(기획자를 위한) LLM의 기초와 LLM 기반 서비스 기획의 이해
아리가람
LLM이 필요한 이유와 기술적 배경 및 기본 개념을 설명합니다.
입문
NLP, gpt, 인공지능(AI)
問題化(Problematization)は、問題提起、問題作成などとも翻訳される用語です。そして、問題設定や問題定義とも翻訳され得ます。要請事項や常識のような既知の事実に対し、新しい観点から疑問を呈し、問題を定義し、この問題を解決する方法を組み立てていく過程が含まれている概念です。問題化はあらゆる開発の出発点となるべきですが、未だ開発分野で十分に議論されていないテーマです。プロジェクトを遂行することやプログラムを開発することも、実は問題を解決する計画を立てる作業です。つまり、問題化と関連があるということです。 問題を解決するには、まず問題が明確に定義されている必要があります。しかし、ほとんどの場合、曖昧な要請の形で問題が与えられます。したがって、曖昧な要請を明確な問題に変える力があってこそ、不必要な「開発の無駄」を減らし、協業は円滑になり、ユーザーの真のニーズを正確に把握することができます。この講義は、実践事例とツールを通じて、問題を「構成する思考」を訓練するよう手助けします。
受講生 32名
依頼、要求事項、ユーザーからのフィードバック、コードレビューの中に隠れた本当の問題を見つける方法
実際の問題を問題記述の公式などを用いて構造化された問題として表現する方法
問題の根本原因を探す方法
現象から本質を洞察する '問題化'という哲学的概念
'問題化'を遂行するための様々な道具
学習対象は
誰でしょう?
与えられた要求をただ実装するよりも、真の問題が何か自ら考え判断する能力を養いたい開発者
曖昧な要求と意見の中でチームの方向性を定め、開発者とスムーズに意思疎通したい企画者、デザイナー、PM/PO
全体
72件 ∙ (17時間 16分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
2件
¥6,884
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