수시2차까지 무엇을 준비할까? 원서·면접·합격 발표를 잇는 지원 설계
2027학년도 수시2차 원서접수부터 면접과 최초 합격자 발표까지의 공식 일정을 확인하고, AI·소프트웨어 전공 지원자가 남은 기간에 학과와 자신의 적합성을 검증하는 방법을 정리합니다.
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최신 기술 소식을 단순히 전달하는 데서 멈추지 않고, 학생이 배워야 할 기술과 프로젝트로 연결해 설명합니다.최근 갱신 2026-10-07 · 매주 월·수·금 새 글AI 코딩 에이전트 시대, 개발자는 무엇을 공부해야 할까?
AI가 코드를 대신 작성하는 시대에도 개발자가 사라지는 것은 아닙니다. 코드를 생성하는 능력보다 문제를 정의하고, AI에게 맥락을 주고, 결과를 검증해 실제 서비스로 완성하는 능력이 왜 중요해지는지 살펴봅니다.
인사이트 읽기요청은 끝났는데 작업은 진행 중? 비동기 API와 상태 기계 설계
GitHub의 비동기 병합 API를 출발점으로 202 응답, 요청 ID, 폴링, 재시도와 중복 방지를 이해하고 Python·SQL·Java로 작업 추적 서비스를 설계합니다.
인사이트 읽기충돌 표시를 지우면 끝일까? Git 2.56으로 배우는 안전한 병합
Git 2.56의 git add --resolved를 출발점으로 작업 폴더와 스테이징 영역을 구분하고, 충돌 해결·테스트·AI 검토를 재현 가능한 협업 절차로 설계합니다.
인사이트 읽기새 데이터베이스는 정말 더 빠를까? PostgreSQL 19 베타로 배우는 SQL 검증
PostgreSQL 19 Beta 4 발표를 계기로 새 버전을 검증하는 방법을 살펴봅니다. 실행 계획의 추정과 실제 시간, 결과 정확성을 구분하고 가상 대출 데이터로 비교 실습을 설계합니다.
인사이트 읽기토큰은 몇 개일까? GitHub 자격 증명 목록으로 배우는 데이터 품질과 권한 관리
같은 토큰이 CSV 두 행에 나타나면 두 개로 세어도 될까요? GitHub의 새 자격 증명 목록 기능을 출발점으로 Python 검증, SQL 관계 설계, API 수집과 AI 요약 평가를 연결합니다.
인사이트 읽기사내 AI는 어떻게 작동할까? 2U 서버에서 시작하는 프라이빗 LLM·RAG·에이전트
회사 안에서 AI를 실행하면 무엇이 달라질까요? 프라이빗 LLM, 문서 검색 RAG, 업무를 수행하는 에이전트의 차이를 이해하고, Python·SQL·백엔드 수업으로 작은 지식 검색 서비스를 설계해 봅니다.
인사이트 읽기AI 에이전트 시대, 개발자는 무엇을 설계해야 할까
AI 에이전트를 실제 서비스로 만들려면 모델 선택을 넘어 도구 연결, 응답속도, 비용, 보안과 실패 대응까지 설계해야 합니다.
인사이트 읽기AI 프로젝트의 완성은 배포 후부터 시작됩니다
내 컴퓨터에서 실행되는 AI 기능을 실제 사용자가 안정적으로 이용하려면 배포, 관측, 보안과 장애 대응 역량이 필요합니다.
인사이트 읽기신뢰할 수 있는 AI는 데이터와 평가에서 시작됩니다
그럴듯한 답변과 믿고 사용할 수 있는 결과는 다릅니다. 데이터 출처, 평가 기준, 오류 처리와 사람의 검토가 함께 필요합니다.
인사이트 읽기피지컬 AI 시대, 카메라 데이터와 소프트웨어가 만나는 법
현실을 보고 판단하는 AI를 만들려면 센서 데이터, 컴퓨터비전, 실시간 처리와 안전한 소프트웨어 설계를 함께 이해해야 합니다.
인사이트 읽기수시 1차, 학과 이름보다 2년 뒤 결과물을 확인하세요
교육과정, 학생 프로젝트와 취업 포트폴리오를 함께 살펴보면 나에게 맞는 AI·데이터·소프트웨어 학과인지 더 정확히 판단할 수 있습니다.
인사이트 읽기데이터 프로젝트는 좋은 질문에서 시작됩니다
도구를 먼저 고르기보다 해결할 문제와 사용자를 정의하고, 신뢰할 수 있는 데이터를 서비스로 연결하는 과정이 중요합니다.
인사이트 읽기AI 에이전트와 클라우드 네이티브를 함께 배워야 하는 이유
AI 기능이 실제 서비스가 되려면 데이터 파이프라인, 백엔드 API, 컨테이너, 자동 배포와 모니터링이 하나의 구조로 움직여야 합니다.
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