Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
본 과정은 AI 개발 도구를 활용하여 소프트웨어를 구축, 테스트, 배포하는 전반적인 엔지니어링 워크플로우를 다룹니다. 프롬프트 엔지니어링이나 RAG 시스템 구축보다는, AI 코딩 어시스턴트, 에이전트, CI/CD 등 실제 개발 과정에 초점을 맞춥니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 GitHub Claude Ecosystem의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기AI 개발 도구(AI developer tools)를 사용하여 엔지니어링 규율을 잃지 않으면서 소프트웨어를 구축, 테스트, 배포, 확장 및 감사하는 방법에 대한 무료 실습 과정입니다.
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| 리소스 | 링크 |
|---|
| 시작 날짜 | 2026년 8월 31일 |
| 학습 | 과정 플랫폼 · 자료 · 비디오 |
| 과정 시작 | 시작 기사 읽기 |
| ... |
참고
2026년 자료는 현재 최종 확정 단계에 있습니다. 레포지토리는 다음 코호트의 방향을 보여주지만, 2026년 8월 31일에 코호트가 시작되기 전에 일부 비디오, 숙제, 마감일, 프로젝트 요구 사항 및 모듈 세부 정보는 변경될 수 있습니다.
AI Dev Tools Zoomcamp는 규율 있는 AI 지원 소프트웨어 개발을 배우고자 하는 개발자 및 기술 데이터 전문가를 위한 무료 실습 과정입니다.
이 과정은 하나의 핵심 워크플로우를 중심으로 구축되었습니다:
AI 도구에 올바한 컨텍스트(context)를 제공하고, 적절한 작업에 사용하며, 결과물을 검토하고, 결과를 테스트하며, 가드레일(guardrails)을 갖추고 소프트웨어를 배포하는 것입니다.
여러분은 최신 AI 개발 도구를 비교하고, 풀스택 애플리케이션을 구축 및 배포하며, 관측 가능성(observability)과 에이전트 지원 인시던트 대응으로 이를 운영하고, MCP와 재사용 가능한 기능을 통해 코딩 에이전트를 확장하게 됩니다.
이 과정은 프롬프트 엔지니어링(prompt-engineering)만을 다루는 과정도 아니며, 모델 훈련이나 RAG 시스템 구축에 관한 과정도 아닙니다. 초점은 AI 코딩 어시스턴트, 에이전트, 테스트, CI/CD, 배포, 문서화 및 검토를 통한 일상적인 소프트웨어 개발입니다.
이 과정은 다음과 같은 분들에게 적합합니다:
이 과정은 소프트웨어 엔지니어, ML 엔지니어, MLOps 엔지니어, AI 엔지니어, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 코드를 작성하는 분석가, 그리고 실질적인 프로젝트 경험을 원하는 기술 학생에게 특히 적합합니다.
만약 이전에 프로그래밍을 해본 적이 없거나, 비기술적인 AI 입문 과정을 원하거나, 주로 모델 학습(model training), 파인튜닝(fine-tuning), LangChain, 벡터 데이터베이스(vector databases), 또는 RAG에 초점을 맞추고 싶다면 이 과정은 적합하지 않을 수 있습니다.
사전 AI 도구 경험은 필요하지 않습니다.
다음 사항을 갖추어야 합니다:
도움이 되지만 필수는 아닙니다:
필수 사항은 아닙니다:
이 과정은 라이브 코호트(live cohort)의 일부로 따르거나 자료를 사용하여 독학으로 진행할 수 있습니다.
| Live Cohort | Self-Paced | |
|---|---|---|
| 시작일: 2026년 8월 31일 | 언제든지 | |
| ... | ||
| 중요 사항 |
'라이브 코호트(Live cohort)'는 의무적인 라이브 수업을 의미하지 않습니다. 강의는 사전 녹화됩니다. '라이브 코호트'란 공유된 마감일, 점수가 매겨지는 숙제, 리더보드 참여, 동료 검토, 커뮤니티 모멘텀, 그리고 인증서 취득 자격을 의미합니다.
독학 단계:
코딩 에이전트를 사용하여 모호한 제품 아이디어를 구체화하고 구현하며 독립적으로 검증된 소프트웨어로 전환하는 방법을 배웁니다.
이 모듈에서는 다음을 수행합니다:
AGENTS.md를 통해 코딩 에이전트에게 지속 가능한 컨텍스트를 제공합니다.결과물: 아이디어부터 구현 및 독립적인 QA까지 제품을 가져가는 AI 네이티브 개발 워크플로우를 설계하고 실행합니다.
AI 코딩 어시스턴트로 풀스택 애플리케이션을 구축하며, 모의(mocked) 컴포넌트를 하나씩 대체해 나갑니다.
다음 내용을 수행하게 됩니다:
결과물: 실시간 업데이트, 영구 데이터, 테스트, 그리고 명확한 API 계약을 갖춘 작동하는 풀스택 앱입니다.
애플리케이션을 로컬 환경에서 공개 배포까지 가져가며, 전체 시스템을 검증하는 테스트 및 전달(delivery) 체크를 수행합니다.
다음 내용을 수행하게 됩니다:
결과물: 자동화된 테스트와, 테스트 통과 후에만 배포하는 CI/CD가 적용된 Postgres 기반의 공개 컨테이너화 앱입니다.
배포된 앱이라도 조용히 실패할 수 있습니다. 릴리스 제어(release controls) 및 관측 가능성(observability)을 추가하여 문제를 감지하고, 조사하며, 대응할 수 있도록 합니다.
다음 내용을 수행하게 됩니다:
결과물: 개발(dev) 및 운영(prod) 워크플로우 분리, 관측 가능성 스택(observability stack), 실행 가능한 알림(actionable alerts), 그리고 개념 증명(proof-of-concept) AI 온콜 응답기.
반복되는 워크플로우와 프로젝트 역할을 재사용 가능한 기능으로 만들어 코딩 에이전트가 발견하고 적용할 수 있도록 합니다.
수강생은 다음을 수행합니다:
SKILL.md를 사용하여 발견 가능한 스킬(discoverable skills)을 생성하고, 이들이 전역적일지 프로젝트별일지 결정합니다. - PM/엔지니어/QA 역할을 포함하는 집중된 서브에이전트(subagents)를 정의하여 구현과 독립적인 검토를 분리합니다.결과물: 재사용 가능한 스킬, 서브에이전트 정의, 순차적 또는 병렬 프로젝트 작업을 위한 오케스트레이션 패턴.
최종 프로젝트에서는 학습자가 자신의 엔드투엔드 애플리케이션에 과정 워크플로우를 적용합니다.
수강생은 다음을 수행합니다:
실시간 코호트(live cohort) 인증서 과정의 경우, 프로젝트는 동료 검토(peer review)를 통해 평가됩니다. 학습자는 최종 프로젝트를 통과하고 필수 동료 검토를 완료해야 합니다.
인증서는 최종 프로젝트와 필수 동료 검토를 완료한 실시간 코호트 학습자에게 제공됩니다.
숙제는 진행 상황을 유지하는 데 도움이 되지만, 인증은 최종 프로젝트 및 동료 검토 요건에 기반합니다. 일반적인 인증 과정은 'Certification'을 참조하십시오.
자기 주도 학습자(Self-paced learners)는 모든 자료를 무료로 사용할 수 있지만, 인증 자격은 실시간 코호트 참여가 필요합니다.
이 과정은 제가 AI 개발에 접근하는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 저는
과정 동안 저는 ChatGPT, Lovable, Antigravity를 사용한 풀스택 애플리케이션인 포트폴리오 최적화 도구와 재현 가능한 문서가 포함된 구조화된 GitHub 프로젝트를 만들었습니다.
이 과정은 코딩 에이전트를 효과적으로 사용하는 방법과 문제 디버깅 방법을 가르쳐 주었으며, MCP(Micro-Component Platforms), 도구 및 프롬프트에 대한 노출을 제공했습니다. 이는 제가 어떤 아이디어든 작동하는 프로토타입으로 구상할 수 있도록 도와주었습니다.
과정 동안 저는 영어 사용자가 핀란드어 읽기, 쓰기, 듣기, 말하기 능력을 연습할 수 있도록 돕는 핀란드 학습 웹사이트를 만들었습니다.
저는 Antigravity와 Gemini 및 Claude, Context7 문서화 MCP 서버, TypeScript, Python, Next.js, FastAPI, SQLite, 그리고 GitHub Actions를 사용한 CI/CD를 활용했습니다.
DataTalks.Club Slack에 참여하여 #course-ai-dev-tools-zoomcamp 채널에서 과정 질문, 문제 해결 및 토론을 진행하세요.
질문을 올리기 전에 다음 사항을 확인해 주세요:
과정 공지사항은 Telegram 채널에 게시됩니다. Telegram 메시지는 과정 Slack 채널에도 다시 게시됩니다.
해시태그 #aidevtools와 함께 여러분의 진행 상황을 공유하고 Alexey Grigorev 또는 DataTalksClub을 태그하세요. 공개적으로 학습하는 것은 책임감을 유지하고, 다른 학습자들을 만나고, 자신의 작업에 대한 가시적인 증거를 구축하는 데 도움이 됩니다.
공개적 학습 가이드를 확인하세요.
DataTalks.Club과 이 과정을 지원하는 데 관심이 있으신가요? [email protected]으로 연락 주세요.
전체 목록은 AI Dev Tools Zoomcamp FAQ를 참조하세요.
네. 비디오, 자료, 숙제 및 라이브 코호트 참여는 무료입니다.
아니요. 사전에 AI 코딩 도구 경험이 필수는 아닙니다. 기본적인 코드를 작성하고 프로젝트 저장소에서 작업할 수 있어야 합니다.
아니요. 이 과정은 데이터 과학자, ML 엔지니어, MLOps 엔지니어, 데이터 엔지니어, 코드를 작성하는 분석가, 그리고 기술 학생들에게도 관련성이 있습니다. 다만 기본적인 프로그래밍 능력은 필요합니다.
강의는 사전 녹화됩니다. 라이브 코호트는 마감일, 점수제 숙제, 리더보드, 동료 검토(peer review), 커뮤니티 지원 및 수료증 자격 부여를 추가합니다.
네. 비디오와 저장소 자료는 언제든지 사용할 수 있습니다. 자기 주도 학습자는 라이브 코호트에 참여하지 않으면 수료증을 받을 수 없습니다.
아니요. 강력한 컴퓨터나 GPU가 필요하지 않습니다.
아니요. 이 과정은 AI 지원 소프트웨어 개발 워크플로우에 중점을 둡니다: 코딩 어시스턴트, 에이전트(agents), MCP, 테스트, CI/CD, 배포, 문서화, 검토, 보안, 감사(audit) 및 DevOps.
DataTalks.Club은 데이터 애호가들의 글로벌 온라인 커뮤니티입니다. 이곳은 데이터를 논의하고, 배우고, 지식을 공유하며, 질문을 하고 답변하고, 서로를 지원하는 장소입니다.
대부분의 DataTalks.Club 활동은 Slack에서 이루어집니다. 저희는 그곳에 업데이트를 게시하고, 과정 질문을 토론하며, 학습자들이 서로를 지원하도록 돕습니다.
DataTalks.Club에서는 온라인 이벤트, 커뮤니티 활동 및 무료 과정을 조직합니다. 자세한 내용은 DataTalks.Club 문서를 참고하세요.