本講座のゴール
機械学習・AIを用いた開発における
課題や問題点を解決できる思考を身につける
「組織の要望を取り込んで機械学習・AIで解決する」というMLOpsの役割を理解し、課題設定、PoCにおける評価と検証、実装〜テスト、モニタリングと運用までの概要を幅広く学びます。
従来型システム開発との違いなど技術に関することから、社内外への理解・協力など技術以外で考慮する点についても解説。
プログラミング | 経験や前提知識は不要 |
|---|---|
数学 | 経験や前提知識は不要 |
講座時間 | 4時間 |
受講に必要な前提知識の目安と講座時間
講座の特徴
ウォーターフォール型開発とMLOpsの違いを把握し、新たな開発プロジェクトを学ぶ
機械学習・AIが得意とする課題を発見し、実務で成果を出すために必要な準備を知る
ワークショップを通じて答えを受講者自身で考えながら、より深く理解する
カリキュラム
実践を見据えたカリキュラム設計
Step 01：機械学習・AIの概要
機械学習・AIの定義、使用例
MLOpsの概要
生成AIの仕組みと影響
Step 02：データの重要性
MLOpsにおけるデータの特徴
構造化データと非構造化データ
データ基盤の重要性
Step 03：MLOpsにおけるプロジェクトの流れ
プロジェクトの流れと注意点（課題設定〜運用）
デプロイ後の取り組み
MLOpsのメンバー構成と役割
Step 04：社内文化における理解と浸透
技術以外で考慮すべき点と技術以外の失敗例
社内外における連携の必要性
ワークショップ①
Step 05：ビジネス課題の解決
ビジネスチームとMLOpsチームの違い
予算とスケジュールの管理
LLMや生成AIによる課題解決
Step 06：MLOpsの事例
実在企業における取り組みの紹介
ワークショップ②
受講者が語る、iLectの魅力
実際に学んで感じたこと
ワークが多く、技術が身につきやすいと感じた
講評スタイルがポジティブでモチベーション向上につながった
(AIプロジェクトの)初心者でも理解しやすい説明、教材だった
難易度がちょうどよく体系的に知識を整理できた
講座概要
開催日
- 2026年2月27日 （金）
申し込み締切
- 2026年2月20日まで受付中
料金
- 75,000（税抜）
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GPU付き学習用計算機環境 iLect System 使用料、コンペティション課題、同期型メンター、講義日外のチャットツール、復習用動画を含みます。
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そのほかの開催日についてもお気軽にご相談ください。
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1社 1名様 〜 お申込みいただけます。
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10名以上で受講をご希望の場合は別途お問い合わせください。
講座日程詳細
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画像のDay1, Day2...に合わせて講義動画を配信開始、お好きなタイミングで何度でも視聴可能
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提供期間中、チャットによる質問対応可能（1両日中に返信）※質問の回数制限等はありません
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講師・メンターに加えて、受講期間中はオペレーターが常駐しております、システムの操作方法やその他のご質問にも迅速に対応し、受講生の皆さまが安心して学習に集中できる体制を整えております。