2019年 Mini Tech Talk（グリー社内勉強会）

2019/01/01

開発企画部の佐島です。

グリーで開催している社内勉強会「Mini Tech Talk」2019年度のラインナップをお届けします。

  • 毎回勉強会が開催された日に情報を更新していきます
  • 本勉強会では基本的に社外からゲストスピーカーをお招きして発表いただいています(社内のエンジニアが発表する機会もあります)

これまでのラインナップはこちらよりご覧下さい

ねっとわーく。

12月18日

小長谷 浩司 様（CISCO）

2019年現在のネットワークの身近な環境での使われ方・動向・話題になった点に触れつつ、
2020年以降にネットワークの世界で起きるであろうことに触れてまいります。
前半は、通信を始める時に起きていることや身近にあるネットワークといったネットワークの世界について、後半は企業が抱える課題やSDXといったネットワークの動向とポイントについてそれぞれお話します。

    • キーワード：SD-LAN、SD-WAN、マルチドメイン、Wi-Fi6、5G
    • 対象者：ネットワーク初級の方

ゲームにおける機械学習

10月2日

Liang Fan 様、宇都宮 聖子 様（AWS）

前半20分では、機械学習初心者の方向けに、機械学習の基本とゲーム業界での機械学習活用例をご紹介します。
後半40分では、機械学習における環境構築からモデルのトレーニング、デプロイ・運用までのワークフローと実際の事例の紹介を行います。

  • キーワード：AWS、機械学習
  • 対象者：機械学習初心者、もしくは現在機械学習を検討している方

直せないクラッシュはもう終わり！アプリの品質向上を加速させる考え方とその手段

9月20日

仲井 裕紀 様（FROSK）

グリー様にもご利用頂いているスマホアプリのエラー検知・解析ツールSmartBeatの膨大なデータや、
他社の事例をまじえながら、『アプリのクラッシュを改善する』=『アプリの品質を向上させる』最新のノウハウを技術的な側面からもお伝え致します。
アプリの品質を向上させると、ユーザーの満足度が上がり継続率の向上やレビューの向上が期待できます。
エンジニア向けの内容とはなりますが、プロデューサーやプランナーの方にもためになる内容ですので、ぜひお越しください！

  • キーワード：バグ修正、デバッグ、エラーの再現、品質管理/向上、継続率向上、レビューの向上、ユーザー満足度向上
  • 対象者：エンジニア、プロデューサー、プランナー

GCPでデータベースを選択するポイントとその理由

8月28日

高田 泰志 様（Google）

GCPにはSpannerをはじめとする様々なデータベースサービスが存在します。どのようなケースでどのデータベースを選択すると良いのか、またそのデータベースの特徴について技術的な観点からご紹介します。

  • キーワード：GCP, Spanner, Firestore, Datastore, CloudSQL, BigTable
  • 対象者：基本的なデータベースの知識が前提となります。GCPに詳しい必要はありません。

ゲームQAの今とこれから～AI活用までの道のり～

6月26日

桑野 範久 様（モリカトロン株式会社）

モリカトロンのゲームQAサービスの目ざす方向
AIチームとの取り組み
自動化ツール開発など、現状でできていることと生み出すまでの苦労。
あえて属人化したチームも設立（エキスパートデバッグ）

  • キーワード：ゲームQA、デバッグ、自動化、エキスパート、AI活用
  • 対象者：ゲームQAチーム、自動化チーム、エンジニア、AIに興味のある方

全部見せ。マイクロソフトのゲーム開発テクノロジー最新Update

4月24日

増渕 大輔 様（Microsoft）

マイクロソフトは、ゲーム開発におけるツールなどをまとめた「Microsoft Game Stack」を発表しました。
その中には、Xbox、DirectX、Visual Studio、モバイル端末などでもPC向けゲームをストリームする「Project xCloud」、Azure、PlayFabなど様々な技術があります。
マイクロソフトはどんなゲーム業界の未来を描いていくのか？ クラウド・AIを活用したゲーム開発の戦略をまるっと全部お届けします。

  • キーワード：Microsoft, Azure, PlayFab, Mixer, Xbox, Visual Studio, xCloud, Windows
  • 対象者：特になし

人工知能・機械学習の開発現場の最前線

3月6日

町 裕太 様（ウサギィ）

人工知能・機械学習の仕事というと何となく自動運転のことを思い浮かべる人が多いのではないでしょうか。
実際、色んな業界でどんなことに使われているのでしょう？
ウサギィは画像処理・自然言語処理・IoT等の時系列データ処理を行うアルゴリズムを、論文をサーベイしつつ自社で試行錯誤しながら作成しています。
そうして出来たアルゴリズムを組み合わせて、顧客の様々な問題を解決しています。
私どもで作成した様々な分野/種類の実働するデモ/実例を見て頂いて、技術面・ビジネス面から皆さんの業務に活かせるようアイデアの種にして頂ければと思います。

  • キーワード：AI・人工知能・画像処理・自然言語処理・時系列データ処理・データ分析
  • 対象者：人工知能・機械学習と呼ばれる分野に関心がある方。実例デモ集を見て頂く形式ですので前提知識は不要です。

更新情報

(2019/03/06)の登壇風景の写真を追加しました
(2019/04/24)の登壇風景の写真を追加しました
(2019/06/26)の登壇風景の写真を追加しました