AI로 코드 짤 때 꼭 알아야 할 백엔드 개념 ①
해여
AI가 만든 백엔드 코드, 어디를 봐야 할지 막막한가요? 요청·API·데이터·동시성·인증·캐시에서 빠진 조건을 찾아내고, AI에게 어떤 요구사항을 전달하고 어떤 근거로 결과를 검토해야 하는지 배워요.
초급
네트워크, REST API, DBMS/RDBMS
만든 서비스, 실제로 굴려 본 적 있나요? 배포와 관측, 외부 연동과 큐, 파일과 확장, AI 기능 운영까지. AI가 만든 백엔드를 실제 사용자에게 계속 제공하려면 무엇을 더 정해야 하는지 배우는 2편입니다.
3명 이 수강하고 있어요.
난이도 초급
수강기한 무제한
배포 전후에 무엇을 확인해야 하는지, 켜졌다고 바로 요청을 받아도 되는지 판단할 수 있어요
로그·지표·알림을 읽고 어디에서 문제가 났는지 좁힐 수 있어요
외부 API·큐·파일·AI 답변처럼 실패할 수 있는 일을 서비스가 견디게 설계하는 기준이 생겨요
학습 대상은
누구일까요?
1편을 듣고 배포와 운영까지 이어가고 싶은 분
AI로 만든 서비스를 올렸는데 느려지거나 멈출 때 어디를 봐야 할지 모르는 분
문서 검색이나 도구 실행 같은 AI 기능을 서비스에 붙이려는 분
선수 지식,
필요할까요?
1편(요청·API·데이터·인증) 내용을 알고 있으면 좋아요
코딩 실습과 환경 설치는 없어요. 특정 클라우드나 프레임워크 지식은 필요하지 않아요
커리어인증
338
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수강생
18
개
수강평
38
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답변
4.9
점
강의 평점
6
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강의
반갑습니다!
AI와 컴퓨터 공학의 무한한 가능성을 탐구하며, 그 여정을 여러분과 나누고 싶은 해여입니다.
학부 시절 '컴퓨터 공학 중독자'라 불릴 만큼 전공에 대한 열정으로 4.4점 이상의 전공 학점으로 수석 졸업하였고, S대학원에서 AI를 전공하며 석사 학위를 받고 박사 과정을 통해 전문성을 심화했습니다.
하지만 이론적 탐구만큼이나 실제 세상의 문제를 AI로 해결하는 것에 큰 매력을 느껴, 박사 과정을 잠시 멈추고 스타트업에서 AI 기반 LLM 및 비디오 분석 프로젝트를 경험하며 귀중한 실전 경험을 쌓았습니다.
지금은 국내 Top3 대기업 중 한 곳에서 LLM 프로젝트 개발 및 PM으로 일하며, AI 기술이 우리 삶에 가져올 긍정적인 변화들을 만들어가는 데 기여하고 있습니다. 제가 겪었던 고민과 해결의 과정, 그리고 현장에서 얻은 생생한 노하우들을 여러분께 아낌없이 전달해 드리겠습니다. AI라는 흥미로운 세계로의 여정에 든든한 길잡이가 되어 드릴게요.
문의 및 제의 : haeyeo.open@gmail.com
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