講座で得られる知識・スキル
- GCPの主要サービスである AI Platform とCloud AI Building Blocks の利用方法
- Azureの主要サービスである Azure Machine Learning の利用方法
- AWSの主要サービスである SageMakerと各種APIの利用方法
講座体験記ブログ
講座の雰囲気や講座を通して身に付けられることなど、実際に受講した方の体験記をご紹介！気になる方はブログをチェック！
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）
- 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)
講座の特長
- GCP、Azure、AWSを比較しながら、それぞれの機械学習系サービスを学べる
- 通し課題に取り組むことによって、実践力が身に付く
講座概要
| 講座名 | 機械学習クラウド講座 |
|---|---|
| 受講形式 |
オンライン講座：eラーニング形式 お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式にて受講いただけます。 |
| 講座時間 | 動画講義約10時間 |
| 料金 |
220,000円／1名（税込） |
| 料金に標準で含まれるもの |
|
| 動画の視聴期間 | 動画共有日から1年間 |
| チャットの質問期間 | 講座チャンネルへの招待日から4ヶ月間 |
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開催日程
講師紹介
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兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会＠関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。 日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
協力
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辻 隆太郎
20年のエンジニアキャリアの中では、メインフレームでCOBOLを書いていた時期から、SIerで基幹系システムの受託開発や組み込み系開発、toC向けにWEB・アプリ開発などに従事。dely株式会社では、データ分析基盤および機械学習を用いたサービスの設計・構築・運用と、データサイエンティスト業務を一人で兼任。その後、株式会社Retail AIでデータサイエンティスト。機械学習に関する登壇や寄稿多数。
ご案内
お申し込み前の確認事項
- GCP、Azure、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」GCP、Azure、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
