基礎知識のその先へ。クラウドAIを深掘りできる3時間

2021年6月29日(火)と7月3日(土)に、クラウド系講座（XAI講座、AI-102対応講座、DP-100対応講座）のライブ質問会を開催しました。本質問会は、事前に募集した質問を中心に、講師が皆さんの疑問にお答えするオンラインイベントとなっています。
質問会の雰囲気を少しでも感じていただけるように、イベントレポートをご紹介いたします！

1.クラウドとAIの関係性

クラウド系講座と聞いて、「そもそも、クラウドとAIに何か関係があるの？」と思われた方もいるかもしれません。
実は、多くのクラウドサービスには、クラウド上でAIモデルを実装する機能が備わっています。

クラウドAIには、次のようなメリットがあります。

自社のデータセンターに複雑な開発環境を構築する必要がない
典型的なタスクを容易に実装できる
クラウド上の高速な処理装置（GPUなど）を使って学習できる
AIモデルをデプロイ（運用環境への実装）したり管理したりする環境が整っている

このように、クラウドAIの登場によってAIモデルを簡単に開発できるようになりました。

2.スキルアップAIのクラウド系講座

スキルアップAIでは、現在Microsoft Azure・Amazon Web Services(AWS)・Google Cloud Platform(GCP)に対応したクラウドAIの講座を複数開講しています。
講座はどれも実践的な構成となっており、実際にサービスを利用してハンズオンを行うため、実務に活かすことが可能です。

本質問会対象の3講座について、簡単に紹介します。

XAI講座

XAI講座では、XAI（説明可能なAI）の概観と最新の動向、そしてAzure上で自動機械学習（AutoML）による最適なモデルの自動構築と、得られた最適なモデルに対してXAIによって重要な特徴量を解釈する方法を学ぶことができます。

1章：Explainable AI（XAI）概論
2章：What-if Tool
3章：Azure Machine LearningとXAI
4章：SHAP（Shapley Additive Explanations）
5章：最新XAI論文解説
6章：XAIの使い方

全6章、合計6時間の構成となっています。

Azure AI-102対応クラウドAIソリューション実践講座

AI-102対応講座では、Microsoft認定資格の1つであるAI-102のシラバスに対応しています。この講座は、APIで利用できるAIサービスの概要やAIサービスを用いたAIソリューションの構築方法を身につけることができます。
さらにハンズオンでは、実際にAzure上でのアプリ作成や異常検知システムの構築を行います。

1章：Cognitive Services と Azure Machine Learning の使い分け
2章：Azureで作るIoTシステム
3章：クラウドAIソリューションの設計

講座時間は合計8時間となっています。

Azure DP-100対応 MLワークロード開発実践講座

DP-100対応講座は、Microsoft認定資格の1つであるDP-100のシラバスに対応しています。この講座では、Azure の機械学習分析環境である Azure Machine Learning の主要な機能の利用方法と、これらの機能をPythonで利用するためのライブラリである Azure Machine Learning Python SDK (Software Developer Kit) の使用方法を身につけることができます。
ハンズオンでは、モデルの学習からデプロイ、性能監視といった一連の流れをAzure上で実装する方法を学ぶことができます。

1章：事前学習の復習
2章：各種Pythonライブラリなどの補足
3章：Azure Machine Learning Python SDK 前半
4章：Azure Machine Learning Python SDK 後半

講座時間は合計11時間となっています。

3.わからないことは講師に聞いてみよう

e-learning形式で学習する際には、自分の好きな時間に学習することができる反面、講師に直接質問できる機会は多くありません。そこで、皆様の疑問点を払拭し、実務で使用する際の注意点など普段聞けない細かい点まで突っ込んで質問できる場として、本質問会を開催しました。

詳しく知りたいことを直接講師に聞くことができる貴重なイベントなので、たくさんの質問が寄せられました。
今回、スキルアップAIで講師を務める斉藤が皆さんの質問に回答しました。斉藤はクラウド系講座をはじめとして数多くの講座を担当しているほか、「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」の執筆などにも携わっています。

質問会は、まず事前に募集した質問に対して講師が回答・解説を行い、その後参加者の皆さんとインタラクティブに質疑応答を行う形で進められました。

ここからは、実際に寄せられた質問もいくつかご紹介していきます。

XAI講座に関する質問パート

質問「画像分類モデルにSHAPやGradCAM等を適用する場合、おすすめのフレームワークはありますか？」

斉藤

Grad-CAMに関しては各フレームワークで別々に実装が公開されているため、普段使い慣れているものをベースに探すとよいでしょう。SHAPに関しては、SHAPの公式実装のGradient Explainerであれば、TensorflowとPyTorchの両方に対応しています。

そのほか、
「XAIに関する最新の情報や議論、コード等が掲載されているwebサイトはありますか？」
「異常検知を行う目的で製造装置のパラメータを説明する場合、どのようなツール・ライブラリを使うのが望ましいですか？」
といった質問が寄せられました。

AI-102対応講座・DP-100対応講座に関する質問パート

質問「チームで Azure Machine Learning の Notebook を利用する場合の注意点はありますか」

斉藤

現時点では Notebook ごとに閲覧権限を付与することはできません。そのため、見せたく情報を扱う場合には別の Azure Machine Learing リソースを作成し、リソースごとに権限付与を行う必要があります。また、Amazon SageMaker では Notebook ごとの権限設定が可能ですので、細かい権限管理が必要とされる場合には Amazon SageMaker に切り替えるのも一案です。