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Finfra/webDev_llm

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webDev_llm

WebDev With LLM - 웹 개발과 LLM을 결합한 학습 코스

개요

이 코스는 웹 개발과 LLM(Large Language Model)을 결합한 체계적인 학습 과정입니다. ChatGPT 기초부터 웹 개발, AI 서비스 구현, LLM Agent 활용까지 실습 중심으로 구성되어 있습니다.

  • 총 4개 파트로 구성: ChatGPT Basic, Web Basic, Web Service, LLM Agent
  • 각 파트별로 이론과 실습을 포함한 구조
  • Node.js 기반 웹 개발과 ChatGPT API 연동에 집중
  • 실제 서비스 개발 프로세스 경험
  • AI 도구를 활용한 개발 생산성 향상 방법론 제공

파트별 핵심 내용

Part 1. ChatGPT Basic

Part 2. Web Basic (Node.js 기반 웹 기초)

Part 3. Web Service

Part 4. LLM Agent

파일 구조

  • 각 장마다 .md 파일로 이론 내용 제공
  • 실습용 코드는 각 챕터별 src 폴더에 저장 (예: 2.2.src, 2.6.src 등)
  • 실습 코드 파일 명명 규칙:
    • 챕터.하위번호 형식으로 명명: 2.4.6.js, 2.5.1.js 등
    • 파일 확장자로 언어/형식 구분 (.js, .html, .css, .bash, .json 등)
    • 예: 2.4.src/2.4.6.js, 2.6.src/2.6.1.js, 2.7.src/2.7.1.json 등
  • 예제 코드는 번호 순서대로 진행하도록 구성

학습 방법

  1. 각 파트의 이론 내용(.md 파일)을 먼저 학습
  2. 관련 실습 디렉토리(src 폴더)의 코드 예제를 순서대로 실행하며 실습
  3. 이론과 실습을 연계하여 개념 이해 및 응용 능력 향상
  4. Part 3에서는 배운 내용을 토대로 실제 서비스를 개발하는 프로젝트 수행
  5. Part 4에서는 AI 도구를 활용한 개발 생산성 향상 방법 습득

기술 스택

  • 프론트엔드: HTML, CSS, JavaScript
  • 백엔드: Node.js, Express.js
  • AI/LLM: OpenAI ChatGPT API, OpenAI Assistants API
  • 개발 도구:
    • AI 코딩 도구: GitHub Copilot, Cursor, Cline
    • 로컬 LLM: LM Studio, Ollama
    • 생산성 도구: Obsidian, VS Code, Taskmaster.ai
    • 버전 관리: Git, GitHub
    • 컨테이너화: Docker

학습 효과

  • 최신 AI 기술과 웹 개발 역량 동시 향상
  • 실제 프로젝트 개발을 통한 실무 경험 획득
  • AI 도구를 활용한 개발 생산성 극대화 방법 습득
  • LLM 기반 서비스 아키텍처 설계 및 구현 능력 배양
  • 향후 AI 기술 발전에 대응할 수 있는 기초 역량 확보

이 코스를 통해 AI와 웹 개발을 통합적으로 학습하고, 현대적인 AI 기반 웹 서비스를 직접 구현해볼 수 있습니다.

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WebDev With LLM

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