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InfoQ ホームページ カンファレンス に関するすべてのコンテンツ

  • 多様性を受け入れ、包容性を育むことの必要性

    テクノロジの世界にいる我々は、常に革新し、新たな領域へと進まなくてはならない。そのために、さまざまな世界の人々を雇用し、話を聞き、関係を保つことなくしては、能力を最大限に引き出すことは不可能だ。少数集団を積極的にサポートして活用しているハイテク産業は、すべての人にとって好ましい産業だ。多様性を受け入れ、包容性を備えた環境を育むことによって、企業の収益も改善される。

  • リーンを使ってデジタルネイティブから何を学べるか

    Theodo UKの創業者でありCEOであるFabrice Bernhard氏は、Lean Digital Summit 2018で ”what lean can learn from digital natives(デジタルネイティブからリーンは何を学べるか)”という講演を行った。デジタルネイティブはリーンスタートアップやアジャイルプラクティスになじんでおり、彼らはアジャイルとトヨタ生産方式を結びつけ、アイデアの実験、イノベーションの展開、スケールの高速化を可能にして先へと進んでいく。

  • 手動回帰テストマニフェスト

    回帰テストを自動化することは必ずしも最適解ではない。2018 fall Online Testing Conferenceで、Brendan Connolly氏はこう主張した。彼は「手動回帰テストマニフェスト」を発表し、それを使うことで、機能テストと回帰テストを区別し、テストを自動化するかどうか決める方法を紹介した。

  • TDDの5つの前提 - GeePaw Hill氏に聞く

    TDDは単なるテクニックではない、プログラミング全般のスタイルであり、関連する行動や考え方の統合システムである。TDDの5つの前提は、我々が活動するリングを提供する。それらはTDDを行うものが呼吸する大気なのだ。

  • 未来の仕事は女性である

    Agnieszka Walorska氏によると、今日の一般的な女性の仕事は、適応性、即効性、感情的な知性、暗示的な知識が中心であり将来的に優位になるという。人工知能とロボティクスは、主に男性が行っている高度な技術のある仕事を自動化する。

  • ビジネス課題と新技術を結びつける

    Caragh O’Carroll氏はWomen in Tech Dublin 2018において、ブロックチェーン、ロボットによるプロセス自動化、人工知能と機械学習という3つの新技術について語った。そして、ビジネスが直面している課題に対して、これらの技術がどのように解決策を提供するか説明した。

  • 業界におけるAI応用について、Christoph Windheuser氏とのQ&A

    ハードウェア能力の増大と膨大なデータにより、パターン認識、自然言語処理、強化学習など既存の機械学習アプローチが実現可能になった。人工知能は開発プロセスに影響を与えており、バージョン管理、CI/CD、テストなどは複雑さを増している。

  • テクニカルリーディングに関する一考察

    役割のバランスを見つけるために、雇用者は流動的な人事構造を採用する必要がある。技術職と管理職の道は隣り合わせでなくてはならない。心理的安全なしに、本当の効果的な成長を遂げることはできない。問題とシナリオについて話せる良きメンターは非常に貴重だ。これらは、Redgate Softwareでテクニカルリードを務めるJulia Hayward氏が示した、テクニカルリーディングに関する一考察の一部だ。

  • QCon.ai San Francisco 2019: トラックを発表

    InfoQとQConによるソフトウェアエンジニアのためのAIとMLのためのカンファレンス、QCon.aiが2019年のトラックを発表した。

  • Netflixの運用データ移行におけるレジエンス構築 - Sangeeta Handa氏のQCon SFでの講演より

    QCon SFで、Sangeeta Handa氏が、多岐のユースケースにわたる運用環境の移行においてレジエンスを確立したNetflixでの経験から得た教訓について講演した。主な教訓は次のとおりだ – マイグレーションにおいても知覚上ないし実際のゼロダウンタイムを目標とすること、信頼構築のため早期のフィードバックループに投資すること、顧客のインタラクションをサービスから切り離す手段を見つけること、独立的なチェックとバランスを構築すること。

  • AIを使ったヒューマンインタフェース構築

    AIは、キーボードやマウスを使う代わりに、会話や記述に基づくヒューマンインタフェースを構築するのに役立つ。これは人間が人間のままでいられるインタフェースだ。最大の課題は、どんな回答が不十分であるかをシステムに教えて学習させ、どんなデータが記録・保持��れているかを透明化し、ダイバーシティとインクルージョンをトレーニングデータの不可欠な要素にしてAIシステムの偏見を防ぐ、そうした方法を見つけることだ。

  • 善をなす力としてのソフトウェア- ティールとアジャイル

    ティール組織(teal organisation)はその視点を、より高い目標の定義と存在理由の証明においている。世界に向けて価値を創造するため、人は企業に加わり、定められた目標に向かって自由に働く。ティール企業は完全にオープンで、透過的で、相互に信頼する文化を持たなくてはならない。誰もが安心して、積極的にアイデアを共有し、不安なく失敗できるべきなのだ。

  • スキル開発とキャリアのためのフィードバックの重要性

    自己啓発と専門能力開発には、フィードバックと継続的学習が不可欠だ。創造的問題解決、批判的思考、起業家精神といった非技術的スキルは、キャリアを前進させるのに重要だ。あなたは自らのキャリアの舵を握り、次のステップを決めるために最終的にどうなりたいか知る必要がある。

  • コードレビューの実際

    コードレビューは、バグを見つけたり、他のチームメンバーからインプットを得たり、知識とオーナーシップを共有するのに最適な方法だ。最大の恩恵を受けるには、コードレビューを開発プロセスに統合して、レビューされていないコードが本番環境に投入されないようにしなくてはならない。レビューは、開発プロセスにおける解決を必要とする未解決問題を明らかにするのに役立つ。

  • 継続的デリバリーはテストにどんな影響を及ぼすか

    継続的デリバリーでは、コードを書きながら品質に重点を置く必要がある。全てのチームにテスターがいるわけではないが、もしいるなら開発者と密に仕事をして、開発者がユニットテストを作成するのを手助けしながら、ユニットテストでカバーできない少数のテストを自動化するコードを書くことになる。

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