AI로 코드 짤 때 꼭 알아야 할 프론트엔드·백엔드·데이터베이스 개념 로드맵

해여

인공지능(AI)DBMS/RDBMS React

초급 대상

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AI에게 기능을 부탁하면 화면도, 서버 코드도, SQL도 금방 나옵니다. 그런데 그 결과가 정말 맞는지, AI에게 무엇을 더 정해서 전달해야 하는지는 직접 판단해야 하죠.

이 로드맵은 'AI로 코드 짤 때 꼭 알아야 할 개념' 시리즈 여섯 강의를 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스 순서로 묶었습니다. 분야마다 1편은 AI가 만든 코드에서 빠진 조건을 찾고 요구사항을 정확히 전달하는 기준을, 2편은 그 결과를 실제 사용자에게 내보내고 운영할 때 더 정하고 확인할 것을 다룹니다.

코드를 직접 짜는 실습 대신, 흐름도와 비교표, 실제 형식의 요청·코드·기록을 함께 읽으며 판단하는 개념 강의입니다. 개발자가 아니어도, 어떤 언어를 쓰든 들을 수 있어요.

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총 6개 코스

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AI로 코드 짤 때 꼭 알아야 할 프론트엔드 개념 ①

AI가 만든 화면, 보기엔 그럴듯한데 끝까지 쓸 수 있을까요? HTML·CSS·JavaScript·상태·입력·이동에서 빠진 조건을 찾아내고, AI에게 어떤 화면 조건을 전달하고 어떤 근거로 결과를 검토해야 하는지 배워요.

인프런

AI로 코드 짤 때 꼭 알아야 할 프론트엔드 개념 ②

화면에서 바뀌었다고 저장된 걸까요? 서버 응답과 저장, 로그인과 권한, AI 답변과 성능, 검증과 배포까지. AI가 만든 화면을 실제 사용자에게 내보내려면 무엇을 더 정하고 확인해야 하는지 배우는 2편입니다.

인프런

AI로 코드 짤 때 꼭 알아야 할 백엔드 개념 ①

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.

인프런

AI로 코드 짤 때 꼭 알아야 할 백엔드 개념 ②

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.

인프런

AI로 코드 짤 때 꼭 알아야 할 데이터베이스 개념 ①

AI가 짜준 SQL, 오류 없이 실행됐다고 맞는 결과일까요? 한 행의 뜻·값·조회·집계·변경·동시 요청에서 빠진 기준을 찾아내고, AI에게 어떤 데이터 규칙을 전달하고 어떤 근거로 결과를 검토해야 하는지 배워요.

인프런

AI로 코드 짤 때 꼭 알아야 할 데이터베이스 개념 ②

SQL은 맞게 짰는데, 운영 중에도 데이터가 지켜지고 있나요? 접속과 권한, 복구와 안전한 변경, 확장과 복제, MongoDB·Redis·DynamoDB와 검색까지. 1편에서 정한 데이터의 기준을 운영과 다른 저장소에서도 지키려면 무엇을 더 정해야 하는지 배우는 2편입니다.

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