講座で得られる知識・スキル
- クラウドを使ったAIソリューション構築に必要なクラウドの基本知識
- AWSが提供する各種サービスを使ったデータエンジニアリングの方法
- Amazon SageMakerをベースとした機械学習モデルの構築とデプロイの方法
- AWS認定 Machine Learning Specialty(MLS-C01 / 機械学習-専門知識)の合格に必要なAWS関連知識
受講に必要なスキル・前提知識
必須スキル
- Python プログラミングの基礎知識（機械学習のためのPython入門講座 修了相当）
- Linuxの基本的な操作（特にbash等のコマンドライン操作）
- 線形代数、微分、確率・統計の基礎知識（機械学習・ディープラーニングのための基礎数学講座 修了相当）
- 機械学習アルゴリズムの基礎知識＋実装経験（現場で使える機械学習・データ分析基礎講座 修了相当）
推奨スキル
- Python 深層学習に関する基礎知識（現場で使えるディープラーニング基礎講座 修了相当）
- AI開発プロジェクトに関する基礎知識（現場で使えるAIプランニング・プロジェクト推進基礎 修了相当）
- クラウドプラットフォームが提供する機械学習系サービスの利用経験（機械学習クラウド講座 修了相当）
講座の特長
- クラウドサービスが提供する各種APIを用いて、AIソリューションを実装する方法が学べる
- AWSが提供するAIソリューション構築に関連するクラウド技術の全体像が学べる
- AmazonのAI資格 AWS認定 Machine Learning Specialty(MLS-C01 / 機械学習-専門知識)に対応
こんな方におすすめ
- Pythonの基礎文法およびローカル環境でのMLモデルの構築はしたことがあるが、クラウド環境は利用したことがない方
- AWSの機械学習サービスおよびその周辺サービスを知らない方
- 機械学習モデルの構築までしか経験がなく、その後のデプロイの経験が無い方
カリキュラム
事前予習DAY1DAY2
事前予習
AWSで作るAIソリューション
- AWSとは？
- AWSにおけるAIソリューションの全体像
データエンジニアリング
- ビックデータ分析基盤
- 関連サービス
探索的データ分析
- データの前処理
- 関連サービス
モデリング
- 機械学習アルゴリズムの基礎
- 評価指標
- 正則化
- 機械学習の応用例
- AWSの機械学習系サービス
機械学習モデルの実装と運用
- サービスのオーケストレーション
- 監視
- AWSのAI系サービスのエコシステム
- Amazon SageMakerのセキュリティとデプロイ
ハンズオン：Amazon SageMaker Notebooksの利用
DAY1
データエンジニアリング
- 予習内容の復習
- ハンズオン：AWS Glue 、Amazon Kinesis Data Firehoseを使ったデータのストリーミング処理
探索的データ分析
- 予習内容の復習
- ハンズオン：Hive on Amazon EMRを使ったテーブルデータの取得・集計
理解度確認テスト
DAY2
モデリング
- 予習内容の復習
- ハンズオン：Amazon SageMakerを用いた物体検出モデルの作成と推論用APIエンドポイントの設定
機械学習モデルの実装と運用
- 予習内容の復習
- ハンズオン：Amazon SageMakerのリソース管理とAPIコール管理
グループワーク：ソリューション設計
理解度確認テスト
※カリキュラムは変更となる場合がございます。
講師紹介
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森田 大樹東京工業大学情報理工学院修了。大学院時代は数理モデリングの手法を用いた脳神経科学の研究に携わる。 大手インターネット企業でマルチビッグデータシステムの開発・運用業務に従事した後、個人事業主として独立。現在SkillUpAI講師と並行し、MoneyForwardLab特別研究員として金融系データの解析業務を行う。2018年、ショウジョウバエ大規模ニューラルネットワークの数理モデリングの分野でIEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter Young Research Award受賞。
ご案内
PCの動作環境
- MacOS10.12以上
- Windows8以上（64bit必須）
- メモリ8GB以上
※事前に作成したアカウントへのアクセスが可能なPCをご持参ください。
特に社用PCを講座当日に使用する場合は、必ず「お申し込み前に」アクセスが可能かどうかご確認いただくようにお願い申し上げます。
アクセスが不可である場合、講座当日のハンズオンを実施することができません。
事前準備
- AWSのアカウントを事前にご用意ください。
※アカウント作成にはクレジットカードが必要となります。 - 講座内で実施するハンズオンや通し課題は、なるべく無料枠分の使用量で実施できるよう構成されておりますが、無料枠分を超えて料金が発生する場合があります。あらかじめご了承下さい。
FAQ
動画の視聴期限はいつまでですか？
最終講義日から3ヶ月間です。
