Amazon Web Services (AWS)におけるAIのトレーニングコース

AWSおよびそのAI／MLサービスの概要紹介

AWS環境のセットアップ手順

• AWSアカウントの作成および管理方法
  
• AWS Management Consoleの基本説明
  
• AWS CLIおよびSDKの設定手順
  

AWS AI／MLサービスの概要

• Amazon SageMaker、AWS Deep Learning AMI、およびその他の各種AWS AIサービスについて説明する
  
• AWS環境におけるAI／ML技術の実際の応用例
  
• 業界別事例やケーススタディを紹介する
  

Amazon SageMakerの詳細解説

• Amazon SageMakerについて入門的な知識も含めて解説する
  
• SageMaker Studioおよびノートブックインスタンスの使い方
  
• ​主要な機能や特性について詳細に触れる
  
• SageMakerでのデータのインポートおよび前処理手順
  
• ​特徴量抽出やデータクリーニング手法について説明する
  

モデルの学習およびチューニングの仕方

• ​学習ジョブの作成方法や設定内容について説明する
  
• ​標準的に用意されているアルゴリズムおよび独自スクリプトの活用法
  
• ハイパーパラメータチューニング手法について説明する
  
• ​学習ジョブのデバッグや性能計測方法も実演する
  

モデルの展開および管理手順

• エンドポイントの作成および設定手法
  
• ​モデル運用時の監視および維持管理方法について説明する
  
• 高度なモデル展開技術も紹介する
  
• ​複数モデル用のエンドポイントについて説明する
  
• A／Bテストやブルー・グリーンデプロイメントといった手法も取り上げる
  

​特定用途向けのAWS AIサービス紹介

• Amazon Rekognitionについて解説する
  
• 画像や動画の解析処理手法について説明する
  
• ​音声合成および音声認識サービスの活用法についても触れる
  
• 実際にアプリケーションからPollyやTranscribeを統合する方法を示す
  

高度なAWS AIサービス解説

• Amazon ComprehendおよびLexの概要について紹介する
  
• 自然言語処理技術やチャットボット構築に用いられるサービスについて説明する
  
• Lexを活用したチャットボットの作成・展開手法について実演する
  
• 他にもAmazon TranslateやForecastといったサービスも解説する
  
• ​言語翻訳技術および時系列予測手法の活用例について触れる
  
• 各種AIサービスの実用的な応用事例も紹介する
  

講座の総括および今後の学習進め方について