講座の概要
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
- 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
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
- クラウドサービス利用時の責任分担
- クラウドネイティブとそれを支える技術
- 代表的なAI ソリューションの構築方法
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
- AI ソリューション構築〜運用までの10 ステップ
- AWS Certified Machine Learning – Specialty
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
- データストアの種類
- ストリーム処理とバッチ処理
- ビッグデータ分析を支えるAWSのサービス
探索的データ分析
- 機械学習のフロー
- データの前処理
- データの前処理を支えるAWSのサービス
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
- 学習時の工夫
- 機械学習の応用領域｜異常検知
- AWS のML 系サービス
- AWS のAI 系サービス
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
- 可用性
- AWS における監視サービス
ハンズオン:Amazon SageMaker Notebooks
- AWS のアカウント作成方法
- ハンズオン｜Amazon SageMaker Notebooksを使ってみよう
AWSの活用事例
- 自動音声応答システム構築@ 株式会社イープラス
- 料理レシピ動画サイト「クラシル」@ dely株式会社
- エンタテインメントロボットaibo @ ソニー株式会社
- 事例調査に役立つ情報
データエンジニアリング
- AWS S3
- AWS Kinesis Data Streams
- ハンズオン｜Amazon Kinesis Data Streamsを用いたデータのストリーミング
探索的データ分析
- Hadoop
- AWS EMR
- ハンズオン｜Hive on EMR Hadoopでデータをクエリする
- Amazon Glue とAmazon Athena
- ハンズオン｜Amazon AthenaでS3 のデータをクエリする
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
- ハンズオン｜Scikit-learnベースのアルゴリズムを利用した異常検知
- ハンズオン｜推論エンドポイントのモニタリング
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
※カリキュラムは変更となる場合がございます。
開催日程
オンライン講座
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。
講師紹介
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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。
関連ブログ
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。
