 생산성을 높인다. 14:44 II. SW개발을 지원하는 다양한 툴의 종류와 활용 데모 25:67 a. SW개발 지원 AI 툴 4:01 b. 생성형 AI 툴의 프롬프팅 데모 4:02 c. ChatGPT 및 AIPRM plugin의 코딩 보조 데모 3:28 d. SW개발 지원 웹사이트 3:19 e. 통합개발환경 (IDE) 및 내부개발자플랫폼 (IDP) 2:24 f. 통합개발환경(IDE) plugin인 CodeGPT의 코딩 보정 데모 3:29 g. 모델 기반의 코딩 자동화 툴: 통합 모델링 툴과 Low Code 개발 플랫폼 2:24 h. 모델링도 없이 애플리케이션 확보: No Code 개발 플랫폼과 SaaS 3:40 III. SW개발 생애주기 단계 별 생성형 AI 활용 데모 21:31 a. SW요구 분석에 AI를 활용하는 데모 4:50 b. SW아키텍처 설계에 AI를 활용하는 데모 3:43 c. SW상세 설계 및 도메인 모델링에 AI를 활용하는 데모 6:12 d. SW 코딩 및 테스트에 AI를 활용하는 데모 7:26