Azure を活用したインテリジェントボットの開発のトレーニングコース

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Microsoft Azureを使用してAI機能を備えたクラウドアプリケーションを構築および展開したい中級から上級レベルのプロフェッショナル向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• Azure Functionsを使用してイベント駆動型およびサーバーレスアプリケーションを開発します。
• Azureのストレージソリューションと仮想マシンを管理します。
• Dockerコンテナーを使用してAzure App ServiceでWebアプリケーションを展開およびスケーリングします。
• Azure AI Servicesを使用してAI、機械学習、自然言語処理を統合します。
• GitHub Copilotを使用してAI駆動のクラウドアプリケーション開発を支援します。

このインストラクターによるライブトレーニングは、日本（オンラインまたはオンサイト）で提供され、Microsoft Azure を活用してビジネスアプリケーション向けに AI エージェントを構築、テスト、デプロイしたい初心者〜中級者〜上級者の開発者や技術専門家の方向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下ができるようになります：Azure 上の AI エージェントアーキテクチャを理解する、稼働中のエージェントを作成して構成する、エージェントをビジネスのナレッジソースに接続する、エージェントを評価してデプロイの準備を整える。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、DevOps エンジニア、開発者、プロジェクトマネージャー向けです。Azure DevOps を活用して、従来の開発手法よりも迅速に最適化されたエンタープライズアプリケーションを構築およびデプロイすることを目指します。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができます：

• 基本的な DevOps 用語と原則を理解する。
• Azure DevOps の必要なツールをインストールおよび設定する。
• Azure DevOps ツールとサービスを利用して市場に適応し続ける。
• エンタープライズアプリケーションの構築と、Azure DevOps ソリューションを使用した現在の開発プロセスの評価を行う。
• チームをより効率的に管理し、ソフトウェアデプロイ時間を加速する。
• 組織内で DevOps 開発実践を導入する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、効果的なデータ解析ソリューションを使用するためにAzure Data Lake Storage Gen2を学びたい中級レベルのデータエンジニア向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• Azure Data Lake Storage Gen2のアーキテクチャと主要機能を理解します。
• コストとパフォーマンスのためにデータストレージとアクセスを最適化します。
• Azure Data Lake Storage Gen2を他のAzureサービスと統合して、分析とデータ処理を行います。
• Azure Data Lake Storage Gen2 APIを使用してソリューションを開発します。
• 一般的な問題をトラブルシューティングし、ストレージ戦略を最適化します。

ボットまたはチャットボットは、さまざまなメッセージングプラットフォーム上でユーザーとのやり取りを自動化し、ユーザーが人間と話さなくても迅速に作業を行うためのコンピュータアシスタントです。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はBot開発ツールとフレームワークを使用してサンプルチャットボットを作成する手順を学びながら、Botの開発を始めることについて学びます。

このトレーニング終了時には、参加者には以下のことができるようになります：

• ボットの異なる用途と応用について理解する
• ボットの開発プロセス全体を理解する
• ボット構築に使用されるさまざまなツールやプラットフォームを探索する
• Facebook Messenger用のサンプルチャットボットを構築する
• Microsoft Bot Frameworkを使用してサンプルチャットボットを構築する

対象者

• 自分自身のBotを作成に興味のある開発者

コース形式

• 講義とディスカッション、演習、および実践的な練習を組み合わせたもの

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの Java 開発者、ソフトウェアエンジニア、クラウド愛好家向けに設計されており、Azure OpenAI の力を活用して高度なアプリケーションを作成することを目指しています。

このトレーニングを終了した参加者は以下のことが Able to となります：

• 生成型 AI の原理とその応用について理解する。
• Azure OpenAI サービスの設定と管理を行う。
• Java アプリケーションに OpenAI のモデルを統合する。
• Web アプリケーション内に AI 機能を展開する。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、参加者は AKS 上で本番規模のコンテナ環境を設定および管理する方法を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが可能です：

• AZS 上の Kubernetes を設定および管理します。
• Kubernetes クラスターを展開、管理、スケールアップします。
• Docker のコンテナ化されたアプリケーションを Azure にデプロイします。
• オンプレミスの既存の Kubernetes 環境を AKS クラウドに移行します。
• Kubernetes をサードパーティ製 CI（継続的インテグレーション）ソフトウェアと統合します。
• Kubernetes での高可用性と災害復旧を確保します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Azure Machine Learning と Azure DevOps を使用して MLOps の実践を促進したい機械学習エンジニア向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下ができます：

• 再現可能なワークフローと機械学習モデルを構築します。
• 機械学習ライフサイクルを管理します。
• モデルのバージョン履歴、アセットなどを追跡し報告します。
• どこでも本番環境向けの機械学習モデルを展開します。

スマートロボットは、環境や経験から学習し、その知識に基づいて能力を向上させることができる人工知能（AI）システムです。スマートロボットは人間と協力し、一緒に作業を行い、人の行動から学ぶことができます。また、単に手作業だけでなく、認知的なタスクも処理できます。物理的なロボットだけでなく、ソフトウェアベースのスマートロボットも存在します。これらのロボットはコンピューター内のアプリケーションとして存在し、可動部分や物理的な世界との相互作用はありません。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はさまざまな種類の機械的スマートロボットをプログラミングするための異なるテクノロジー、フレームワーク、および手法について学びます。その後、その知識を使って独自のスマートロボットプロジェクトを完成させます。

このコースは4つのセクションに分かれており、各セクションは3日の講義、ディスカッション、およびライブラボ環境での実践的なロボット開発で構成されています。各セクションの最後には、参加者が習得した知識を実践的に示すためのハンズオンプロジェクトがあります。

このコースの対象となるハードウェアは、シミュレーションソフトウェアを用いて3Dでシミュレートされます。ロボットのプログラミングには、ROS（Robot Operating System）オープンソースフレームワーク、C++、Pythonが使用されます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能になります：

• ロボット技術における主要な概念を理解する
• ロボットシステムでのソフトウェアとハードウェアの相互作用を理解し、管理する
• スマートロボットの基盤となるソフトウェアコンポーネントを理解し、実装する
• 視覚、センシング、処理、把持、ナビゲーション、音声による人間との対話ができる模擬的な機械的スマートロボットを構築して操作する
• ディープラーニングを通じてスマートロボットの複雑なタスク遂行能力を拡張する
• 現実的なシナリオでスマートロボットをテストし、トラブルシューティングを行う

対象者

• 開発者
• エンジニア

コース形式

• 講義、ディスカッション、演習、および多くの実践的な練習を組み合わせたもの

注意

• このコースのどの部分も（プログラミング言語、ロボットモデルなど）カスタマイズする場合は、ご連絡ください。

スマートロボティクスは、人工知能をロボットシステムに統合することで、より優れた知覚、意思決定、自律的な制御を実現する技術です。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、AI駆動型の知覚、計画、制御をスマート製造環境に実装することを目指す上級レベルのロボットエンジニア、システムインテグレーター、自動化リーダー向けです。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことができるようになります：

• ロボットの知覚とセンサフュージョンにAI技術を理解し適用する。
• 協働ロボットや産業用ロボット向けの運動計画アルゴリズムを開発する。
• 実時間意思決定に学習ベースの制御戦略を展開する。
• 智能的なロボットシステムをスマート工場のワークフローに統合する。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境でのハンズオン実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。

この講師によるライブトレーニング（日本、オンラインまたは現地会場）は、多様なデータ処理、分析、可視化の分野で Azure Synapse Analytics を効果的に活用したい中級レベルのデータエンジニアを対象としています。

このトレーニング終了時には、受講者は以下のことができるようになります：

• Azure Synapse Analytics の中核概念、アーキテクチャ、および主要コンポーネントを理解する。
• Azure Synapse を活用してスケーラブルなデータウェアハウスを作成、設定、管理する。
• さまざまなソースから Azure Synapse へデータを取り込み、変換し、ロードする（ETL）技術を習得する。
• クエリパフォーマンスを最適化し、データを保護するとともに、Azure Synapse を Power BI やその他のツールと連携させてデータを可視化し、インサイトを共有する。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのクラウドエンジニアや IT 専門家を対象としており、Terraform を使用して Azure クラウドプラットフォーム上のインフラストラクチャのデプロイ、管理、スケーリングを自動化することを目指しています。

このトレーニングが終了するときには、参加者は以下のことができるようになります：

• Terraform の基本と、インフラストラクチャとしてのコードの利点を理解します。
• Azure 用に Terraform をセットアップおよび構成します。
• さまざまな Azure サービス向けの Terraform 設定ファイルを開発、テスト、デプロイします。
• Terraform を使用して Azure リソースを管理し、スケーリングします。
• Terraform ステートの管理とバージョン管理のベストプラクティスを実装します。
• Azure DevOps と Terraform の統合により自動デプロイメントを行います。
• 一貫したリソースプロビジョニングのために再利用可能な Terraform モジュールを作成します。
• 複雑なインフラストラクチャのデプロイメントに使用する Terraform の高度な機能を活用します。