AI 교육

신뢰할 수 있는 AI 시스템 구축과 테스트 엔지니어링

본 과정은 전통적인 소프트웨어 테스트 기법을 넘어, AI 시스템이 갖는 불확실성을 검증하고, Cursor와 Claude Code 같은 최신 AI 도구를 활용하여 테스트 생산성을 극대화하는 실무형 엔지니어링 교육입니다.

제안 제목 1 (직관형)

AI x QA: 신뢰할 수 있는 시스템 구축과 테스트 자동화 실무

제안 제목 2 (트렌드형)

엔지니어를 위한 AI 페어 프로그래밍 & 품질 보증 마스터 클래스

제안 제목 3 (가치 중심)

AI Native QA: 테스트 케이스 설계부터 시스템 검증까지

교육 기간
2일 (16시간)
교육 대상
IT 기업 SW 엔지니어,
QA 담당자, PM
선수 지식
기본 프로그래밍(Python/Java),
SW 테스트 기초 이해
실습 도구
Cursor Editor,
Claude Code (API)

강의 목표

  • 1 AI 시스템의 특성(불확실성, 편향성)을 이해하고, 이에 따른 품질 리스크를 식별할 수 있습니다.
  • 2 메타모픽 테스트, 적대적 테스트 등 머신러닝 시스템에 특화된 테스트 기법을 적용할 수 있습니다.
  • 3 Cursor와 Claude Code를 활용하여 단위 테스트 코드 생성, 리팩토링, 버그 분석을 자동화하는 실무 역량을 확보합니다.

교육 구성 비율

실무 중심의 AI 활용 능력 배양에 집중