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MLOps
MLOps 講座
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
従来のシステム開発との違いなどを含めて、機械学習プロジェクトの流れを把握するとともに、業務における課題解決につながる機械学習について学びます。さらに、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、深く理解することで、実務で応用可能なスキルを身につけます。
本講座のゴール
AIモデルの開発プロセスを効率化するための手法を学ぶ
従来のシステム開発との違いなどを含めて、機械学習プロジェクトの流れを把握するとともに、業務における課題解決につながる機械学習について学ぶ。さらに、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、深く理解することで、実務で応用可能なスキルを身につける。
こんな方におすすめ
AIモデルの開発プロセスを知りたい方
これからAIプロジェクトに参加するエンジニア
課題解決につながる機械学習について学びたい方
カリキュラム
実践を見据えたカリキュラム設計
Chapter 1：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
Chapter 2：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
Chapter 3：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
Chapter 4：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
Chapter 5：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
Chapter 6：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
活用事例
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を把握。
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のリスト作成。
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