AI로 만들기

Ai-Building

• 비전에서 제품으로 직관보다 프로세스를 우선하면서, 대략적인 아이디어에서 실제로 작동하는 제품까지 AI를 이끄는 법을 배워요. 살아있는 문서를 만들고, 코딩 전에 반복적으로 계획을 세우고, AI 시스템이 진짜 목표에서 벗어나지 않도록 지켜주는 인간의 판단력을 키워요.
• 출시와 반복 개선 첫날부터 AI 시스템을 실제 운영에 투입하고, 요구사항이 바뀌면서 안전하게 발전시키는 법을 배워요. Git 기반 배포, 자동화된 테스트 파이프라인, 데이터베이스 마이그레이션, 운영 로깅을 마스터하는데, 이는 AI가 망가지지 않고 학습하고 개선될 수 있게 하는 인프라예요.
• 프로세스 아키텍처 초기 계획부터 구현과 검토까지, 변경 요청을 통해 AI 시스템 변경을 체계적으로 관리하는 법을 배워요. 구조화된 프로세스를 따르는 것이 왜 버그를 조기에 발견하고 복잡한 AI 프로젝트를 정리되고 추적 가능한 상태로 유지하는지 발견하게 돼요.
• 기술의 기초 애플리케이션을 움직이는 코드와 파일부터, 서로 다른 구성 요소가 API를 통해 어떻게 소통하는지까지, 소프트웨어가 실제로 어떻게 작동하는지 배워요. 데이터베이스, JSON, 그리고 현대적인 앱을 가능하게 하는 프론트엔드-백엔드 분리를 이해하게 돼요.
• AI 이해하기 대규모 언어 모델이 실제로 어떻게 작동하는지—토큰화부터 환각(hallucination)까지—알아보고, 코드가 아니라 결과에 집중하는 AI 빌더처럼 생각하는 법을 배워요. AI 시스템을 효과적으로 다루는 데 필요한 실전 기술을 익히고, 어디까지 신뢰해야 할지 이해하게 돼요.
• AI와 함께 일하기 가벼운 사용자와 능숙한 협업자를 가르는 능력을 익히면서 AI와 효과적으로 일하는 법을 배워요 — AI에게 필요한 전체 맥락을 제공하는 것, 방법을 세세히 지시하기보다 원하는 결과를 설명하는 것, 기술적 세부사항에 빠지지 않고 결과물을 비판적으로 평가하는 것이에요.
• 나만의 AI 툴킷 VS Code와 명령줄 설정부터 충돌 없이 대규모 병렬 AI 작업을 조율하는 것까지, Claude를 코딩 파트너로 삼아 개발하는 법을 배워요. AI의 능력을 실제로 작동하는 프로젝트로 바꾸는 실전 워크플로를 익혀요.