CTO Night & Day 2023 Fukuoka で登壇した発表資料になります。 https://aws.amazon.com/jp/blogs/startup/cto-night-and-day-2023-fukuoka-day1 https://aws.amazon.com/jp/blogs/startup/cto-night-and-day-2023-fukuoka-day2
![なぜレッドオーシャン化する前にサービスを グロースできなかったのか? - フリマアプリ編 - @yutadayo](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a877c2d89adf710fd6a0d5e943a315cea1a719fd/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F2a28b6199eb246c581d3b1629517cb2b%2Fslide_0.jpg%3F27933556)
書籍はこちら:https://www.amazon.co.jp/dp/4297138395 === ChatGPTのAPIが公開されたころから、多くの組織が大規模言語モデル(LLM)を使ったアプリケーション開発に取り組むようになりました。LLMを使ったアプリケーション開発では、「LangChain」というフレームワークも大きく注目されています。 しかし、「LLMやLangChainが話題なのは知っているが、具体的なことは分からない」「この分野に興味を持っているが、勉強するきっかけを持てずにいる」といった方も少なくありません。 そこでこの講演では、LLMを使ったアプリケーション開発がなぜ盛り上がっているのか、どのように開発するのかといった基本から始めて、LangChainの基礎知識まで概説します。 === イベントページ:https://forkwell.connpass.com/event
「めちゃくちゃ勉強してソフトウェア開発も、アジャイルな開発もできるようになってきた! ところがせっかくうまくできるようになったけど、顧客への貢献にはなかなか繋がらない…」こんな悩みををよく聞きます。 この10年間でスクラムなどのアジャイルに関する情報やノウハウは増え、社会的な理解も広がり、その結果アジャイルははじめやすく、習熟もしやすくなっています。開発チームは急速に学習し、能力が高められやすい状況にあります。 ところがプロダクト価値の観点から見ると、開発チームも社内の他部署も、そして顧客も不満を持っていることがあります。せっかくアジャイルな活動ができるようになっても、プロダクト価値に繋げるまでにいたっていないことが多々あります。 本セッションでは、プロダクトという観点からアジャイルを捉え直し、開発チームや社内の他部署、顧客も満足するためのお話をします。 プロダクトマネジメントなど過去の登
2023年11月19日開催された JSConf JP 2023 で発表した「書いたJavaScriptがそのままブラウザで動く未来へ」のスピーカーノートです(スライドに対した情報がないので、スピーカーノートをそのまま公開します)。
Next.js、Remix、SvelteKit といった近年のフレームワークは、JavaScript がなくても動作することを一つの価値として提供しています。 例えばSvelteKit のフォームではプログレッシブエンハンスメントとして、JavaScript が利用できる環境ではリッチなユーザー体験を提供しつつ、JavaScript が使えない環境においては HTML のフォームとして振る舞うことでアプリケーションの機能を変わらず提供できます。 React Server Component はサーバー側で HTML に変換されるため、クライアントに JavaScript のコードが配信されることはありません。React Server Component では useState() を使用できないといった制約がありますので、我々開発者は React Server Component の利点を
IBIS 2023 企画セッション『最適輸送』 https://ibisml.org/ibis2023/os/#os3 で発表した内容です。 講演概要: 最適輸送が機械学習コミュニティーで人気を博している要因として、最適輸送には微分可能な変種が存在することが挙げられる。微分可能な最適輸送は様々な機械学習モデルに構成要素として簡単に組み入れることができる点が便利である。本講演では、最適輸送の微分可能な変種とその求め方であるシンクホーンアルゴリズムを紹介する。また、この考え方を応用し、ソーティングなどの操作や他の最適化問題を微分可能にする方法を紹介するとともに、これらの微分可能な操作が機械学習においてどのように役立つかを議論する。 シンクホーンアルゴリズムのソースコード:https://colab.research.google.com/drive/1RrQhsS52B-Q8ZvBeo57vK
BARフロントえんどう #1 「フロントエンドリアーキテクト」で使用した資料です! https://cybozu.connpass.com/event/297123/
Findy主催のイベント「なぜ話題?Platform Engineering最前線 〜いま注目を浴びている理由とは〜」 https://findy.connpass.com/event/298961/ でお話しした資料です
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