お問い合わせを送信いただきありがとうございます!当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
予約を送信いただきありがとうございます!当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
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