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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
トライアルを利用せずに講座にお申込みの方はこちら
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
- エンジニアターミナルおよびコマンドプロンプトの基礎的な操作方法 (機械学習のためのソフトウェアエンジニア入門講座 修了相当)
- Pythonの基礎的な文法と主要なライブラリに関する知識 (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
- ディープラーニングの基礎知識 (現場で使えるディープラーニング基礎講座 修了相当)
- クラウドプラットフォームが提供する機械学習系サービスの利用経験 (機械学習クラウド講座 修了相当)
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
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。
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）。
受講者の声
体系的にMLOpsを学習でき、全体的に消化不良は少なく大変満足できました。教材も分かりやすく、見直しやすい内容だったので良かったです。
モデル作成後の運用イメージやlog収集方法を確認することができました。講義のレベルも高く、実際の推測器作成に関してコードベースで具体的な説明があったので、理解しやすかったです。
ご案内
PCの動作環境
- MacOSX 10.10 以上
- Windows 10 以上かつ、Windows Subsystem for Linux（WSL）とPowerShellを利用できること
- 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
