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AIの正しい上司になろう!—バックエンドスタック選びを任せる

AIが作ったバックエンド、そのまま受け入れていいのでしょうか?コードを一行ずつ読む必要はありません。根拠を尋ね、数値で確かめて、AIの提案を受け入れたり問い返したりする「AIの上司」になる方法を学びます。街のパン屋さんのアプリを最後まで育てながら、言葉ではなく、自分で実測した数値でお見せします。

3名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

PostgreSQL
PostgreSQL
Architecture
Architecture
DBMS/RDBMS
DBMS/RDBMS
Redis
Redis
system-design
system-design
PostgreSQL
PostgreSQL
Architecture
Architecture
DBMS/RDBMS
DBMS/RDBMS
Redis
Redis
system-design
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この講座で身につくこと

  • 漠然とした要望を、ユーザー数、応答時間(p95)、エラー率、予算などの条件表に落とし込む

  • 取り消しにくい決定とすぐに変更できる決定を見分け、どこに時間をかけて考えるか決める

  • AIが書いたバックエンドで、権限チェックや同時注文、キャッシュなど、障害につながる箇所を見つけて問い返す

  • 公式ドキュメントと実測値をもとに、検索エンジンやRedisなどの追加技術が本当に必要か判断すること

  • 選んだものと捨てたもの、見直す条件を意思決定記録として残し、AIへの指示書として使う

  • テスト・負荷試験・バックアップ復旧の結果を読み、運用コストや障害対応まで根拠に基づいて決める

次のような方に
おすすめです

受講対象

  • AIでサービスを作る際、AIが選んだ技術を採用するか自分で判断しなければならない、ひとり起業家・企画担当者。

  • コードはAIが書くが、確認して責任を負うのは自分の役目であるジュニア開発者

  • 「Redisを導入しましょう」、「マイクロサービスにしましょう」といった提案を前に、何を尋ねればよいのか途方に暮れている方

  • 技術名よりも、選ぶ根拠と確認方法を学びたい方

前提知識

  • Web上でリクエストとレスポンスがやり取りされること、データベースとは何かを理解していれば十分です。

  • コーディングの実習はありません。コードを自分で書く必要はありません。

こんにちは
catgptです。

論文を読み、モデルを磨き上げるのに血のにじむ努力をしていた純血種のAI研究者「キャットGPT」。ある日突然降ってきた、青天の霹靂のようなミッション、「モデルはもう全部作りましたよね?では、お客様に納品できるようにフロントエンドもバックエンドも全部作ってください。」

生き延びるため、涙ながらにフルスタック開発者へ強制転職し、無事にソリューションを納品して戻ってきたら、今度はAIがあまりにも進化したせいで、開発ではなくAIとチームを調整するPMの役割を担うことに……!

ここで止まることなく、ついに自らのフルスタック魂を注ぎ込んで 「講義制作自動化パイプライン」 を構築し、さらには 「講師AI」 まで錬成してしまったレベルMAXのエンジニア。果たして、自分の飯のタネ(?)まで自動化してしまったフルスタックAIエンジニア、CatGPTの運命やいかに!

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全体

32件 ∙ (4時間 28分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

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