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機械学習モデル運用を効率化し
プロジェクト品質を向上させる

実践的 MLOps エンジニア育成講座

MLOps

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実践的 MLOps エンジニア育成講座

機械学習モデルの開発から実際の運用に至るまでのプロセスにおいて、効率的な管理と運用を実現するための手法であるMLOpsの基礎から、機械学習モデルを用いた業務アプリの作成方法を学ぶ講座です。

本講座では、DockerやCloudインスタンスを使った環境構築から、DVCやGitを活用した実験のバージョン管理、Streamlitを使ったWebアプリの作成まで、一連のスキルを身につけます。
さらにHydraやWandBを活用した効率的な実験管理や、GitHub Actionsを活用した自動ビルド・テスト・デプロイなどの実践的なスキルを身につけることで、機械学習モデルを用いた簡易業務アプリの構築や運用・保守を効率的に行えるようになり、一度構築したモデルを継続的に再学習するスキルも身につきます。

こんな方におすすめ

・機械学習モデルの構築・運用をより効率化したい方

・機械学習モデルの開発から実際の運用までのプロセスを
 学びたい方

・機械学習モデルの現場適用やビジネス適用に課題を
 感じているエンジニア

・機械学習モデルを実際の環境で運用し、管理するための
 スキルを身につけたいエンジニアやデータサイエンティスト

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​お申し込み・お打ち合わせご希望の方は、上記サイトよりご連絡ください。​​

ホワイト構造
​研修のゴール

・機械学習モデルの構築に用いたデータやモデルを適切に管理できる
・機械学習モデルを用いた簡易業務アプリを作成できる
・機械学習モデルの運用・保守を効率的に行える
・一度構築したモデルを継続的に再学習できる

​活用事例​

AIプロジェクトの実験管理〜再学習までを効率的に行うスキルを習得し、プロジェクト品質を向上させます。

​講座概要​

カテゴリ

エンジニアリング力

講座名

MLOps

講座時間

計2日間/1日6時間

備考備考

DL4EDL4US受講後の皆さんの現場実装力を身につける講座としておすすめ


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​お申し込み・お打ち合わせご希望の方は、上記サイトよりご連絡ください。​​

CURRICULUM

​Curriculum

- カリキュラム

  Day 01:実験管理

詳細:HydraやWandBを活用した効率的な実験管理


 

  Day 02:データ管理

詳細:アノテーションツール(VOTT(Detection)・Label studio・GrandTruth)を活用したアノテーション・DVCを活用したデータセット・モデル及びスクリプトの管理


 

  Day 03:(モデル作成)→ デプロイ

詳細:ONNXを活用し機械学習モデルをAPIに乗せて外部LANからリクエストできるようにする。

APIサーバーをDockerコンテナ上に構成し異なる実行環境上でも動作できるようにする。

APIサーバーの乗ったコンテナイメージをクラウドサービス(AWS ECRなど)上にデプロイし,外部internetからリクエストできるようにする。Streamlitで簡易なフロントエンドを作成する。


 

  Day 04:CI/CD→モニタリング→再学習

詳細:

  • CI/CD 

    • GitHub Actionsを活用した自動ビルド及び自動テスト・デプロイ


  • Monitoring 

    • クラウドサービス(Cloudwatch Logs)やElasticsearch Cluster,Kibanaといったサービスを活用しMLプロダクトの統計情報を可視化・分析.プロダクトの品質やエラーの監視プラットフォームを構成する


  • 再学習

    • Updateができる仕組みを作る Monitoring情報GitHub Actionsを活用した再学習及び自動テスト・デプロイ

process

​Process

- 講座開催までのお申し込み手順

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​STEP 01打ち合わせの日程調整
【お打ち合わせカレンダー】よりご希望の日時を選択し、必要事項をご記入の上、日程調整を完了してください。
​お打ち合わせはオンライン(Google Meet)で行います。
​STEP 02お打ち合わせ・ヒアリング
お打ち合わせで貴社のニーズのヒアリングをさせて頂き、実課題解決に最適なカリキュラムをご提案致します。
また、開講する期間等、講座に関するご質問への対応をいたします。
​STEP 03​​講座開催
契約完了となり、講座を開催します!
※本講座はオンラインでもオフライン(対面)でも受講可能です。
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​お申し込み・お打ち合わせご希望の方は、上記サイトよりご連絡ください。​​

FEATURES

​Features

- 講座の特徴

point 1:同期型オンデマンド講座

機械学習メンターが受講生と講座を同期しながらリアルタイムで講座をサポートしております。

受講生の課題に対して専門家のフィードバックをオンタイムで受けれる他、課題に対するアプローチを理解する事で能動的なアウトプットを促し学習効果を最大化します。

point 2:機械学習メンター制度

企業との共同研究開発にも従事する「機械学習メンター」

リアルタイムでの質疑応答はもちろん、各回のクイズ課題、アドバンスクイズ課題、エラー解決課題、コンペティション形式の宿題・採点、スコア情報、課題上位者の解法共有とメンターからのフィードバック等、受講生のフォローを最大限ご提供いたします。

point 3:完全受講生ファーストの講座運営
  1. iLect System の提供で学習環境の構築が不要
    ( ブラウザのみで利用可能な学習・AI 開発環境 高性能GPU )

  2. オンラインディスカッションボード ( Slack ) の提供、運営

  3. 講座終了後の受講者毎の採点結果とアセスメントのレポート

AI分野第一線の講師陣
  • AI研究の第一線で活躍する現役研究者・エンジニアKaggle Grandmasterが講師を担当

  • Kaggle Grandmasterや、東京大学などでAI講座を担当した経験豊かな最高峰レベルの講師陣

  • 実務経験に基づく実践的・具体的な内容を説明

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- 受講者インタビュー

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