【講座のご案内】AWSを用いて手軽なAI開発を!実務応用のためのクラウドAIソリューション実践講座

【講座のご案内】AWSを用いて手軽なAI開発を!実務応用のためのクラウドAIソリューション実践講座

こんにちは。スキルアップAIの下山です。

私は、ディープラーニングを用いた視線推定の研究をしていますが、研究する上で、ディープラーニングを実際に行うときに、環境構築や実装などで非常に手間がかかると実感しています。
そのため、AWSのようなクラウドサービスを初めて知った時、「こんなに手軽に開発ができるのか」と非常に驚き、興味を持ち始めました。

近年、ディープラーニングを始めとするAI技術の開発は盛んに行われるようになっています。
しかしAI開発には開発環境を整えたり、データを集めたり、学習したりと非常に手間とコストがかかるのも事実です。近年では、開発環境から保守運用まで一気通貫に提供するAmazon Web Service (AWS)Microsoft AzureGoogle Cloud Platform (GCP)といったクラウドサービスの利用が拡大しています。

そこで、スキルアップAIではクラウドサービスの中でも最大のシェアを誇るAWSを用いて、クラウド開発を体系的に学ぶことができる講座を開講いたします。 本講座では、そもそもクラウドサービスとは?という話からクラウドを用いて実際にAIサービスを実装するところまでをハンズオンを通して学ぶことができ、自社でAI開発を行う際の実際の流れを2日間で体験することが可能となっています。

以下に、当日ご体験いただける講座の内容をご紹介します!

<目次>
  1. どうしてクラウドサービスを使って開発を行うのか
  2. 学習済みAIサービスを活用した開発
  3. ビッグデータ処理基盤を構築
  4. 機械学習モデルを実装し運用する
  5. おわりに

1.どうしてクラウドサービスを使って開発を行うのか

そもそもどうしてオンプレミス(データセンターや計算機など必要なITリソースを全て自社で保有し、構築・運用する形態)ではなくクラウドなのでしょうか。AI開発にあたってはクラウドとオンプレミスの特徴をそれぞれ理解した上で、どちらを採用して開発するのか決める必要があります。

クラウドとオンプレミスの特徴を比較してみると、既に自社内にデータセンターなどが整備されていて、運用などに関するノウハウが蓄積されているならばオンプレミスの方が自由度も高くメリットがあると言えます。
しかし、新たに開発環境を導入したいとなると、クラウドの方が手軽に導入できるというメリットがあるということが分かります。実際、クラウドの利用は増加傾向にあり、AI開発を進める上でクラウドの導入は重要な選択肢となっています。


2.学習済みAIサービスを活用した開発

AWSでは開発環境が提供されるだけでなく、学習済みのAIサービスを利用することもできます。


学習済みAIサービスは自力開発に比べ、カスタマイズ性が劣るという短所はあるものの、学習の手間が省けるため開発期間が短縮されるというメリットがあります。学習済みAIサービスでは物体認識や、テキスト翻訳、音声書き起こしなどの基本的な機能が多数提供されています。これらを上手く組み合わせることで様々な機能を実現することができ、上手く使うことで開発期間の短縮にも繋がります。


3.ビッグデータ処理基盤を構築

AI開発で重要なのはデータを集めることです。AWSではデータを集めストレージに保管し、集めたデータを可視化するまでの一連の操作を自動で行えるようにするツールが提供されています。講座ではハンズオンを通じてデータ処理の流れを学習します。

また、集めたデータはデータベースを構築し扱いやすくする必要があります。講座内では、ビッグデータを扱うためのHadoopというソフトウェア群についても扱います。こちらも、ハンズオンを通じ、集めたデータからデータベースを構築する方法について学習します。


4.機械学習モデルを実装し運⽤する

データエンジニアリング(円滑にデータ分析に取り組むための環境⾯の整備)について理解したら、次はデータを使って機械学習モデルの開発を行う方法について学びます。
本講座では異常検知アルゴリズム*を題材に、AWSが提供する機械学習の開発環境であるSageMakerを用いたハンズオンで学習、デプロイ、推論までの流れを学びます。
* SageMaker では機械学習モデルをアルゴリズムと呼ぶことがあります

ハンズオンでは、以下3通りのやり方を学びます。

  • SageMakerが提供している組み込みアルゴリズムを利用した開発
  • Scikit-learnフレームワークベースのアルゴリズムを利用した開発
  • 独自アルゴリズムを利用した開発

SageMakerでは多数の組み込みアルゴリズムが用意されているほか、クラウドへのデプロイも簡単に行えるため、開発効率がとても高いという利点があります。講座内では、SageMakerを用いたハンズオンを多数行います。

また、SageMakerが提供する組み込みアルゴリズムの代わりに、Scikit-learnなどの機械学習フレームワークを用いて機械学習モデルを実装することも可能であり、これらを実際にハンズオンで取り組むことで、状況に応じた柔軟な開発をどのように行うのか体感することが可能となっています。

最終的には具体的な課題を想定してソリューションの設計を考えていただきます。実際にソリューション設計することで、現実の様々な課題に柔軟に取り組むための実践力を身に付けることを目指します。


5.おわりに

いかがでしょうか?クラウドサービスを活用し実際にAIサービスの開発を行えるようになりたい方には必見の講座となっています。

座学だけでなく、ハンズオンで実際に手を動かし、アクティブラーニングを体験いただけるインタラクティブな講座となっておりますので、興味のある方は是非講座ページを覗いてみてください。

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の詳細はこちら
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更新日:2021.07.30

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