지식

NFT 트렌드에 참여하려면, NFT 마켓플레이스는 이러한 디지털 자산을 구매하고 판매하는 창구입니다. 오늘날 활발한 NFT 시장이 많이 있습니다. 마켓플레이스를 운영하는 것은 현재 암호화폐 세계에서 큰 비즈니스 기회가 될 수 있습니다. 이에 대해 더 알아보기 위해 다음 기사를 확인해 보겠습니다. I. NFT 마켓플레이스란? NFT 마켓플레이스는 NFT를...

요즘 대부분의 기업들은 고객 서비스 품질을 향상시키고 경쟁력을 높이기 위해 다양한 종류의 응용 프로그램을 사용합니다. 그러나 느린 애플리케이션 성능은 비즈니스 운영에 영향을 미칠 수 있습니다. 그래서 어떻게하면 애플리케이션 성능을 효과적으로 관리할 수 있을까요? 이 문제를 해결하기 위해 어떤 소프트웨어 성능 관리 도구를 활용할 수...

로보틱 프로세스 자동화 (RPA)는 기업이 소프트웨어 로봇 또는 “봇”을 사용하여 반복적이고 규칙 기반의 작업을 자동화할 수 있게 해주는 기술입니다. 이 “봇”은 인간의 행동을 모방하여 다양한 시스템과 애플리케이션과 상호 작용하며 작업을 정확하고 효율적으로 수행합니다. 다음은 RPA에 대해 알아야 할 모든 것입니다. 1. RPA란 무엇인가요? 로보틱...

비대체성 토큰(NFT)은 최근 몇 년간 암호화폐 시장에서 가장 인기 있는 항목 중 하나가 되었습니다. 혁신가이든 이 새로운 세계에 대해 궁금한 이든, NFT가 놓치면 안 되는 훌륭한 자산이 될 수 있다는 사실은 의심할 여지가 없습니다. 그렇다면 NFT를 만드는 것은 쉬울까요? NFT를 어떻게 만드는지 알아볼까요? 다음...

ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 첨단 생성형 인공지능(Generative AI) 모델로, 사람처럼 자연스러운 텍스트를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. GPT(Generative Pre-trained Transformer) 아키텍처를 기반으로 구축된 ChatGPT는 사람들이 컴퓨터와 상호작용하는 방식을 혁신하고 있으며, 사무 생산성 향상, 콘텐츠 제작, 고객 서비스, 프로그래밍 등 다양한 분야를 지원하고 있습니다....

스모크 테스팅은 기술 분야에서 매우 익숙한 용어로, 특히 소프트웨어 개발 팀에게는 잘 알려진 오류 테스팅 및 문제 해결 기술입니다. 스모크 테스팅 덕분에 소프트웨어 개발자와 품질 보증(QA) 직원의 작업이 더욱 효율적으로 이루어집니다. 그래서 스모크 테스팅이 무엇인가요? 스모크 테스팅이 품질 보증(QA) 산업에 얼마나 중요한지에 대한 내용을...

죄송합니다. 이 항목은 日本語 및 English와만 사용할 수 있습니다. AIは、銀行、医療、ビジネス、教育を含む多くの分野に登場しています。 この記事はAIを使用した教育のメリットとデメリットについて理解を深めるのに役立ちます 1. AI教育の役割 AIなどの最新技術の発達により、映画の鑑賞、ショッピング、車の運転から医療、ビジネスなど、産業が著しく変化していることは明らかです。そして近い将来、AIは教育や学び方をも変えるでしょう。 今日ではさまざまな国の人々がチャットを利用してリモートで繋がり、相互に対話できるグローバルなサービスが非常に人気がありますが、人工知能は、多肢選択式テストの採点など、教育の自動化にも役立つようになりました。コンピュータビジョンシステムは、人間の代わりとなり、高い生産性と精度を実現します。また、学習体験のパーソナライズも可能にします。 優れた教育システムは、ユーザーに最適な学習プログラムを推奨することにより、学習者が自分の才能を発見して伸ばすことに役立ちます。 個人情報や興味のあることを入力してから、科目、専攻、またはキャリア志向を選択するだけで非常に高い精度で適切なものを推奨できます。 さらに、人工知能教育には、多くの利点があります。 2. AI教育のメリット AI教育は以下のようなメリットをもたらします: 採点自動化 採点作業は、学生との交流、授業の準備、または質の高い教育と学習に不可欠なタスクを実行するための時間を奪います。AIは、高い精度で人間の代わりになることを期待できます。 現在、AIが選択式問題の採点をすることは珍しくありません。近い将来、記述式問題の採点にも対応するでしょう。 学生のニーズに応える AIはパーソナライズテクノロジーのおかげであらゆるレベルの教育に適用できます。学習プログラム、適用ソフトウェアの数は絶えず増加しています。AI教育システムは、学生のニーズに応え、まだ習得できていないパートを反復して出題することができます。したがって、学生は自分のレベルに合った学習が可能です。 カスタマイズされた教育は、さまざまなレベルの学生が同じ教室で一緒に学習するのに役立ち、適応学習は教育全般に大きな影響を与えます。 改善が必要な課題を提示する 教師は、生徒が理解しにくい講義や教材について常に認識しているとは限りません。人工知能はその問題を解決する方法を提供します。Coursera（コーセラ）はオープンなオンラインコースを提供しています。生徒の多くが間違った回答をしている場合、システムは教師に通知し、正しい答えを導く提案をカスタムメッセージとして生徒に提供します。 AIチューターによる学習サポート AIベースの個別指導プログラムはすでに多数存在しており、生徒が数学、ライティング、その他の科目を学ぶのに役立ちます。これらのプログラムは学生に基礎を教えることができ、学生が高度な思考と創造性を学ぶために開発されています。したがって、AIチューターが将来これらのことを行うことができるかもしれません。過去数十年の著しい技術進歩を見ると、高度な個別指導システムが実現するのも遠い夢ではないかもしれません。 AIプログラムによるフィードバック AIは、教師と生徒のニーズに合わせてカスタマイズされたコースの作成に役立つだけでなく、コースを成功に導くフィードバックを提供することもできます。一部の学校や大学、特にオンラインサービスを利用している大学では、AIシステムを使用して生徒の進捗状況を追跡し、生徒の成績に問題がある場合に教授に通知します。 情報と相互作用し検索方法を進化させる AIシステムは、私たちが毎日目にする情報にも影響を与えています。たとえば、Googleは場所に基づく検索結果を提供し、Amazonは以前の購入履歴に基づいて商品をおすすめし、Siriはユーザーのニーズに適応し、ほぼすべてのWeb広告はユーザーの好みに合わせています。 このようなインテリジェントシステムは、私たちが生活の中で情報とやり取りする方法において重要な役割を果たし、学校、大学、および図書館で情報を探す方法を変える可能性があります。過去数十年にわたって、AIベースのシステムは私たちが情報とやり取りする方法を完全に変えました。将来的には、より新しく、統合されたテクノロジーにより、学生は現在よりも正確で便利なアイデアや事実の調査を体験できるようになります。 生徒の学習領域と教師の作業環境の変化 AIが教師に取って代わることができるようになると、生徒はいつでも世界中のどこでも勉強できます。AIを活用した教育プログラムは、学生が基本的なスキルを学ぶのに役立ちますが、AIの研究が発展すると、学生に幅広いサービスとより高度なトレーニングプログラムが提供されます。 3. AI教育のデメリット AI教育が生徒と教師に有益であることは明らかですが、それでも次のような欠点があります。: 高コスト: 人工知能の作成には、複雑なマシンと莫大なコストが必要です。修理やメンテナンスにも費用がかかります。プログラムは、環境の変化やニーズに対応したり、マシンの改善に対応するために、分散かさせる必要があります。 それだけでなく、重大な障害が発生した場合、コードを復元してシステムを再アクティブ化する手順にも、多大な時間と費用がかかります。...

최근 정보 기술의 지속적인 발전으로 수동 테스팅은 점차 자동화 테스팅으로 대체되고 있습니다. 자동화 테스팅 기술 덕분에 소프트웨어 테스팅 프로세스와 자동화 테스터의 업무가 효율적으로 수행됩니다. 그러나 이러한 유형의 테스팅을 명확히 이해하지 못하는 사람들이 여전히 많습니다. 그래서 테스트 자동화란 무엇인가요? 이러한 유형의 테스팅의 중요성, 이점, 한계...

시스템 개발 아웃소싱은 인력 부족과 비용 최적화에 효과적인 수단입니다. 그러나 진행 방식을 잘못하면 비용 증가와 납기 지연을 초래할 수 있습니다. 이 글에서는 시스템 아웃소싱에서 실패하지 않기 위한 7가지 실천 포인트를 정리합니다. 1왜 시스템 아웃소싱은 실패하는가 실패의 대부분은 ‘기술’이 아니라 ‘진행 방식’ 시스템 아웃소싱의 실패라고...

죄송합니다. 이 항목은 日本語와만 사용할 수 있습니다. 1. オフショアに関する意識調査結果から 少し古くなりますが、IPAの調査データに次のようなものがあります。IPA (Information technology Promotion Agency) がオフショアに関してIT企業に出したアンケートの結果です。調査Aでは、70％以上が「現在より拡大したい」と言っており、調査Bでは、「70％以上が予定なし」と答えています。 まったく相反するような結果が出ていますが、実はこれ、調査Aは既にオフショアを実施している企業からの回答であり、調査Bは過去に一度もオフショアを実施したことがない企業からの回答なのです。 一概には言えませんが、オフショアで開発を経験した企業はそのメリットを享受し、さらに利益を求めて拡大へと向かい、経験したことがない企業は、実感としてメリットを捉えることができないためにさらにオフショア実施に対して消極的になってしまっているという構図がうかがえます。 2. オフショアを始める前に何をする必要があるか？ このように経験したことがない企業が、オフショアを検討し始める際には当然のごとく不安が付きまとうことになります。また、何も考えずにオフショアを始めたのでは、過去の失敗事例同様の結末になりかねません。オフショアでの開発は、少なからずリスクが存在します。ここでは、リスクに対する不安を少しでも和らげるために、何をすれば良いかについて紹介します。オフショアを始める前には、最低でも次のことはやっておきましょう。 目的を明確にする 概要を理解する オフショアの事例を研究する オフショア先（国）候補を決める 2.1 目的を明確にする まず、オフショアの目的を明確にしておきましょう。目的により、オフショアの進め方、オフショア先が違ってきます。目的としては次のようなものが考えられます。 コスト削減 人件費の低い国での労働力を活用し、開発予算を抑えます 人材不足解消 日本国内での人材不足解消の手段を海外に求めます スキル導入 自社に技術スキルがなく、即時にそのスキルを導入したい場合に活用します  2.2 概要を理解する 次に、オフショアの契約形態とそのフォーメーションについて理解しておきましょう。大きく分けると受託開発型とラボ型の二つに分類することができます。 受託開発型 オフショア側に納品責任が有る、日本で一般的に採用されているものと同様の契約モデルです。事前に決められた仕様、期間、金額通りにシステムを納品することでプロジェクトが完了します。現地とブリッジSEを窓口にして開発を進めます。 ラボ型開発 同ーのオフショアチームを一定期間、一定予算で抱え込んで開発を進めるやり方です。お客様は、ブリッジSEを通して、或いは直接オフショア側のチームに指示を与えます。  3. オフショアの事例を研究する 目的がはっきりして、オフショアの概要を理解したら、次に他部門・他社のいろいろな事例について研究するとよいでしょう。先達が残してくれた事例は、失敗しないための貴重な財産になります。事例については、インターネットを検索しても、すぐにたくさんの成功事例、失敗事例を見つけることができます。その事例から、注意点やリスクを自分で読み取ることはとても役に立つでしょう。 4....