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![Introduction to Cloud Run 2021](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a16eff7ca4091c5689f4fae0882c685c188ca3ed/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F0ba9184ed3f84053982017fc7453cbea%2Fslide_0.jpg%3F17283629)
Nexus, Scrum@Scale, LeSS, SAFeなど、スクラムチームをスケーリングする手法はたくさん存在する。 しかし、アジャイルコーチなどに、「スクラムをスケールするにはどうすればいいですか?」と聞くと「そもそもスケールをするな」と言われることもある。ぼくも基本的にはこれに同意する。 コンパクトな職能横断型のチームで、短いサイクルで高速に、安定したペースで開発をする。これをずっと続けることができるのならばそれが一番良い。 なのになぜ、人々はスクラムチームをスケールしたくなるのか。なぜこんなにたくさんのスケーリング手法が存在するのだろうか? そういうことを考えてみた。 最初から人がたくさん必要な場合 そもそも最初からスケールされたチームでやりたいパターンがある。大規模な開発などはそうだろう。 小さくローンチして、インクリメンタルにユーザーフィードバックを受けながら開発できれば理
画像は教材のイメージ 株式会社zero to oneは2月1日、東京大学大学院工学系研究科 教授の松尾豊氏が監修したオンライン教材「人工知能基礎(学習期間60日間)」の定価を従来の2万5000円から3000円に改定した。また、行政職員向けに「人工知能基礎」の無償提供プログラムを開始する。同プログラムの対象は国家公務員法あるいは地方公務員法上の一般職の人。 「人工知能基礎」は、AIの歴史も含めた基本知識から、知識表現、自然言語処理といった概念、さらには機械学習やディープラーニング(深層学習)の基本知識まで、AIに関する基礎を幅広く網羅したとうたう教材。ビデオ教材、監修インタビュー、確認テスト(すべてオンラインで完結)で構成されている。 教材のイメージ さらに、「人工知能基礎」を通して学習した内容をもとに、一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)による「G検定(Deep Learni
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