IoT、ロボット、スマートデバイス、VR――どんどん複雑化するソフトウェアテスト、20年後はどうなる？：NICTが開発している無線通信用のテスト環境とは（2/3 ページ）

» 2019年10月29日 05時00分公開

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はてなのMackerelが明かす、機械学習プロジェクトに潜む2つの「不確実性の山」を乗り越えるコツ
2019年8月29～31日に開催された「builderscon tokyo 2019」のセッション「われわれはいかにして機械学習プロジェクトのマネージメントをすべきか」で、はてなの「Mackerel」のディレクターが機械学習技術の開発における「不確実性」のマネジメント術を説明した。
2022年、開発プロジェクトの4割がAIをチームメンバーに加え、AIを活用したテスト自動化ツールを使う――Gartner
「AIは開発者のコード生成をどう変えるのか」「AIベースのツールは開発チームのテストをどう変えるのか」。Gartner バイスプレジデントアナリストのマーク・ドライバー氏が行った講演の内容をダイジェストでお届けする。
及川卓也×山田誠二対談「機械が人に合わせる」時代から「人が機械に合わせる」時代へ――エンジニアのシンギュラリティーを考える
システム開発現場の在り方はAIや機械学習によってどのように変わるのか――＠ITソフトウェア品質向上セミナーの特別講演「AI／機械学習、自動化で開発現場にも訪れるシンギュラリティーにどう備えるか」で、フリーランスエンジニアリング・プロダクトアドバイザーの及川卓也氏と、長年AIの研究に携わる国立情報学研究所教授の山田誠二氏が対談した。