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#技術・運用
1217件
テスト駆動開発の専門家が話す「自動テストは“信号機”」 テスト結果を“情報”として活用し、開発生産性を上げる方法
一般社団法人日本CTO協会
和田卓人氏が考える“自動テストの真の目的”とは? コスト削減ではなく「変化に対応する力」を得るためのベストプラクティス
一般社団法人日本CTO協会
ローコード開発の可能性と落とし穴 複雑な要件、学習コスト、クラウドサービス連携
Querier
ローコードツールで、“属人性”から“チーム開発”へ ツールで解決する「社内ツール開発」の課題
Querier
Jasmine Teaとクエリアで「ローコードUI」を構築 限られたリソースで効率的な管理ツールを開発
Querier
ノーコード/ローコードツールの勘所と活用術 開発組織の生産性向上とコード依存からの解放のために
Querier
RAG、プロンプトエンジニアリング、そしてエンドユーザー評価の重要性 三者三様のLLM社会実装への挑戦
生成AI Conf
LLM開発は"1000万円ガチャ"? 3人の専門家が語る日本語モデルの開発秘話と苦労
生成AI Conf
トークナイザーの重要性と継続事前学習の可能性 3名の専門家が語る日本語LLM開発の最前線
生成AI Conf
生成AIは社会をどう変えるのか PKSHAが挑む未来のエンジニアリング
生成AI Conf
ディープラーニングから生成AIへ PKSHAが見てきたAI技術の10年
生成AI Conf
Goのテストコードをいかにして楽に書くか? gomockとASTで実現する単体テスト自動生成テクニック
DMM.com
Goにおける“単体テスト効率化”への挑戦 ASTとgomockを活用したスケルトンコード自動生成ツール
DMM.com
生成AI時代にも活躍できるのは“目的志向の人” 生成AIの広がりで変化する、エンジニアに求められるスキル
株式会社サポーターズ
役員を含む全社員が受講必須カリキュラム サイバーエージェントが提供する「生成AI徹底理解リスキリング」講座とは
株式会社サポーターズ
広告のAI化で、クリエイターの制作量が約4.5倍増加 サイバーエージェントにおける生成AI活用事例
株式会社サポーターズ
LLMがもたらす“ニッチな業務のデジタル化革命”とは LayerXのLLM活用戦略から学ぶ知的単純作業の革新
生成AI Conf
“知的単純作業の自動化”はLLMでどのように可能になるのか 中村龍矢氏が語る、LayerXのAI・LLM戦略
生成AI Conf
僕の好きな「LLMは知識の索引」という考え方 Preferred Networks岡野原氏が考えるLLMの進化
生成AI Conf
AIで人間の生活・常識・行動様式・価値観は大きく変わる Preferred Networks岡野原氏が話すLLMの最前線
生成AI Conf
AKSアップグレードの練度を高めていくために何が必要か イオンで行われたAKSアップグレード戦略の実際
AEON
アップグレードは回数をこなさないとうまくいかない 実践!企業におけるAKSアップグレード戦略
AEON
テストカバレッジが100%でもそれが意味のあるテストかは断言できない Mutation Testでテストコード自体の検証をしよう
PHPカンファレンス小田原
何をテストするか・どのような状況とシナリオか・期待される結果は何か 明日からでもすぐにできるアンチパターン回避メソッド
PHPカンファレンス小田原
しんどいところを軽減する工夫はいくつもある 「がんばらない」でAKSをアップグレードする5つの方法
AEON
AKSのアップグレード、しんどくない? 「がんばらない」アップグレード方法を考える
AEON
正確で追跡可能な指標でCUJインシデント優先度を決めよう モバイルアプリの信頼性を担保するために
DMM.com
「SREはDevOpsを実現するための具体的なプラクティス」 モバイルアプリの価値を迅速にエンドユーザーに届けるには
DMM.com
「まるで研ぎ澄まされた日本刀のような美しさ」 僕がそれでもJetBrains製のRuby on Rails IDEを使う理由
株式会社ソニックガーデン
好きなのは“コードを書くことへの情熱にあふれているから” 遠藤大介氏が伝えたい、JetBrains「RubyMine」の魅力
株式会社ソニックガーデン
個人開発サービスが「10万ダウンロード」されるまで 新規ユーザー獲得施策でやってよかったこと・やらなくてよかったこと・やっておけばよかったこと
個人開発LT会 supported by mofmof, inc.
ゴールを妨げるあらゆる障害を倒さないとリリースできない 総売上1,240万円の個人開発者が語る障害との向き合い方
個人開発LT会 supported by mofmof, inc.
駆け出しのAndroidエンジニアが学ぶべきことは? パネラー同士で語り合うFlutterとKotlinのQ&A
株式会社MIXI
Android開発におけるKotlinとFlutterの“愛でポイント” 開発経験者が10の質問で語る、強みや違い
株式会社MIXI
「アップデートが大変」から「自動化して楽をする」時代へ AKSアップデートにおける2つの戦略サンプル
AEON
アップグレードはアプリケーションの回復性を確かめる機会 AKSをヘルシーに運用するための、それぞれの役割
AEON
「AKSの自動アップグレードは怖い」は古い 日本マイクロソフト社員が語る2024年AKSアップデート事情
AEON
LLM生成の精度を維持しつつ、20%の応答高速化を達成 「Medusa Head+Speculative Sampling」を活用した工夫
株式会社MIXI
“応答高速化”のためにはキャッシュデータをどこに保存する? 可能な限りアクセスを減らすための3つの置き場所
株式会社MIXI
どうすれば“安全なエージェント型AI”を作れるのか? ベンジオ氏が取り組む「Generative Flow Networks」とは
日本ディープラーニング協会
“AIが逃げられないケージ”を作るために人間は何ができるか 大惨事を避ける上で正しく実現しなければいけない2つの課題
日本ディープラーニング協会
「汎用人工知能(AGI)はいずれ実現し、人間よりも賢くなる」 ヨシュア・ベンジオ氏が説く、AIの特性を理解する重要性
日本ディープラーニング協会
「集合知を活用した算出」から「AIを使った算出」へ QuerySoftmax活用で改善した“オッズ予測の精度”
株式会社MIXI
「netkeiba」の予想オッズ算出方法が抱えていた課題 精度が投票数に左右される、意図的な投票操作が可能…
株式会社MIXI
「尖った人ではなく、暗黙知を形式知に変換する人がほしい」 “均質人材”を育成してきた日本でこれから求められる能力とは
未踏会議
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