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コース概要

1. AIデプロイの基礎知識

  • AIデプロイライフサイクルの概要説明
  • 本番環境にAIエージェントを導入する際の主な課題と問題点
  • スケーラビリティ・信頼性・保守可能性に関する重要事項の解説

2. コンテナ化およびオーケストレーション技術

  • Docker導入と基本的なコンテナ化仕組みについて学ぶ
  • Kubernetesを利用したAIエージェント管理手法の解説
  • コンテナ化されたAIアプリケーション運用に関するベストプラクティス例示

3. AIモデルの提供方法

  • TensorFlow ServingやTorchServeなどの主要なモデル提供フレームワークの説明
  • AIエージェント推論サービス用REST API構築手順の解説
  • バッチ処理とリアルタイム予測処理の運用上の違いと特徴紹介

4. AIエージェント専用CI/CD実践手順

  • AIモデルデプロイ用CI/CDパイプラインの設定と運用方法解説
  • AIモデルのテストおよび検証作業の自動化実践手順例示
  • ­更新配布時の操作手順やバージョン管理手法の説明

5. モニタリングおよび最適化戦略

  • AIエージェント性能監視用ツールの具体的な導入・運用法説明
  • モデルドリフト検知および再学習ニーズ判断基準例示
  • ­リソース利用効率と拡張性最適化手法の解説

6. セキュリティ管理およびガバナンス体制構築

  • データプライバシー法規制への完全適合実現方法説明
  • AIデプロイパイプラインおよびAPIのセキュリティ保護手法紹介
  • ­AIアプリケーションの監査実施・ログ収集方法例示

7. ハンズオン演習活動

  • Dockerを利用してAIエージェントコンテナ化実践演習
  • Kubernetes環境にAIエージェント配置作業の体験学習
  • パフォーマンス指標およびリソース消費状況モニタリング設定実習

8. コース総括と今後の取り組み方向性提示

要求

  • Pythonプログラミングの熟練度
  • 機械学習ワークフローに関する基礎知識
  • Dockerなどのコンテナ化ツールに触れた経験があること
  • DevOps実践の経験が望ましい(必須ではありません)

対象者

  • MLOpsエンジニア
  • DevOps専門家
 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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