講座で得られる知識・スキル
- クラウドを使った機械学習モデルの学習からデプロイまでの一連の流れ
- 運用時における機械学習モデルの性能監視の実装方法
- Azure Machine Learning Designer によるGUIベースの機械学習ワークロードの実装方法
- Azure Machine Learning SDK for Python によるPythonベースの機械学習ワークロードの実装方法
- DP-100の合格に必要なAzure関連知識
DP-100 (Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate)とは
米Microsoft Corporation（日本法人・日本マイクロソフト社）は、マイクロソフト製品に対する知識と技能をレベル別に認定するMicrosoft認定資格を実施しています。
マイクロソフトの資格試験は多岐に渡りますが、その中でも「DP-100」は、近年急速に利用が進んでいるクラウドサービスMicrosoft Azureの認定資格の1種で、「データとAI」カテゴリにおけるアソシエイトレベルの「データサイエンティスト」向けの資格試験です。
(https://query.prod.cms.rt.microsoft.com/cms/api/am/binary/RE4oMr2 を元に編集)
受講に必要なスキル・前提知識
必須スキル
- 機械学習に必要な数学の基礎知識 (機械学習・ディープラーニングのための数学講座 修了相当)
- 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)
- 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
- 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)
講座の特長
カリキュラム
カリキュラムは、DP-100の学習の前提となるクラウドや機械学習、Azureの基礎について解説する「事前学習」パートと、DP-100に対応した機械学習ワークロードの実装方法について学ぶ「本編」の2部構成です。
- AI開発とクラウドコンピューティング
- 機械学習諸論
- Azure Machine Learningと関連サービス
- ハンズオン：Azure Machine Learning 自動ML
- ハンズオン：Azure Machine Learning Designer
- 事前学習の復習
- 各種Pythonライブラリなどの補足
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Azure Machine Learning Python SDK 前半
- 基礎
- モデルの構築・学習
- データストア・データセットの利用
- 計算リソースの活用
- パイプラインの作成
- デプロイ
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Azure Machine Learning Python SDK 後半
- バッチ推論
- モデルの監視
- データドリフトの監視
- ハイパーパラメータ探索
- AutoML
- モデルの説明
- Fairlearn
※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
お客様ご自身のPCにて、ご都合に合わせた時間、場所で動画をオンラインでご視聴いただけます。随時お申し込み可能です。受講方法については、お支払い確認後、3営業日以内にご案内いたします。
※動画視聴期限は、動画共有日から1年間となります。
質問会
ライブ配信で、XAI講座、AI-102講座の受講者も含めた質問会を開催いたします。
ご参加について
- 質問会はどちらか1日程へのご参加が可能です。（両日程の参加はご遠慮ください）
- 途中入退室可能です。（参加したい講座の5分前にご入室ください）
- 質問は事前に質問シートにご記入いただき、当日講師が解説いたします。
- 対象講座のいずれかの受講生であれば、受講していない講座の質問会へのご参加も可能です。（但し、教材配布はございません）
- 当日参加できなくなった場合は、ライブ配信講義の録画動画を配布いたします。
日程
※日程調整中
講師：斉藤 翔汰
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。
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東京大学工学部計数工学科卒業。東京大学大学院情報理工学系研究科システム情報学専攻修了。修士（情報理工学）。学生時代に数理統計学と統計的信号処理に触れたことがきっかけで、現在はDeep Learningや高次統計量分析を利用した音声強調技術の研究開発や画像処理などを含む機械学習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、2019年度G検定合格者。実用数学技能検定1級。統計検定1級、統計応用（理工学）成績優秀賞受賞。
ご案内
PCの動作環境
- MacOSX 10.9 以上
- Windows 8 以上（64bit必須）
※ Azureへのアクセスが可能なPCをご使用ください。
特に社用PCを使用する場合は、必ず「お申し込み前に」Azure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。
Azure Portalへのアクセスが不可である場合、ハンズオンを実施することができません。
事前準備
- Azure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。
クラウドサービスの利用
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。
また、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。
上記につきまして、あらかじめご了承のほど、よろしくお願いいたします。
