AWS認定 Machine Learning Specialty対応 AWSで学ぶクラウドAIソリューション実践講座

AWS認定 Machine Learning Specialty対応 AWSで学ぶクラウドAIソリューション実践講座

AWSを使い、ビジネス価値に繋がるAIソリューションの実現方法を習得

本講座では、クラウドサービスを使ったAIソリューションの設計・実装に不可欠なクラウドコンピューティングの基本概念を理解し、それらの基本概念に対応するAmazon Web Service (AWS)のサービスを紹介します。さらに、AWSを使ったAIソリューションの実装方法をハンズオンを通して、AIソリューションの実現イメージを明確にし、実務へ応用できるスキルを身に付けます。
AWS認定 Machine Learning Specialtyの合格に必要なAWS関連知識も学べます。

※この講座はリニューアル準備中のため、申込を停止しています。募集再開のご連絡をご希望の方は、お問い合わせよりご連絡ください。

講座の一部が視聴できます
AWS認定 Machine Learning Specialty対応 AWSで学ぶクラウドAIソリューション実践講座

無料トライアル版に含まれる内容(約15分相当)

  • ハンズオン:Amazon SageMaker Notebooks

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

    クラウドを用いたビッグデータ処理基盤の開発に必要な知識を習得しAWS のサービスを用いてアーキテクチャの設計および実装ができるようになります。

  • 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

    AWS のML 系/ AI 系サービスの使い分けを説明できるようになります。

  • 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 SageMaker を用いたモデル開発・運用⽅針を説明できるようになります。

  • 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

実際の教材例


講座紹介ブログ

講座で学べることやポイントについてブログで詳細をご紹介!気になる方はブログをチェック!

受講に必要なスキル・前提知識

必須スキル


推奨スキル

講座の特長

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

講座概要

講座名

AWS認定 Machine Learning Specialty対応
AWSで学ぶクラウドAIソリューション実践講座

受講形式 オンライン講座:eラーニング形式
お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式にて受講いただけます。
講座時間

動画講義約7時間(演習時間除く)

料金 165,000円/1名(税込)
料金に標準で含まれるもの
  1. 動画講義
  2. 講座資料
  3. 理解度確認テスト
  4. チャット質問対応
動画の視聴期間 動画共有日から1年間
チャットの質問期間 講座チャンネルへの招待日から3ヶ月間

お見積り請求についてのお問い合わせはこちら
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※本講座/他講座との併合お見積りについては上記よりお問い合わせください

カリキュラム(一部抜粋)

カリキュラムは、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コンピューティングの基礎について解説する「事前学習」パートと、AWSを使ったAIソリューションの実装方法について学ぶ「本編」の2部構成です。

事前学習本編

クラウド基礎

  • クラウドとオンプレミス
  • クラウドのサービス形態

など全5トピックス


AWS によるAI ソリューション構築

  • AWS Well-Architected フレームワーク
  • AI ソリューション開発の3 種類のアプローチ

など全4トピックス


データエンジニアリング

  • 構造型データ・半構造型データ・非構造型データ
  • HadoopとNoSQL

など全5トピックス


探索的データ分析

  • 機械学習のフロー
  • データの前処理

など全3トピックス


モデリング

  • 機械学習アルゴリズムの概要
  • 教師あり機械学習における評価指標

など全6トピックス


機械学習モデルの実装と運⽤

  • Amazon SageMaker におけるモデル開発と運用
  • AWS における主なセキュリティ機能

など全4トピックス


ハンズオン:Amazon SageMaker Notebooks

AWSの活用事例


データエンジニアリング

  • AWS S3
  • AWS Kinesis Data Streams

など全3トピックス(ハンズオン含む)


探索的データ分析

  • Hadoop
  • AWS EMR

など全5トピックス(ハンズオン含む)


モデリングと機械学習アルゴリズムの実装・運⽤

  • ハンズオン|Amazon SageMakerが提供する組み込みアルゴリズムを利用した異常検知
  • 組み込みアルゴリズムの紹介

など全4トピックス(ハンズオン含む)


総合ワーク|ソリューション設計


※カリキュラムは変更となる場合がございます。

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※法人研修をご検討の場合はカスタムも可能です

開催日程

オンライン講座:eラーニング形式

随時お申し込み可能です。お支払い確認後、3営業日以内に講義動画の視聴方法をご案内いたします。


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講師紹介

  • 斉藤 翔汰

    スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻(現:情報環境専攻)修了。修士(情報学)。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在はDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2018年度G検定合格者。

 

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ご案内

お申し込み前の確認事項

  • AWSへのアクセスが可能なPCをご利用ください。 特に社用PCを使用する場合は、必ず「お申し込み前に」AWSへの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。
  • 講座内で実施するハンズオンでは、外部事業者が提供するクラウドサービス(AWS, Azure, GCPなど)を利用します。外部事業者のサービス内容及びサービス仕様は、予告なく更新されるため、画面仕様やサービス利用における料金体系も含め、弊社提供教材の内容とは異なる場合がございます。
  • 本講座の教材は、教材作成時点での外部事業者のサービス内容に基づき、外部事業者が提供する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、利用状況によっては、無料枠分を超えて料金が発生する場合がございます。

PCの動作環境

  • MacOS10.12以上
  • Windows8以上(64bit必須)
  • メモリ8GB以上

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。
更新日:2023.10.05

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