/

Mẫu prompt (Vibe Coding) dành cho nhà phát triển

Hiện đã là thời đại phát triển dựa trên AI. Do cần có cách tận dụng AI hiệu quả hơn để tạo ra mã và tài liệu chất lượng và chính xác hơn, chúng tôi đề xuất các phương pháp phù hợp.

(5.0) 3 đánh giá

34 học viên

arigaram

프롬프트엔지니어링

인공지능

AI

prompt engineering

thumbnail background

Dịch cái này sang tiếng Việt

Cách viết prompt cần cho phát triển
Refactoring, TDD, BDD, Gherkin, Cucumber, v.v., các khái niệm chính về phát triển và tài liệu hóa.

📌 Giới thiệu khóa học

Trong khóa học này, chúng ta sẽ khám phá cách viết prompt hiệu quả hơn bằng cách áp dụng các kỹ thuật prompt engineering cần thiết để tận dụng tối đa các công cụ AI coding đa dạng như GPT, Copilot, ChatGPT, Claude, Cursor.

Các nhà phát triển viết prompt tốt sẽ nhanh hơn và có năng lực hơn.
Giờ đây, lập trình viên không chỉ đơn thuần là người viết code.
Trong môi trường phát triển hợp tác với AI, 'yêu cầu cái gì và như thế nào' đã trở thành năng lực cốt lõi.
Tôi sẽ tổ chức các mẫu prompt theo từng loại và cung cấp kèm theo các ví dụ thực tế.
Bạn có thể kiểm tra mã được tạo ra bởi prompt.

🎯 Khuyến nghị cho những người như thế này

1⃣ Nhà phát triển thực tế

Lập trình viên có kinh nghiệm lập trình nhưng chưa quen với việc sử dụng AI
Các lập trình viên dành nhiều thời gian cho việc viết code lặp lại, tái cấu trúc và tạo tài liệu mỗi lần
Người muốn mở rộng sang các lĩnh vực mới như DevOps, phân tích dữ liệu, bảo mật bằng prompt

2⃣ Lập trình viên mới & junior

Có thể lập trình cơ bản nhưng thiếu thói quen test/refactoring/viết tài liệu của developer
Người muốn thích ứng nhanh chóng với công việc thực tế và muốn phát triển thành "nhà phát triển làm việc giỏi" thông qua các công cụ AI

3⃣ Freelancer & Người sáng lập startup

Người phải đảm nhận một mình hoặc trong nhóm nhỏ viết code + quản lý hạ tầng + hợp tác với nguồn lực hạn chế
Nhà phát triển startup cần tạo prototype nhanh và thử nghiệm lặp lại

4⃣ Ứng viên Chuyên gia Phân tích Dữ liệu & Kỹ sư AI

Những người đã sử dụng Pandas, NumPy, Matplotlib nhưng muốn tăng cường tự động hóa xử lý dữ liệu & trực quan hóa
AI prompt → Tự động hóa mã → Tối ưu hóa quy trình làm việc에 quan tâm đến nhà phân tích

5⃣ Nhà nghiên cứu & Người học

Người học muốn nhanh chóng làm quen với ngôn ngữ/framework mới
Tóm tắt bài báo kỹ thuật → Tái tạo mã nguồn - Nhà nghiên cứu muốn tăng tốc quy trình này với sự hỗ trợ của AI

6⃣ Trưởng nhóm & PM (Quản lý sản phẩm)

Những người muốn hiểu quy trình đánh giá mã nguồn/quản lý chất lượng/tự động hóa dựa trên prompt khi hợp tác với đội phát triển
Người muốn tối ưu hóa sự hợp tác giữa người lập kế hoạch·nhà thiết kế·nhà phát triển

🗂 Cấu trúc bài giảng

Phần 1. Lập trình viên trong thời đại Prompt

Chủ đề cốt lõi: Tại sao prompt lại quan trọng đối với các nhà phát triển, cấu trúc công việc đang thay đổi và các khái niệm cơ bản.
Nội dung bài học: Tầm quan trọng, định nghĩa prompt tốt, các yếu tố cần xem xét khi viết, giá trị của các mẫu prompt, v.v.

Phần 2. Mẫu tạo chức năng

Chủ đề cốt lõi: Mẫu cơ bản để yêu cầu AI viết code chức năng thực tế.
Các bài học bao gồm: CRUD, UI component, quản lý trạng thái, xử lý sự kiện, bất đồng bộ, yêu cầu dựa trên framework.

Phần 3. Các mẫu tái cấu trúc

Chủ đề cốt lõi: Yêu cầu cải thiện và cấu trúc hóa mã nguồn hiện có.
Các bài học bao gồm: Cải thiện khả năng đọc hiểu, tách hàm, loại bỏ trùng lặp, chuyển đổi OOP, tính bất biến, cải thiện hiệu suất.

Phần 4. Mẫu tạo mã kiểm thử

Chủ đề cốt lõi: Đảm bảo chất lượng thông qua tự động hóa kiểm thử.
Các bài học bao gồm: Unit test·Integration test, trường hợp ngoại lệ, mock/stub, phong cách TDD, mở rộng coverage.

Phần 5. Mẫu tài liệu hóa

Chủ đề cốt lõi: Tự động hóa chú thích·tài liệu API·README·lịch sử thay đổi.
Các bài học bao gồm: Chú thích hàm, docstring, JSDoc/TSDoc, blog kỹ thuật, tài liệu API, tóm tắt lịch sử thay đổi.

Phần 6. Mẫu chuyển đổi mã

Chủ đề cốt lõi: Tự động hóa chuyển đổi giữa các ngôn ngữ và framework.
Các khóa học được đề cập: JS↔TS, Python 2↔3, Java↔Kotlin, jQuery↔React, REST↔GraphQL, SQL↔NoSQL.

Phần 7. Mẫu phân tích mã & gỡ lỗi

Chủ đề cốt lõi: Giải thích code và phát hiện lỗi thông qua AI.
Các bài học bao gồm: Giải thích code, phân tích logic phức tạp, phân tích độ phức tạp, vấn đề bảo mật, tự động hóa log debug.

Phần 8. Các mẫu Style & Convention

Chủ đề cốt lõi: Áp dụng phong cách code nhất quán.
Các bài học bao gồm: ESLint, PEP8, Prettier, quy tắc tùy chỉnh, quy ước dấu chấm phẩy/thụt lề.

Phần 9. Ứng dụng thực tế & Thiết kế prompt nâng cao

Chủ đề cốt lõi: Ứng dụng prompt dựa trên dự án.
Các bài học bao gồm: Chuỗi prompt, chiến lược cải tiến lặp lại, tiêu chuẩn hóa cộng tác.

Phần 10. Mẫu xử lý & phân tích dữ liệu

Chủ đề cốt lõi: Tiền xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
Các bài học bao gồm: Tiền xử lý Pandas/Numpy, trực quan hóa, xử lý hiệu quả dữ liệu quy mô lớn, phân tích cú pháp CSV/JSON/XML, tự động hóa phân tích log.

Phần 11. Mẫu Hạ tầng & DevOps

Chủ đề cốt lõi: Tự động hóa mã hạ tầng thông qua AI.
Các bài học bao gồm: Dockerfile, Kubernetes manifest, CI/CD pipeline, Terraform/CDK, file cấu hình server.

Phần 12. Các mẫu bảo mật & quản lý chất lượng

Chủ đề cốt lõi: Lỗ hổng bảo mật và đảm bảo chất lượng.
Các bài học bao gồm: Quét lỗ hổng bảo mật, phân tích tĩnh, quản lý API key, kiểm tra tải, tự động hóa log bảo mật.

Phần 13. Đa phương thức & Các mẫu thế hệ tiếp theo

Chủ đề cốt lõi: Ứng dụng kết hợp hình ảnh·âm thanh·tài liệu.
Các bài học bao gồm: Hình ảnh→Mã code, Lệnh giọng nói→Mã code, Figma→Mã UI, Tóm tắt tài liệu+Mã code, Quy trình làm việc đa phương thức.

Phần 14. Meta Prompt & Công cụ tự động hóa

Chủ đề cốt lõi: Quản lý và tự động hóa chính bản thân prompt.
Các bài học bao gồm: Tạo template, LangChain, đánh giá hiệu suất, Zapier/n8n, agent dạng công cụ.

Phần 15. Mẫu Hợp tác & Làm việc Nhóm

Chủ đề cốt lõi: Chiến lược sử dụng prompt theo đơn vị nhóm.
Các bài học bao gồm: Tự động hóa code review, prompt dựa trên quy ước nhóm, liên kết Jira/Notion, quản lý lịch sử, hợp tác đa chức năng.

Phần 16. Mô hình Nghiên cứu & Học tập

Chủ đề cốt lõi: Prompt cho tự học và nghiên cứu.
Các bài học được đề cập: Tạo tutorial, khám phá mã nguồn mở, tóm tắt bài báo→code, học thuật toán, tự động hóa lộ trình học tập.

Phần 17. Mẫu bảo trì & vận hành

Chủ đề cốt lõi: Ứng dụng giai đoạn vận hành dịch vụ.
Các bài học bao gồm: Phân tích sự cố, tìm kiếm lỗi dựa trên log, giám sát hiệu suất, script batch, mã vá khẩn cấp.

Phần 18. Các mẫu UX & Khả năng truy cập

Chủ đề cốt lõi: Cải thiện trải nghiệm người dùng.
Các bài học bao gồm: Tiêu chuẩn truy cập, đa ngôn ngữ i18n, phản ánh phản hồi người dùng, mã A/B test, hoạt ảnh UI.

Phần 19. Các mẫu thiết kế đặc thù theo lĩnh vực

Chủ đề cốt lõi: Prompt tùy chỉnh theo từng ngành nghề.
Các khóa học bao gồm: Phát triển game, dữ liệu tài chính, bảo mật dữ liệu y tế, thương mại điện tử, IoT/hệ thống nhúng.

Phần 20. Đạo đức & Sử dụng AI có trách nhiệm

Chủ đề cốt lõi: Phát triển AI có trách nhiệm.
Các bài học bao gồm: Ẩn danh hóa thông tin cá nhân, xác minh độ lệch dữ liệu, xem xét bản quyền·giấy phép, xử lý đầu vào an toàn, đánh giá mã nguồn có đạo đức.

Lưu ý trước khi học

Môi trường thực hành

Bạn chỉ cần chuẩn bị một trong các công cụ lập trình dựa trên AI như ChatGPT, Gemini, Grok, Claude, Copilot.

Tài liệu học tập

Tôi đính kèm tài liệu giảng dạy dưới định dạng file PDF.

Kiến thức tiên quyết và lưu ý

Khóa học sử dụng JavaScript và Python để giải thích nên sẽ tốt nếu bạn có kiến thức cơ bản về hai ngôn ngữ này.
Hiểu biết về các khái niệm cơ bản của refactoring sẽ rất hữu ích. Về vấn đề này, khóa học riêng biệt mà tôi đã đăng tải "Clean Coding: Kỹ thuật viết code tốt học dễ dàng qua phép so sánh nấu ăn" cũng sẽ là tài liệu tham khảo tốt.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

Muốn phát triển nhanh và chính xác hơn bằng công cụ AI.
Những ai muốn sử dụng ChatGPT hay Copilot thật tốt nhưng đang lúng túng không biết hỏi gì và hỏi như thế nào.
Người muốn tự động hóa các tác vụ phát triển lặp lại bằng prompt
Lập trình viên muốn tổng hợp ví dụ prompt dùng ngay cho thực chiến
Người phụ trách muốn đưa văn hóa sử dụng prompt AI vào nhóm.

Cần biết trước khi bắt đầu?

Ngôn ngữ Python
Tái cấu trúc
Ngôn ngữ JavaScript

Xin chào
Đây là

366

Học viên

17

Đánh giá

1

Trả lời

4.6

Xếp hạng

17

Các khóa học

IT가 취미이자 직업인 사람입니다.

다양한 저술, 번역, 자문, 개발, 강의 경력이 있습니다.

Chương trình giảng dạy

Tất cả

112 bài giảng ∙ (30giờ 59phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng

Phần 1. [Cơ bản] Lập trình viên trong thời đại Prompt

5 bài giảng ∙ (1giờ 52phút)

Phần 2. [Cơ bản] Mẫu tạo chức năng

7 bài giảng ∙ (3giờ 37phút)

6. [Cơ bản] Bài học 2-1 Triển khai chức năng cơ bản
31:26
7. [Cơ bản] Bài học 2-2 Yêu cầu tạo chức năng CRUD
50:23
8. [Cơ bản] Bài học 2-3 Yêu cầu tạo UI component
35:17
9. [Cơ bản] Bài học 2-4 Yêu cầu bao gồm quản lý trạng thái
26:28
10. [Cơ bản] Bài học 2-5 yêu cầu bao gồm xử lý sự kiện
24:22
11. [Cơ bản] Bài học 2-6 Yêu cầu bao gồm xử lý bất đồng bộ
25:27
12. [Cơ bản] Bài học 2-7 Yêu cầu code dựa trên framework (React, Django, v.v.)
24:27

Phần 3. [Cơ bản] Mẫu Refactoring

8 bài giảng ∙ (3giờ 8phút)

13. [Cơ bản] Yêu cầu cải thiện khả năng đọc hiểu bài học 3-1
21:45
14. [Cơ bản] Bài học 3-2 Yêu cầu tách hàm
24:52
15. [Cơ bản] Bài học 3-3 Cải thiện tên biến và tên hàm
16:02
16. [Cơ bản] Bài học 3-4 Refactoring loại bỏ trùng lặp
16:55
17. [Cơ bản] Yêu cầu đơn giản hóa câu lệnh điều kiện bài học 3-5
23:12
18. [Cơ bản] Bài học 3-6 Chuyển đổi sang cấu trúc hướng đối tượng
30:24
19. [Cơ bản] Bài học 3-7 Refactoring duy trì tính bất biến
29:24
20. [Cơ bản] Bài học 3-8 Refactoring cải thiện hiệu suất
26:16

Phần 4. [Cơ bản] Mẫu tạo mã kiểm thử

7 bài giảng ∙ (6giờ 4phút)

Phần 5. [Cơ bản] Mẫu tài liệu hóa

7 bài giảng ∙ (2giờ 29phút)

Phần 6. [Cơ bản] Mẫu chuyển đổi mã

7 bài giảng ∙ (4giờ 1phút)

Phần 7. [Cơ bản] Mẫu phân tích mã & gỡ lỗi

7 bài giảng ∙ (3giờ 50phút)

Phần 8. [Cơ bản] Mẫu Style & Convention

6 bài giảng ∙ (1giờ 49phút)

Phần 9. [Cơ bản] Ứng dụng thực tế & Thiết kế prompt nâng cao

3 bài giảng ∙ (1giờ 35phút)

Phần 10. [Nâng cao] Các mẫu xử lý & phân tích dữ liệu

5 bài giảng ∙ (2giờ 5phút)

Phần 11. (Đang tiến hành đăng bài) [Nâng cao] Mẫu hạ tầng & DevOps

5 bài giảng ∙ (23phút)

Phần 12. (Dự kiến: lịch trình chưa xác định) [Nâng cao] Bảo mật & Mẫu quản lý chất lượng

5 bài giảng

Phần 13. (Dự kiến: Lịch trình chưa xác định) [Nâng cao] Đa phương thức & Mẫu prompt thế hệ tiếp theo

5 bài giảng

Phần 14. (Dự kiến: Lịch trình chưa xác định) [Nâng cao] Meta Prompt & Mẫu Prompt Tự động hóa Công cụ

5 bài giảng

Phần 15. (Dự kiến: Lịch trình chưa xác định) [Nâng cao] Mô hình Hợp tác & Làm việc Nhóm

5 bài giảng

Phần 16. (Dự kiến: lịch trình chưa xác định) [Nâng cao] Nghiên cứu & mô hình học tập

5 bài giảng

Phần 17. (Dự kiến: Lịch trình chưa xác định) [Nâng cao] Bảo trì & Vận hành Pattern

5 bài giảng

Phần 18. (Dự kiến: Lịch trình chưa xác định) [Nâng cao] Trải nghiệm người dùng (UX) & Mẫu thiết kế tiếp cận

5 bài giảng

Phần 19. (Dự kiến: lịch trình chưa xác định) [Nâng cao] Các mẫu chuyên biệt theo lĩnh vực

5 bài giảng

Phần 20. (Dự kiến: Lịch trình chưa xác định) [Nâng cao] Đạo đức & Sử dụng AI có trách nhiệm

5 bài giảng

Ngày đăng:

Cập nhật lần cuối:

Đánh giá

Tất cả

3 đánh giá

5.0

3 đánh giá

박상욱
Đánh giá 6
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
61% đã tham gia
- 아리가람
  Giảng viên
  감사합니다.
ldcc_th
Đánh giá 4
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
30% đã tham gia
- 아리가람
  Giảng viên
  감사합니다.
hakjuknu
Đánh giá 155
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
30% đã tham gia
- 아리가람
  Giảng viên
  감사합니다.

1.614.287 ₫

Khóa học khác của arigaram

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

하루 만에 이해하는 AI 기반 풀스택 개발 실무 트랙(주니어용)Course Thumbnail

하루 만에 이해하는 AI 기반 풀스택 개발 실무 트랙(주니어용)

아리가람

주니어 개발자가 인공지능을 개발 도구로 삼아 기획부터 코드 작성과 배포 및 검증에 이르는 전체 개발 과정을 이해할 수 있게 함으로써, AI 시대에 필요한 풀스펙트럼(Full-Spectrun) 역량을 갖춰 생존하고 발전할 수 있게 합니다.

Basic

Basic

프로토타이핑, crud

하루 만에 이해하는 AI 기반 풀스택 개발 실무 트랙(주니어용)Course Thumbnail

하루 만에 이해하는 AI 기반 풀스택 개발 실무 트랙(주니어용)

아리가람

대규모 언어 모형(LLM)의 기초 원리 이해Course Thumbnail

대규모 언어 모형(LLM)의 기초 원리 이해

아리가람

챗지피티(ChatGPT) 같은 대규모 언어 모형의 기초 원리를 이론 중심으로 설명합니다.

Intermediate

Intermediate

NLP, gpt, 인공지능(AI)

대규모 언어 모형(LLM)의 기초 원리 이해Course Thumbnail

대규모 언어 모형(LLM)의 기초 원리 이해

아리가람

(기획자를 위한) LLM의 기초 이해Course Thumbnail

(기획자를 위한) LLM의 기초 이해

아리가람

LLM이 필요한 이유와 기술적 배경 및 기본 개념을 설명합니다.

Beginner

Beginner

NLP, LLM, gpt

(기획자를 위한) LLM의 기초 이해Course Thumbnail

(기획자를 위한) LLM의 기초 이해

아리가람

RAG 성능의 한계를 뚫는 인지 부하 관리 기술Course Thumbnail

RAG 성능의 한계를 뚫는 인지 부하 관리 기술

아리가람

생성형 인공지능 또는 LLM을 기반으로 RAG(검색 증강 생성: Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축해도 바라는 성능이 나오지 않고 마땅한 해결책이 없을 때는 어떻게 해야 할까요? 이 강의에서는 인지 부하(Cognitive Load) 이론을 기반으로 RAG 성능을 개선하는 방안을 제시합니다. 이 강의를 통해서 LLM 컨텍스트 창의 한계를 이해하고, RAG 시스템에서 인지 부하를 효과적으로 관리하는 방법을 알 수 있습니다. 청크(Chunk) 크기와 구조 설계, 고품질 청크 생성 기법, 동적 최적화, 성능 평가 및 실전 기법 등을 다루는 실무 수준 이론 강의입니다.

Intermediate

Intermediate

인공지능(AI), ChatGPT, LLM

RAG 성능의 한계를 뚫는 인지 부하 관리 기술Course Thumbnail

RAG 성능의 한계를 뚫는 인지 부하 관리 기술

아리가람

프롬프트 엔지니어링 완전 정복Course Thumbnail

프롬프트 엔지니어링 완전 정복

아리가람

이 강의는 대규모 언어 모형(LLM)이나 생성형 인공지능을 효과적으로 활용하기 위한 핵심 기술인 프롬프트 엔지니어링을 체계적으로 학습하는 과정입니다. 기초 이론부터 실전 기법, 그리고 최신 응용 사례와 보안·윤리 문제까지 폭넓게 다루어, LLM 기반 서비스 개발자·데이터 사이언티스트·AI 기획자 모두에게 실질적인 도움을 제공합니다.

Intermediate

Intermediate

프롬프트엔지니어링

프롬프트 엔지니어링 완전 정복Course Thumbnail

프롬프트 엔지니어링 완전 정복

아리가람

시큐어 코딩 쪼개기Course Thumbnail

시큐어 코딩 쪼개기

아리가람

시큐어 코딩(Secure Coding: 보안 코딩)이 무엇인지 전혀 몰라도 이해할 수 있게 한 강의입니다. 기본 보안 코딩 개념을 섭렵한 다음에 웹 서비스 보안을 중심으로 설명합니다. OO 대학교 주관 특강으로 진행했던 강의였습니다. 160개가 넘는 소스 코드를 풍부한 주석과 함께 제시해 실무에서 당장 쓸 수 있는 핵심 주제와 기법을 콕콕 찍어 알 수 있게 합니다.

Basic

Basic

보안 교육

시큐어 코딩 쪼개기Course Thumbnail

시큐어 코딩 쪼개기

아리가람

문제화: '개발 낭비'를 줄이는 기초 역량Course Thumbnail

문제화: '개발 낭비'를 줄이는 기초 역량

아리가람

문제화(Problematization)는 문제 제기, 문제짜기 등으로도 번역되는 용어입니다. 그리고 문제 설정이나 문제 정의로도 번역될 수 있습니다. 요청 사항이나 상식 같은 알려진 사실에 대해 새로운 관점에서 의문을 제기하고, 문제를 정의하고, 이 문제를 해결하는 방식을 짜 나가는 과정이 포함되어 있는 개념입니다. 문제화는 모든 개발의 출발점이 되어야 하지만 아직까지 개발 분야에서 충분히 논의되지 않은 주제입니다. 프로젝트를 수행하는 일이나 프로그램을 개발하는 일도 사실 문제를 해결하는 계획을 세우는 일입니다. 즉, 문제화와 관련이 있다는 말입니다. 문제를 해결하려면 먼저 문제가 명확히 정의되어 있어야 합니다. 그런데 대부분 애매한 요청 형태로 문제가 주어지게 됩니다. 그러므로 애매한 요청을 명확한 문제로 바꾸는 힘이 있어야 불필요한 '개발 낭비'를 줄이고, 협업은 원활해지며, 사용자의 진짜 필요를 제대로 파악할 수 있습니다. 이 강의는 실전 사례와 도구를 통해 문제를 ‘구성하는 사고’를 훈련하도록 돕습니다.

Beginner

Beginner

협업 툴, 소프트스킬, 문제해결능력

문제화: '개발 낭비'를 줄이는 기초 역량Course Thumbnail

문제화: '개발 낭비'를 줄이는 기초 역량

아리가람

(기획자를 위한) LLM 애플리케이션을 위한 서비스 디자인Course Thumbnail

(기획자를 위한) LLM 애플리케이션을 위한 서비스 디자인

아리가람

생성형 인공지능(생성형 AI)의 일종인 LLM을 기반으로 삼아 만드는 애플리케이션이나 웹 서비스를 기획할 때 필요한 '서비스 디자인' 개념과 방법을 익힐 수 있습니다.

Beginner

Beginner

LLM, AI 활용 (AX)

(기획자를 위한) LLM 애플리케이션을 위한 서비스 디자인Course Thumbnail

(기획자를 위한) LLM 애플리케이션을 위한 서비스 디자인

아리가람

자바 네이밍Course Thumbnail

자바 네이밍

아리가람

"이름 하나 바꿨을 뿐인데, 코드가 달라졌습니다." 가독성 좋은 코드의 핵심, '읽히는 이름 짓기'를 원리부터 사례까지 정리했습니다. 읽기 쉬운 이름이 협업의 시작입니다.

Basic

Basic

naming-conventions, naming, renaming

자바 네이밍Course Thumbnail

자바 네이밍

아리가람

C 언어 빠르게 훑어보기Course Thumbnail

C 언어 빠르게 훑어보기

아리가람

C 언어의 기본 개념과 기본 문법을 빠르게 이해할 수 있습니다.

Beginner

Beginner

C, 임베디드

C 언어 빠르게 훑어보기Course Thumbnail

C 언어 빠르게 훑어보기

아리가람

클린 코딩: 요리 비유로 쉽게 배우는 좋은 코드 작성 기술Course Thumbnail

클린 코딩: 요리 비유로 쉽게 배우는 좋은 코드 작성 기술

아리가람

👨‍🍳 코드를 요리하듯, 깔끔하고 맛있게! 『클린 코딩』은 요리에 비유해 클린 코딩을 유쾌하게 배우는 요리사 같은 개발자의 코드 요리 교실입니다. 🍽️

Basic

Basic

협업 툴, 코딩 테스트, 리팩터링

클린 코딩: 요리 비유로 쉽게 배우는 좋은 코드 작성 기술Course Thumbnail

클린 코딩: 요리 비유로 쉽게 배우는 좋은 코드 작성 기술

아리가람

LLM의 역사와 발전Course Thumbnail

LLM의 역사와 발전

아리가람

자연어 처리 기술의 출발부터 시작해서 최신 LLM 모형에 이르기까지의 과정에서 개발된 다양한 언어 모형들을 상세히 설명합니다.

Beginner

Beginner

NLP, RNN, self-attention

LLM의 역사와 발전Course Thumbnail

LLM의 역사와 발전

아리가람

CrewAI와 LLM으로 인공지능 판사 만들기Course Thumbnail

CrewAI와 LLM으로 인공지능 판사 만들기

아리가람

LLM 기반 다중 에이전트 기술을 구현할 수 있게 하는 CrewAI, 지식 그래프, 추론 시스템을 결합해 인공지능 판사를 만들어 봅니다.

Intermediate

Intermediate

인공지능(AI), LLM, AI Agent

CrewAI와 LLM으로 인공지능 판사 만들기Course Thumbnail

CrewAI와 LLM으로 인공지능 판사 만들기

아리가람

(기획자를 위한) LLM 애플리케이션 사용자 요구 사항 수집과 분석 방법의 이해Course Thumbnail

(기획자를 위한) LLM 애플리케이션 사용자 요구 사항 수집과 분석 방법의 이해

아리가람

LLM 서비스를 기획하기 위해 사용자가 요구하는 사항을 수집하고 분석하는 방법을 살펴봅니다.

Beginner

Beginner

프로젝트 관리, 서비스 기획, 인공지능(AI)

(기획자를 위한) LLM 애플리케이션 사용자 요구 사항 수집과 분석 방법의 이해Course Thumbnail

(기획자를 위한) LLM 애플리케이션 사용자 요구 사항 수집과 분석 방법의 이해

아리가람

(기획자를 위한) LLM의 한계와 미래 전망Course Thumbnail

(기획자를 위한) LLM의 한계와 미래 전망

아리가람

LLM의 한계와 한계 극복 방안과 최신 연구 주제를 살펴봅니다.

Beginner

Beginner

NLP, 서비스 기획, 콘텐츠 기획

(기획자를 위한) LLM의 한계와 미래 전망Course Thumbnail

(기획자를 위한) LLM의 한계와 미래 전망

아리가람

(기획자를 위한) LLM 응용 서비스 사례 분석Course Thumbnail

(기획자를 위한) LLM 응용 서비스 사례 분석

아리가람

LLM을 사용해 구축할 수 있는 애플리케이션이나 웹 서비스들로는 어떤 것들이 있는지 살펴봅니다.

Beginner

Beginner

NLP, 서비스 기획, 콘텐츠 기획

(기획자를 위한) LLM 응용 서비스 사례 분석Course Thumbnail

(기획자를 위한) LLM 응용 서비스 사례 분석

아리가람

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

ChatGPT 더 잘 사용하기_프롬프트 엔지니어링Course Thumbnail

ChatGPT 더 잘 사용하기_프롬프트 엔지니어링

SKm&service

AI 활용을 위한 실전 필수 역량, 프롬프트 엔지니어링 올바르고 정확한 프롬프트를 통해 업무 생산성을 강화하고 비즈니스의 경쟁력을 강화할 수 있는 핵심 역량을 학습해 보세요.

Basic

Basic

프롬프트엔지니어링, ChatGPT, 업무 생산성

ChatGPT 더 잘 사용하기_프롬프트 엔지니어링Course Thumbnail

ChatGPT 더 잘 사용하기_프롬프트 엔지니어링

SKm&service

(2024 9월 개정판) ChatGPT 활용법, 생성 AI 프롬프트 엔지니어링 A to Z - 인공지능의 이해와 활용Course Thumbnail

(2024 9월 개정판) ChatGPT 활용법, 생성 AI 프롬프트 엔지니어링 A to Z - 인공지능의 이해와 활용

Masocampus

나도 아이언맨의 완벽 비서 자비스가 있었으면…하고 생각했던 적이 있었다면?! 여러분의 현명한 일처리를 도와줄 모두의 자비스를 완성하세요!

Beginner

Beginner

ChatGPT, 프롬프트엔지니어링, AI 활용 (AX)

(2024 9월 개정판) ChatGPT 활용법, 생성 AI 프롬프트 엔지니어링 A to Z - 인공지능의 이해와 활용Course Thumbnail

(2024 9월 개정판) ChatGPT 활용법, 생성 AI 프롬프트 엔지니어링 A to Z - 인공지능의 이해와 활용

Masocampus

바이브 코딩으로 만드는 재미있는 재무제표 (커서 ai)Course Thumbnail

바이브 코딩으로 만드는 재미있는 재무제표 (커서 ai)

퇴근후딴짓

프롬프트만으로 재무제표를 분석하고 시각화하는 매력적인 코딩 세계로 초대합니다. 코드 한 줄 없이 AI와 상의하며 서비스를 만들고 배포까지 진행합니다.

Beginner

Beginner

프롬프트엔지니어링, business, AI 활용 (AX)

바이브 코딩으로 만드는 재미있는 재무제표 (커서 ai)Course Thumbnail

바이브 코딩으로 만드는 재미있는 재무제표 (커서 ai)

퇴근후딴짓

개발자들 사이에서 통하는 바이브코딩 – 실무형 (Cursor AI, Figma)Course Thumbnail

개발자들 사이에서 통하는 바이브코딩 – 실무형 (Cursor AI, Figma)

코드캠프

10분만에 바이브코딩으로 만들 수 있는 단순한 서비스는 이제 버리세요! '진짜' 실무적용 바이브코딩을 배울 수 있습니다. 기획과 디자인대로 실서비스 수준의 고도화된 서비스를 커서AI NCOP로 만들어보시죠. No Code, Only Prompt

Intermediate

Intermediate

React, Next.js, cursor

개발자들 사이에서 통하는 바이브코딩 – 실무형 (Cursor AI, Figma)Course Thumbnail

개발자들 사이에서 통하는 바이브코딩 – 실무형 (Cursor AI, Figma)

코드캠프

만약 "영업사원"이 바이브 코딩을 배운다면 (Bolt)Course Thumbnail

만약 "영업사원"이 바이브 코딩을 배운다면 (Bolt)

퇴근후딴짓

혹시 중요한 고객 미팅 후, 아이 컨택 대신 메모에만 집중하거나 미팅 내용을 정확히 기록하지 못해 아쉬웠던 경험 있으신가요? 이제 더 이상 걱정 마세요! 이 강의에서는 바이브 코딩(Vibe Coding)을 활용해 AI로 핵심 내용을 요약하며, 깔끔하게 미팅 내용을 저장하는 나만의 CRM 어시스턴트를 직접 만들 수 있도록 도와드립니다. 번거로운 문서 작성 시간을 획기적으로 줄여 업무 생산성을 극대화하고, 고객 관리를 혁신하는 방법을 배우게 될 거예요!

Beginner

Beginner

Firebase, 업무 생산성, 프롬프트엔지니어링

만약 "영업사원"이 바이브 코딩을 배운다면 (Bolt)Course Thumbnail

만약 "영업사원"이 바이브 코딩을 배운다면 (Bolt)

퇴근후딴짓

내 일상에 ChatGPT는 어떻게 활용되는가?Course Thumbnail

내 일상에 ChatGPT는 어떻게 활용되는가?

태림 스튜디오

다른 사람들은 일상에서 ChatGPT를 어떻게 활용했을까요? 실제 대화 내역을 공개합니다!

Beginner

Beginner

인공지능(AI), ChatGPT, 프롬프트엔지니어링

내 일상에 ChatGPT는 어떻게 활용되는가?Course Thumbnail

내 일상에 ChatGPT는 어떻게 활용되는가?

태림 스튜디오

프롬프트 엔지니어링Course Thumbnail

프롬프트 엔지니어링

반병현

<프롬프트 엔지니어링> 저자 직강입니다. 챗GPT, 빙, Bard, 하이퍼클로바X 등을 자유자재로 사용해보세요

Beginner

Beginner

ChatGPT, 프롬프트엔지니어링

프롬프트 엔지니어링Course Thumbnail

프롬프트 엔지니어링

반병현

수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화Course Thumbnail

수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화

남박사

서버 세팅부터 블로그·유튜브 자동화까지, n8n으로 완전한 AI 워크플로우를 구축합니다. 컨타보 VPS 기반 서버 설치, 우분투·도커·포르테이너 환경 세팅, 도메인 연결과 HTTPS 보안 설정까지 안정적인 운영 환경을 실습합니다. FastAPI와 Docker를 활용한 검색 API·파일 서버 개발, Airtable과 n8n 연동, 블로그 AI 에이전트 구축, 이미지·영상 자동화까지 다룹니다. 실제 서비스 운영에 바로 적용 가능한 수익형 자동화 전략을 완성할 수 있습니다.

Basic

Basic

Docker, n8n, 인공지능(AI)

수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화Course Thumbnail

수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화

남박사

ChatGPT 고급 활용법 – 남들보다 100배 더 잘 쓰는 ChatGPT 비법 클래스Course Thumbnail

ChatGPT 고급 활용법 – 남들보다 100배 더 잘 쓰는 ChatGPT 비법 클래스

Masocampus

AI는 사람을 대체하지는 못할 것입니다. 하지만 ‘AI를 활용하는 당신’이 활용하지 못하는 모든 사람을 대체할 것입니다.

Beginner

Beginner

ChatGPT, 인공지능(AI), 프롬프트엔지니어링

ChatGPT 고급 활용법 – 남들보다 100배 더 잘 쓰는 ChatGPT 비법 클래스Course Thumbnail

ChatGPT 고급 활용법 – 남들보다 100배 더 잘 쓰는 ChatGPT 비법 클래스

Masocampus

공식으로 배우는 챗GPT 프롬프트 만들기 사용법 강의Course Thumbnail

공식으로 배우는 챗GPT 프롬프트 만들기 사용법 강의

감자나라ai

챗GPT의 프롬프트를 만드는 "공식"을 알려드립니다. 이 공식에만 적용하면 좋은 프롬프트가 쏟아져 나옵니다.

Basic

Basic

인공지능(AI), ChatGPT, 프롬프트엔지니어링

공식으로 배우는 챗GPT 프롬프트 만들기 사용법 강의Course Thumbnail

공식으로 배우는 챗GPT 프롬프트 만들기 사용법 강의

감자나라ai

ChatGPT 사용 가이드 : 핵심 프롬프트 엔지니어링Course Thumbnail

ChatGPT 사용 가이드 : 핵심 프롬프트 엔지니어링

배코블린

ChatGPT를 잘 활용하고 싶은 분들을 위한 빠르고 핵심만 짚는 강의! 빠르게 배워보자구요!

Beginner

Beginner

ChatGPT, 프롬프트엔지니어링

ChatGPT 사용 가이드 : 핵심 프롬프트 엔지니어링Course Thumbnail

ChatGPT 사용 가이드 : 핵심 프롬프트 엔지니어링

배코블린

프롬프트 엔지니어링 완전 정복Course Thumbnail

프롬프트 엔지니어링 완전 정복

아리가람

이 강의는 대규모 언어 모형(LLM)이나 생성형 인공지능을 효과적으로 활용하기 위한 핵심 기술인 프롬프트 엔지니어링을 체계적으로 학습하는 과정입니다. 기초 이론부터 실전 기법, 그리고 최신 응용 사례와 보안·윤리 문제까지 폭넓게 다루어, LLM 기반 서비스 개발자·데이터 사이언티스트·AI 기획자 모두에게 실질적인 도움을 제공합니다.

Intermediate

Intermediate

프롬프트엔지니어링

프롬프트 엔지니어링 완전 정복Course Thumbnail

프롬프트 엔지니어링 완전 정복

아리가람

AI로 100배 빠르게 일하는 법, 극강의 업무 생산성을 위한 AI 비즈니스 마스터 클래스 (ChatGPT, Gemini, Notebook LM, Genspark, Skywork)Course Thumbnail

AI로 100배 빠르게 일하는 법, 극강의 업무 생산성을 위한 AI 비즈니스 마스터 클래스 (ChatGPT, Gemini, Notebook LM, Genspark, Skywork)

김문수 교수

실제 업무 상황에 맞는 AI 활용법과 성과 향상법을 배웁니다. (즉, 쇼츠 자동 생성 같은 것은 배우지 않습니다.) AI를 단순한 툴이 아닌, 극강의 업무 효율성 도구로 활용하는 법을 배우는 실전형 강의입니다. ChatGPT, Gemini, NotebookLM, Gesnpark, Skywork 등 다양한 생성형 AI 와 최신 AI 에이전트를 활용해 AI 프롬프트 활용 → AI 데이터 분석 → AI 업무 자동화 구현까지 한 번에 마스터합니다. 기획자, 마케터, 관리자, 창업자 등 바로 실무에 적용할 수 있는 업무 생산성과 성과 향상 전략을 익히고 싶은 분께 최적화된 클래스입니다.

Beginner

Beginner

gemini, 인공지능(AI), ChatGPT

AI로 100배 빠르게 일하는 법, 극강의 업무 생산성을 위한 AI 비즈니스 마스터 클래스 (ChatGPT, Gemini, Notebook LM, Genspark, Skywork)Course Thumbnail

AI로 100배 빠르게 일하는 법, 극강의 업무 생산성을 위한 AI 비즈니스 마스터 클래스 (ChatGPT, Gemini, Notebook LM, Genspark, Skywork)

김문수 교수

챗GPT와 파이썬으로 주식 자동매매 앱 및 웹 투자 리포트 만들기Course Thumbnail

챗GPT와 파이썬으로 주식 자동매매 앱 및 웹 투자 리포트 만들기

박가네 데이터랩

챗GPT로 어디까지 할 수 있니? 시리즈, 주식 자동매매 애플리케이션과 웹 투자 리포트 제작하기!

Basic

Basic

Python, ChatGPT, 프롬프트엔지니어링

챗GPT와 파이썬으로 주식 자동매매 앱 및 웹 투자 리포트 만들기Course Thumbnail

챗GPT와 파이썬으로 주식 자동매매 앱 및 웹 투자 리포트 만들기

박가네 데이터랩