API構築の基礎を学んだ。QConは、開発者コミュニティにおける知識とイノベーションの普及を促進することで、ソフトウェア開発に力を与える。実務者主導のカンファレンスであるQConは、チーム内のイノベーションに影響を与える技術チームのリーダー、アーキテクト、エンジニアリングディレクター、プロジェクトマネージャー向けにデザインされている。Sheehy氏は、人工知能ハイプ時代における責任ある開発者としてのあり方について、洞察に富んだ開会基調講演をした。Grizzanti氏が、「スタッフ・プラス」への道と、それを「科学」というより「芸術」としてとらえ、芸術を創作することとソフトウェアを創作すること、そして組織のダイナミクスに対処することの類似性について語っている。Codeを採用する:確認するべき6つの適性LCNC(ローコード/ノーコード)プラットフォームは、プログラマーだけでなくプログラマーでなくても、最小限のコーディングとワンクリックのデプロイメントで、アプリケーションソフトウェアを開発できるよう設計されている。ドラッグ&ドロップ方式のインターフェースなどを利用することで、開発・デプロイメントプロセスを簡素化し、効率的なアプリケーション開発とデプロイメントを実現する。McCaffrey博士が,ニューラルネットワークを紹介する面白い講演を行った。Networks/NN)について学びたいと思う開発者すべてを対象とした内容である。博士は数学者だが,この興味深いプレゼンテーションでは,コンピュータサイエンスのバックグラウンドを持つ開発者を対象としている。博士のアプローチは,ニューラルネットワークの概念への入門として役立つものだ。受講することによって,さらなる学習のための基礎の確立が期待できる。講演は,博士の提示するサンプル問題を中心として行われる。取り上げられた問題は,年齢や収入,性別,宗教をベースとして,個人の政治的指向を予測する,というものだ。フォローが簡単であること,NNを用いた実践的アプリケーション例であること,という2つの点から,このアプローチは有効なものだった。講演の中で博士は,ニューラルネットワークを活用するための7つの中核概念,と自身が呼ぶものに言及している。博士の観察によれば,ニューラルネットワークの初学者の多くは,信頼できる資料の欠如という壁に突き当たっているという。この問題に対して博士は,信頼に値する情報ソースと自身が認めたものをリストアップすることで対処を図っている。テーマに対する博士の熱意は明白だ。その一方で,NNベースのアプローチの強みと弱みを併記することによって,博士はこのようなリアクションを抑制もしている。ニューラルネットワークの代案を6つ挙げた上で,解決すべき問題に基づくにはこれらの方が適しているかも知れない,という説明も加えている。講演の最後に博士は,聴講者が実験を継続できるように,実際に動作するC#コードをニューラルネットワークのサンプルとして提供している。(ただし筆者の入手したコピーでは,プログラムをコンパイルするため,756行にセミコロンを追加しなければならなかった。Summitでも同様のプレゼンテーションを行っているが,Buildで行ったものはそのスーパーセットと言ってよいだろう。