在完成這個 Sprint 的 Review 與Retrospective 會議後，依照Scrum 方式，Gavin 身為 Product Owner 要儘快把收集到的意見或問題，轉換成 PBI, Product Backlog Item 中文翻譯為產品待辦事項，提供給下一個 Sprint 開始就進行的 Sprint Planning 會議作為討論要納入那些 PBI 到進入即將展開的 Sprint Backlog。郝家在，Cash 已經把 Redmine 這個專案與議題管理工具安裝好，並設定好 Scrum 的plug-in。Gavin 依照決議希望大家一起來維護Backlog，就變得比較輕鬆。

想到成員裡面那幾位為了爭論為何不是採用商用 JIRA，它也有Scrum 的plug-in。大家又花費半小時在哪裡做方案評比，不禁苦笑。這個AI探索專案沒有架構師的權威在，一點小事都要爭論一番。

審視了這個 Sprint 技術相關的待辦事項，因為大家都還沒有足夠的機器學習知識，所以只能粗略的規劃成下面這幾條：

• 了解(AI視覺)知識或技術
• 提昇專案成員(NLP)知識或技術
• 提昇專案成員AI 所需數學知識與對應Python程式

現在Gavin 因為這個專案，在互動中，他就越來越能夠更清晰的提出需求來，跟過去的專案經驗類似，客戶要看到一點東西，玩一玩，摸一摸才會知道自己真正要的是什麼，怎麼又陷入佳麗每次要提醒大家的【金髮姑娘規則】?看來即使是非軟體開發專案，敏捷方式對需求開發這件事還是蠻有效的。

這個 Sprint 結束前，沒有完成的事項，要繼續，但必須更精緻的劃分，於是將【了解(AI視覺)知識或技術】展開成

• [高]進一步解說CNN運作
• [中]盤點機器學習可以較成熟的解決CV相關問題

【提昇專案成員AI 所需數學知識】

• [高]研究深度學習以外的機器學習基礎理論
• [高]加速訓練的相關技術或方法研究
• [中]評估新創一個深度學習模型的可能性

【提昇專案成員(NLP)知識或技術】

• [高]進一步解說RNN運作
• [中]盤點機器學習可以較成熟的解決NLP相關問題

同時也將基礎共通資源加入:

• [高]了解當代效能較佳的上述問題的相關模型
• [中]了解有哪些較佳的框架或是預訓練的資源可用
• [中]盤點雲供應商的機器解決方案
• [中]評估自架機器學習雲架構

還有AI商機探索。。。正等著下一個Sprint 來認領。

備註：

專案緣起記錄在 【UP, Scrum 與 AI專案】