Amazon Web Services およびAWSは，米国およびその他の諸国におけるAmazon.com,Inc.またはその関連会社の商標です。
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。
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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。
講座の特長
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1
AIソリューションを実装する方法が学べる
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2
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
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3
Amazon認定のAI資格に対応
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4
現場経験の豊富な講師による実践的なカリキュラム
データサイエンスやAI開発の現場で活躍した講師が、経験を踏まえてカリキュラムをデザイン。仕事の現場で役に立つ知識やスキルが効率よく身につきます。
※カリキュラムは変更になることがございます。事前学習Day1 / Day2第1章：クラウド基礎
第2章：AWSによるAIソリューション構築
第3章：データエンジニアリング
第4章：探索的データ分析
第5章：モデリング
第6章：機械学習モデルの実装と運用
第7章：ハンズオン：SageMaker Notebooks
第8章：AWSの活用事例
続きを見るDay1
第1章：データエンジニアリング
第2章：探索的データ分析
終章
Day2
第1章：モデリングと機械学習アルゴリズムの実装・運用
第2章：総合ワーク｜ソリューション設計
- AWSサービスを利用したクラウドソリューション設計のワーク
終章
得られる知識
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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
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 |
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| 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。 |
| 前提となる知識 |
必須スキル
推奨スキル
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| 講座時間 | 動画講義約8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 |
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| 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 |
| お申し込み前の確認事項 |
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| PCの動作環境 |
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| 事前準備 |
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