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期間 14 時間
コース概要
Azure Machine Learningの基礎
- AMLの機能とアーキテクチャの概要
- AMLにおけるエンドツーエンドのワークフロー(Azure MLパイプライン)の概要
- Azure Machine Learning Studioの操作方法
データ準備とモデリング
- データの準備
- モデルの構築
- モデルの学習とテスト
モデルの評価と堅牢性
- MLモデルの検証メトリクス
- 過学習の対応と防止
モデル管理とデプロイ
- 学習済みモデルの登録
- モデルイメージの作成
- モデルのデプロイ
AzureにおけるOpenAI APIの基礎
- OpenAI APIの紹介
- APIの構成と認証
検索とアプリケーション統合
- AI Searchを用いた文書処理
- アプリケーションへのOpenAIモデルの統合
カスタマイズと本番運用プラクティス
- モデルのファインチューニング/カスタマイズ
- 本番環境でのベストプラクティス
まとめと次のステップ
要求
- Pythonと基本的な機械学習概念の理解
- REST APIまたはSDKの使用経験
- Azureサービスへの基本的な習熟
対象者
- データサイエンティストとMLエンジニア
- AI機能の構築を行うアプリケーション開発者
- 技術責任者とソリューションアーキテクト