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)
講座概要
講座名 | DP-100対応 Azureで学ぶMLワークロード開発実践講座 |
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講座時間 | 14時間(2日 × 7時間)+事前予習動画 5時間 |
料金 |
100,000円/1名(税別) |
料金に標準で含まれるもの |
①予習動画②対面講義③講義資料(スライド) |
定員 | 25名(最少催行人数10名) |
カリキュラム
Azure Machine Learning Designer による ML ワークロード構築と Azure の各種サービス
- クラウド上の機械学習モデル開発の利点
- Azure Machine Learning Designer を使った GUI ベースの機械学習ワークロード構築
- ハンズオン:Azure Machine Learning Designer によるモデルの学習〜デプロイまでのワークロード構築
- デプロイ環境
- データストレージ
- 教師あり学習の復習
- Python ベースの機械学習ワークロード構築の概要
ハンズオン:Azure Machine Learning SDK for Python を使用するためのセットアップ〜モデルの学習まで
- Azure Machine Learning のセットアップと使用するPythonライブラリの補足
- モデルの構築と学習
- データストア・データセットの利用
- パイプラインの活用
- モデル選択・ハイパーパラメータ選択
ハンズオン:Azure Machine Learning SDK for Python を使用したモデルの説明〜精度監視まで
- モデルの説明(XAI 技術の利用)
- 計算リソースの利用
- モデルのデプロイ
- モデル・データセットの監視
機械学習ワークロードの設計に関する演習問題
※カリキュラムは変更となる場合がございます。
講師紹介
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溝口 聡
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 をご持参ください
特に社用PCを講座当日に使用する場合は、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、講座当日のハンズオンを実施することができません
Azure アカウントの事前作成
・こちらから Azure の無料アカウントの作成をお願いします
・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