MLOps講座

MLOps講座【無料トライアルあり】

円滑なMLOpsを実現するための基礎知識を習得

MLOpsとは、機械学習を意味するMLと、運用を意味する Operations を組み合わせた造語であり、より良い機械学習システムを実現するための新しい技術領域です。近年、機械学習を取り入れたサービスが増えるにつれ、機械学習システムを構築する機会も増えてきました。機械学習システムには、通常のシステムとは異なる部分があるため、機械学習システムを構築する際には、その特徴をよく理解しておく必要があります。

機械学習システムにおいて、特に重要な点は、「継続的トレーニング」、「推論器のCI/CD 」、「学習パイプラインの CI/CD」 の3つです。本講座では、座学とハンズオンを通じて、これらを実現するための技術を学びます。

まずは無料トライアル版でお試し!
MLOps講座

MLOps講座のうち、第1章の一部が視聴できます。まずは無料動画を見て、分かりやすさやレベル感を確認してみてください。

無料トライアル版に含まれる内容(約30分相当)

  • 第1章 MLOps入門

講座で得られる知識・スキル

  • 機械学習システムにおける CI/CD/CT の考え方
  • 機械学習システムの開発パターン
  • 機械学習システムの運⽤と品質管理に関する知識
  • Dockerの使い方
  • Kubernetesの使い方
  • MLflowの使い方

受講に必要なスキル・前提知識

必須スキル


推奨スキル

講座の特長

  • MLOpsについての全体像を掴むことができる
  • 機械学習システムの運用や開発に関してハンズオンによる実践を交えて学ぶことができる
  • ケーススタディを通じて、機械学習システムを設計する力を身につけることができる

こんな方におすすめ

  • MLOpsに関する知識を身につけたいと考えている方
  • MLOpsを実際に手を動かしながら学びたいと考えている方
  • これから機械学習システムを構築しようとしている方

講座概要

講座名 MLOps講座
受講スタイル オンライン講座
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9時間
※約6時間から約9時間に変更となりました。(2022年4月26日)
料金 275,000円/1名(税込)
料金に標準で含まれるもの
  1. 動画講義
  2. 講座資料
  3. ソースコード
  4. チャット質問対応
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3ヶ月間

お見積り請求についてのお問い合わせはこちら
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※本講座/他講座との併合お見積りについては上記よりお問い合わせください

カリキュラム

第1章 MLOps入門

  • 機械学習システムとは
  • DevOps

など全3トピックス


第2章 Docker入門

  • Docker の基礎
  • [ハンズオン] Dockerfile によるイメージの作成

など全7トピックス


第3章 Kubernetes入門

  • Kubernetes とは
  • Kubernetes 登場の背景

など全5トピックス


第4章 モデル開発

  • モデル開発における MLOps
  • モデル開発におけるバージョン管理

など全5トピックス


第5章 推論器の作成

  • 学習環境と推論環境の違い
  • 推論器とは

など全5トピックス


第6章 推論システムの開発

  • 用語の確認
  • 推論システムの設計パターン

など全3トピックス


第7章 機械学習システムの運用

  • 機械学習システムにおける運用業務
  • 推論システムにおいて発生する異常へ備える手順

など全5トピックス


第8章 機械学習システムの品質管理

  • 機械学習システムの品質
  • 推論システムの品質を管理するためのパターン

など全3トピックス


第9章 ケーススタディ

  • ケーススタディ概要
  • [ワーク] ケース 1:飲食店の発注システムの改善

など全4トピックス


実装編 機械学習モデルの CI/CD

実装編 GCPを用いた学習パイプラインの構築

実装編 AWSを用いた学習パイプラインの構築


※カリキュラムは変更となる場合がございます。

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※法人研修をご検討の場合はカスタムも可能です

開催日程

オンライン講座

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。

講師紹介

  • 小縣 信也

    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)。

ご案内

PCの動作環境

  • MacOSX 10.10 以上
  • Windows 8 以上(64bit必須)
  • メモリ8GB以上必須

本講座では、下記の環境構築をお願いしております。環境の構築方法は、受講時にご案内します。

  • conda
  • Kubernetes
  • Docker
更新日:2022.06.16

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