이 책은 인공지능이 코딩에 가져온 변화를 종합적으로 분석합니다. 현재 우리는 AI와 협업하여 코딩을 하는 새로운 시대에 진입했습니다. 이 책은 이러한 변화의 본질과 영향을 깊이 있게 탐구합니다.

1. 서론

2. AI의 기본 개념
2.1 AI의 정의와 역사
2.2 머신러닝과 딥러닝의 이해
2.3 생성형 AI의 원리와 특징
2.4 코딩에서의 AI 활용 기초
2.5 대화형 AI의 발전과 코딩에의 적용

3. 코딩 분야에서의 AI 활용
3.1 코드 자동 생성
3.2 버그 감지 및 디버깅
3.3 코드 최적화
3.4 프로그래밍 언어 번역
3.5 자연어 프롬프트를 이용한 코드 생성
3.6 AI를 활용한 테스트 자동화
3.7 AI 기반 코드 분석 및 예측
3.8 AI를 활용한 간단한 앱 및 웹페이지 제작

4. AI 코딩 도구와 플랫폼
4.1 GitHub Copilot
4.2 OpenAI Codex
4.3 AutoGPT와 같은 고급 AI 코딩 도구
4.4 ChatGPT와 코딩
4.5 기타 주요 AI 코딩 도구 소개
4.6 AI 코딩 도구의 선택과 평가 방법
4.7 AI 슈퍼컴퓨터와 그 응용

5. AI가 소프트웨어 개발 프로세스에 미치는 영향
5.1 요구사항 파악 및 분석
5.2 소프트웨어 설계
5.3 개발 및 배포
5.4 소프트웨어 테스트
5.5 소프트웨어 유지보수
5.6 AI를 활용한 SDLC 각 단계별 최적화
5.7 맞춤형 소프트웨어 개발에서의 AI 역할
5.8 AI 기반 협업 도구와 프로세스
5.9 AI와 개발자 간의 협업 모델

6. AI 코딩의 장단점
6.1 생산성 향상과 효율성
6.2 창의성과 문제 해결 능력
6.3 코드 품질과 보안 이슈
6.4 AI 생성 코드의 신뢰성과 검증
6.5 자원 최적화와 예측 분석
6.6 반복 작업 자동화의 이점과 한계
6.7 AI 코딩의 한계와 인간 개발자의 필요성

7. AI 시대의 프로그래머 역할 변화
7.1 필요한 새로운 기술과 지식
7.2 AI와의 협업 방법
7.3 윤리적 고려사항
7.4 AI 에이전트 관리자로서의 개발자 역할
7.5 고급 프로그래머와 중/저급 프로그래머의 미래
7.6 AI 시대의 개인화 학습과 기술 향상
7.7 도메인 지식과 소프트웨어 엔지니어링의 중요성 증대

8. 새로운 개발 패러다임
8.1 '조립'을 중심으로 한 개발 방식
8.2 통합 가속화와 새로운 접근 방식
8.3 생성형 AI와 인간 개발자의 상호보완적 역할
8.4 AI 기반의 개발자 도구와 환경
8.5 AI와 인간의 창의성 결합
8.6 AI 기반 코드 생성의 미래
8.7 연구 및 개발 중심의 개발자 역할 변화

9. AI와 소프트웨어 개발 생태계
9.1 오픈소스와 AI의 상호작용
9.2 AI로 인한 소프트웨어 공급망의 변화
9.3 AI 기반 코드 검증 및 보안 강화 방안
9.4 AI를 활용한 애플리케이션 신뢰성 및 운영 개선
9.5 AI 기반 코딩 교육 및 훈련 시스템
9.6 AI와 사이버 보안의 진화

10. AI 코딩의 미래 전망
10.1 기술 발전 방향
10.2 산업별 영향과 적용 사례
10.3 잠재적 도전과 기회
10.4 AI와 인간의 협력 모델
10.5 AI가 프로그래밍 교육에 미치는 영향
10.6 AI 기반 자동 코드 최적화 및 리팩토링
10.7 AI 코딩과 새로운 아키텍처 연구의 융합
10.8 AI와 IoT, 블록체인 등 신흥 기술의 통합

11. AI 코딩 시대의 준비와 대응
11.1 조직의 AI 도입 전략
11.2 개발자의 역량 강화 방안
11.3 AI 관련 법적, 윤리적 문제 대응
11.4 AI 위험으로부터의 지적 자산 보호
11.5 AI 시대의 프로그래머 재교육 및 적응 전략
11.6 AI 코딩 도구 활용을 위한 가이드라인
11.7 초보 개발자를 위한 AI 활용 전략

12. AI 코딩의 윤리적 고려사항
12.1 AI 생성 코드의 책임 소재
12.2 데이터 프라이버시와 AI 학습
12.3 AI의 편향성과 공정성 문제
12.4 AI 코딩의 투명성과 설명 가능성
12.5 AI 코딩이 일자리에 미치는 영향과 대응
12.6 AI 코딩의 사회적 책임
12.7 AI 사용의 윤리적 규정과 원칙

13. 결론