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개발/데이터백엔드 개발

개발자를 위한 바이브코딩 패러다임 : AI와 개발 역량을 확장하는 차세대 개발 전략

평생소장
약 9시간
사전지식 필요

개발부터 배포까지, AI와 함께 개발 역량을 확장하는 개발자로! 전통적인 코딩을 넘어, AI와 협업하며 전체 개발 사이클을 경험하는 새로운 방식의 실전 강의! 31년 차 개발자 정도현 컨설턴트가 직접 전하는 실무 노하우와 함께, 설계·테스트·운영 자동화까지 아우르는 바이브코딩의 모든 것을 익혀보세요!

#바이브 코딩#백엔드 개발

강의 정보

*선택한 옵션에 따라 상이할 수 있습니다.
온라인
9파트
25.07.04~ 영상 공개
커뮤니티 운영

최대51%
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380,000원
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개발자를 위한 바이브 코딩 패러다임 : AI와 개발 역량을 확장하는 차세대 개발 전략

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마감까지 0일1시간31분

커리큘럼

파트 9개약 9시간

  • Part 01 바이브 코딩 기초
  • Part 02 신규 프로젝트를 위한 PRD 작성과 요구사항 관리

      Ch 01 PRD 개요와 역할

    • 01 PRD란 무엇인가? - 목적과 실무 활용의 중요성
    • 02 PRD 구성 요소 완전 정복: 배경, 목표, 기능 요구사항 등
    • 03 AI와 함께하는 PRD 초안 작성 실습
    • Ch 02 요구사항 수집 기법과 사용자 스토리

    • 01 요구사항 수집 방법: 인터뷰, 관찰, 유저 여정 정리
    • 02 사용자 스토리와 수용 기준의 개념과 실무 적용법
    • 03 AI와 함께하는 사용자 스토리 및 수용 기준 작성 실습
    • Ch 03 요구사항 명세화와 우선순위 관리

    • 01 요구사항을 명확하게 명세하는 법과 도구
    • 02 백로그 관리의 핵심 원칙과 실무 예시
    • 03 MVP란 무엇이고, 어떻게 설정할 것인가?
    • 04 AI와 함께하는 요구사항 초안 정리 실습
    • Ch 04 PRD 작성 실전 및 검토

    • 01 실무에 적합한 PRD 문서 작성 구조와 팁
    • 02 GitHub 기반 협업 방식 익히기
    • 03 AI와 함께하는 PRD 초안 작성 및 PR 리뷰 실습
    • Ch 05 AI 도구를 활용한 요구사항 분석 및 개선

    • 01 AI로 요구사항 누락·중복을 검토하는 법
    • 02 AI와 함께하는 사용자 시나리오 보완 실습
  • Part 03 기존 모놀리식 프로젝트 마이그레이션을 위한 PRD 작성

      Ch 01 모놀리식 vs 마이크로서비스 이해 및 필요성

    • 01 모놀리식 아키텍처의 구조와 한계 정리하기
    • 02 마이크로서비스가 필요한 이유와 기대 효과
    • 03 AI와 함께하는 모놀리식 구조 분석 및 개선 포인트 찾기
    • Ch 02 기존 시스템 기능 분석 및 도메인 정의

    • 01 기능별로 시스템을 분석하고 정리하는 법
    • 02 도메인 기준으로 시스템을 분할하는 기준 이해하기
    • 03 AI와 함께하는 RealWorld 기능 도메인 매핑 실습
    • Ch 03 마이그레이션 요구사항 도출

    • 01 전환 시 고려해야 할 기능 및 비기능 요구사항 정리
    • 02 데이터 일관성과 인증 처리 등 핵심 이슈 살펴보기
    • 03 AI와 함께하는 전환 요구사항 목록화 실습
    • Ch 04 마이그레이션 전략 수립 (점진적 vs 일괄)

    • 01 점진적 전환과 일괄 전환의 차이와 장단점
    • 02 Strangler 패턴을 활용한 전환 전략 설계 이해
    • 03 AI와 함께하는 전환 순서 제안받고 로드맵 구성하기
    • Ch 05 마이그레이션 PRD 작성 및 검토

    • 01 마이그레이션 PRD에 포함되어야 할 주요 항목
    • 02 변화 범위와 영향도 중심으로 문서를 구성하는 법
    • 03 AI와 함께하는 마이그레이션 PRD 초안 작성 실습
    • Ch 06 AI를 활용한 시스템 분석 및 설계 보조

    • 01 AI로 기존 시스템의 서비스 경계를 분석하는 법
    • 02 도메인 분리 기준을 검토하고 설계를 보완하는 전략
    • 03 AI와 함께하는 설계 피드백 받고 구조 수정하기
  • Part 04 모놀리식 시스템 기능 분할 및 Task 관리

      Ch 01 기존 프로젝트 분석 및 도메인 기반 기능 분할 (클린 아키텍처 기초)

    • 01 기능을 도메인 단위로 분리하는 기준 이해하기
    • 02 클린 아키텍처의 핵심 개념: 책임 분리와 레이어 구조
    • 03 AI와 함께하는 RealWorld 기능 그룹화 실습
    • Ch 02 마이크로서비스 경계 정의 및 설계

    • 01 서비스 경계를 정의하는 핵심 기준 살펴보기
    • 02 도메인 단위로 데이터와 책임을 나누는 설계 전략
    • 03 AI와 함께하는 마이크로서비스 경계 설계 실습
    • Ch 03 Task 세분화와 관리

    • 01 Task를 세분화하는 기준과 우선순위 정하는 법
    • 02 TaskMaster로 기능 단위 작업을 정리하고 할당하는 흐름 익히기
    • 03 AI와 함께하는 RealWorld 사용자 서비스 작업 목록화 실습
  • Part 05 AI와 함께하는 테스트 주도 개발(TDD)

      Ch 01 TDD의 기본 원칙과 필요성 재확인

    • 01 TDD의 핵심 흐름: 실패에서 시작하는 테스트 중심 개발 이해하기
    • 02 AI 시대, TDD가 왜 더 중요해졌는지 살펴보기
    • 03 AI와 함께하는 간단한 함수 기반 TDD 사이클 실습
    • Ch 02 Java 테스트 프레임워크 활용법 (JUnit)

    • 01 JUnit의 기본 구조와 주요 애너테이션 이해하기
    • 02 Mock 객체를 활용한 테스트 시뮬레이션 전략
    • 03 AI와 함께하는 계산기 클래스 테스트 코드 작성 실습
    • Ch 03 AI 코딩 도구 소개

    • 01 Windsurlf, Cursor 등 AI 코딩 도구의 개념과 역할
    • 02 AI가 작성한 코드를 검증하고 해석하는 관점 기르기
    • 03 AI와 함께하는 함수 자동완성 및 테스트 검증 실습
    • Ch 04 AI와 협업하며 테스트 작성하기

    • 01 테스트 케이스를 먼저 작성하고 AI로 구현을 유도하는 방식 이해하기
    • 02 AI와 함께하는 댓글 작성 기능 테스트 → 코드 구현 → 검증 사이클 실습
    • Ch 05 리팩토링과 코드 품질 개선

    • 01 코드 품질을 위한 리팩토링 기준과 접근법 정리하기
    • 02 AI로 코드 리뷰를 받고 품질 개선 포인트 도출하기
    • 03 AI와 함께하는 중복 제거·로직 정리 및 테스트 보강 실습
    • Ch 06 RealWorld 프로젝트에의 TDD 적용

    • 01 실제 프로젝트에서 TDD를 적용할 때 고려해야 할 전략
    • 02 단위 테스트 vs 통합 테스트의 구분과 병행 전략
    • 03 AI와 함께하는 프로필 이미지 업로드 기능 TDD 전 과정 실습
  • Part 06 NoOps 클라우드 네이티브 설계

      Ch 01 NoSQL 기술 소개 및 활용 배경

    • 01 NoSQL이 필요한 이유와 관계형 DB와의 차이 이해하기
    • 02 스키마 유연성과 수평 확장의 개념 정리
    • 03 AI와 함께하는 RealWorld 퍼시스턴스 구조 설계 실습
    • Ch 02 마이크로서비스별 데이터베이스 전략

    • 01 서비스 특성에 따라 다른 DB를 선택하는 전략
    • 02 폴리글럿 퍼시스턴스 개념과 사례 중심 정리
    • 03 AI와 함께하는 서비스별 DB 구성 계획 수립하기
    • Ch 03 NoSQL 기반 설계 및 데이터 모델링

    • 01 문서 기반 모델링과 참조 모델링의 차이 이해하기
    • 02 컬렉션 설계 시 고려할 요소와 구조화 방법 정리
    • 03 AI와 함께하는 댓글 서비스의 MongoDB 모델링 실습
    • Ch 03 NoSQL 기반 마이크로서비스 구현 실습

    • 04 CRUD API 구현 흐름과 스키마 변경 대응 전략
    • 05 AI와 함께하는 댓글 서비스의 MongoDB 기반 API 구현 실습
    • Ch 04 AI 활용한 성능 진단 및 튜닝 보조

    • 01 인덱스, 쿼리 최적화 등 성능 개선 요소 이해하기
    • 02 AI와 함께하는 쿼리 분석 및 성능 튜닝 포인트 도출 실습
  • Part 07 마이크로 서비스 아키텍처와 클린 아키텍처 적용

      Ch 01 마이크로서비스 아키텍처 핵심 원리 복습

    • 01 마이크로서비스 아키텍처의 핵심 원리 정리하기
    • 01 독립 배포와 느슨한 결합 구조가 주는 실무적 장점
    • 01 AI와 함께하는 모놀리식 vs 마이크로서비스 구조 비교 실습
    • Ch 02 마이크로서비스 내부에 클린 아키텍처 적용

    • 01 클린 아키텍처의 기본 개념과 레이어 구조 이해하기
    • 02 도메인, 어댑터, 유즈케이스 간 책임 분리 전략 정리
    • 03 AI와 함께하는 기사 서비스 클린 아키텍처 재구성 실습
    • Ch 03 클린 아키텍처와 유지보수성 향상 효과

    • 01 아키텍처가 변경에 강해지는 구조 이해하기
    • 02 테스트 용이성과 유지보수성 측면의 실무적 효과
    • 03 AI와 함께하는 변경 시나리오 기반 영향도 실험
    • Ch 04 공통 모듈과 마이크로서비스 간 코드 공유 전략

    • 01 공통 유틸 모듈 관리 방식과 공유 전략 이해하기
    • 02 버전 충돌과 의존성 문제를 피하는 설계 방법
    • 03 AI와 함께하는 공통 모듈 구조 설계 논의
    • Ch 05 AI를 활용한 아키텍처 검토 및 개선

    • 01 AI로 구조를 진단하고 개선 방향 피드백 받는 전략
    • 02 AI와 함께하는 아키텍처 리뷰 및 개선 포인트 도출 실습
  • Part 08 AWS IaC 기반 마이크로 서비스 배포 및 운영 자동화

      Ch 01 AWS에서의 마이크로서비스 설계 개요

    • 01 AWS 기반 마이크로서비스 아키텍처 구조 이해하기
    • 02 서버리스 아키텍처 도입의 장점과 고려사항 정리
    • 03 AI와 함께하는 RealWorld 서버리스 마이그레이션 계획 수립
    • Ch 02 Infrastructure as Code (IaC)의 개념과 장점

    • 01 IaC의 개념과 코드화된 인프라의 장점 살펴보기
    • 02 자동화된 인프라 관리가 주는 실무 효율
    • 03 AI와 함께하는 간단한 IaC 템플릿 설계 실습
    • Ch 03 AWS CDK를 활용한 리소스 프로비저닝

    • 01 CDK의 기본 개념과 코드 작성 방식 익히기
    • 02 스택 단위 구성과 리소스 선언 방법 정리
    • 03 AI와 함께하는 댓글 서비스 인프라 구성 실습
    • Ch 04 CI/CD 파이프라인과 배포 자동화

    • 01 CI/CD 개념과 Git 기반 자동화 배포 흐름 이해하기
    • 02 릴리즈 자동화 전략과 실전 적용 방식 정리
    • 03 AI와 함께하는 배포 자동화 흐름 구성 실습
    • Ch 05 운영 모니터링 및 자동 확장 설정

    • 01 CloudWatch를 활용한 모니터링 구성 이해하기
    • 02 Auto Scaling을 통한 부하 대응 전략
    • 03 AI와 함께하는 운영 모니터링 시나리오 실습
    • Ch 06 AI를 활용한 IaC 개발 및 문제 해결

    • 01 AI로 IaC 코드 작성 시 오류 진단 및 해결법 찾기
    • 02 실무에서 발생 가능한 배포 문제를 AI와 함께 디버깅하기
  • Part 09 AI 기반 보안, 유지보수 및 운영 모니터링 전략

      Ch 01 마이크로서비스 보안 기초 (인증과 권한)

    • 01 JWT, OAuth2 등 인증 개념 정리하기
    • 02 서비스별 권한 제어 구조 설계 방법 이해하기
    • 03 AI와 함께하는 인증 흐름 구현 전략 수립
    • Ch 02 DevSecOps와 CI 파이프라인 보안

    • 01 개발 단계에서 보안 품질을 확보하는 접근법
    • 02 정적 분석, 자동 테스트, 취약점 탐지의 흐름 정리
    • 03 AI와 함께하는 보안 자동화 파이프라인 설계 실습
    • Ch 03 AI 기반 애플리케이션 보안 강화

    • 01 AI를 활용한 보안 위협 탐지 및 사전 대응 전략
    • 02 보안 점검 체크리스트 기반 보완 포인트 파악
    • 03 AI와 함께하는 애플리케이션 보안 점검 시나리오 실습
    • Ch 04 지속적인 코드 개선과 AI 코치 활용

    • 01 AI 기반 코드 리뷰의 개념과 한계 이해하기
    • 02 지속적으로 개선하는 코드 품질 관리 전략
    • 03 AI와 함께하는 RealWorld 코드 품질 진단 및 개선 실습
    • Ch 05 컴플라이언스 대응과 로그 관리 전략

    • 01 개발자 관점에서 알아야 할 주요 컴플라이언스 개념 정리하기
    • 02 서비스 운영 시 필요한 로그 보관/관리 기준 이해하기
    • 03 AI와 함께하는 로그 정책 점검 및 민감 정보 필터링 전략 수립
 영상공개 일정 D-54
해당 강의는 총 2회에 걸쳐 공개됩니다.
1차2025.07.04(금)
최종2025.08.01(금)

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학습 규정 및 환불 규정

학습 규정


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총 학습기간:

  • 정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 30일, 무료 수강 기간은 31 일차 이후로 무제한이며, 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.

  • 본 패키지는 약 9시간 분량으로, 일 1시간 내외의 학습 시간을 통해 정상 수강 기간(=유료 수강 기간) 내에 모두 수강이 가능합니다.

  • 수강시작일: 수강 시작일은 결제일로부터 기간이 산정되며, 결제를 완료하시면 마이페이지를 통해 바로 수강이 가능합니다. (사전 예약 강의는 1차 강의 오픈일)

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  • 수강시작 후 7일 이내, 100% 환불 가능합니다. (단, 수강하셨다면 수강 분량만큼 차감)

  • 수강시작 후 7일 이내, 1강 이상 수강 시 전체 강의에서 수강한 강의의 비율에 해당하는 수강료를 차감 후 환불 가능합니다.


  • 수강시작 후 7일 초과 시 정상 수강기간 대비 잔여일에 대해 아래 환불규정에 따라 환불 가능합니다.

    • 환불요청일 시 기준

    • : 수강시작 후 1/3 경과 전, 실 결제금액의 2/3에 해당하는 금액 환불

    • : 수강시작 후 1/2 경과 전, 실 결제금액의 1/2에 해당하는 금액 환불

    • : 수강시작 후 1/2 경과 후, 환불 금액 없음


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[특별 구성] 바이브코더로의 성장을 위한 백엔드 실전 패키지 주의사항 및 환불규


  • 위 패키지는 온라인 단과 강의 [개발자를 위한 바이브 코딩 패러다임 : AI와 개발 역량을 확장하는 차세대 개발 전략] 강의와 [9개 도메인 프로젝트로 끝내는 백엔드 웹 개발 (Java/Spring) 초격차 패키지 Online.] 강의를 묶어 추가 할인을 제공하는 패키지 상품입니다.

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  • 정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 60일, 무료 수강 기간은 61일차 이후로 무제한이며, 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.

  • 본 패키지는 약 115시간 분량으로, 일 1시간 내외의 학습 시간을 통해 정상 수강 기간(=유료 수강 기간) 내에 모두 수강이 가능합니다.

  • 수강시작일: 수강 시작일은 결제일로부터 기간이 산정되며, 결제를 완료하시면 마이페이지를 통해 바로 수강이 가능합니다. (사전 예약 강의는 1차 강의 오픈일)

  • 패스트캠퍼스의 사정으로 수강시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼 수강 시작일이 연기됩니다.


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