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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

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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