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コース概要

Azure Machine Learningの基礎知識

  • AMLの機能およびシステムアーキテクチャ概要
  • Azure MLパイプラインを活用したワークフローの全体像
  • Azure Machine Learning Studioの操作法

データ準備とモデル構築

  • データ処理手順
  • 機械学習モデルの設計・作成方法
  • 訓練およびテストプロセスの実施法

モデル評価と品質確保のポイント

  • 機械学習モデルの妥当性を測るための指標解説
  • 過学習の回避手法および予防対策

モデル管理と展開の実務手法

  • 訓練済みモデルの登録手順
  • モデルイメージの生成方法
  • エンドポイントへの展開実施例

AzureにおけるOpenAI API基礎知識

  • OpenAI APIの概要紹介
  • API設定および認証手順の説明

検索機能とアプリケーション統合方法

  • Azure AI Searchを用いた文書処理法
  • アプリケーションへのOpenAIモデル組み込みテクニック

カスタマイズ実装および運用時のベストプラクティス

  • モデルの微調整手法と特殊要件への対応例
  • 本番環境における安全かつ効率的な運用ガイドライン

まとめおよび今後の展望

要求

  • Pythonの基礎知識および機械学習の基本概念の理解
  • REST APIやSDKを用いた実務経験があること
  • Azureサービスに関する基本的な認識

対象者

  • データサイエンティストおよび機械学習エンジニア
  • AI機能の実装を担当するアプリケーション開発者
  • 技術責任者やソリューションアーキテクト
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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