LLMOps：プロダクション環境における大規模言語モデルの運用とガバナンスのトレーニングコース

Vertex AIには、大規模モデルのファインチューニングやプロンプト管理を行うための高度なツールが用意されています。これらを活用することで、開発者やデータチームはモデル精度の最適化、反復的なワークフローの効率化、そして組み込みライブラリおよびサービスによる厳格な評価を行うことが可能になります。

本講座はインストラクター主導の対面またはオンライン形式での研修で、Vertex AIにおける教師ありファインチューニング、プロンプトのバージョン管理および評価サービスを活用し、生成AIアプリケーションの性能と信頼性向上を目指す中級者から上級者の技術者向けに企画されています。

講座終了時には、受講者は以下のことができるようになります：

• Vertex AIにおいてGeminiモデルに対して教師ありファインチューニングを実施する。
• バージョン管理やテストを含むプロンプト管理ワークフローを構築する。
• 評価用ライブラリを用いてAIのパフォーマンス測定および最適化を行う。
• 改良されたモデルを実際の運用環境に導入し、その状態を監視する。

講座形式

• 双方向型の講義およびディスカッション。
• Vertex AIのファインチューニング・プロンプト管理ツールを用いた実習。
• 企業レベルでのモデル最適化事例紹介。

カスタマイズオプション

• 本講座の内容をご要望に合わせてカスタマイズしたい場合は、事前にお問い合わせください。

本インストラクター主導型実地研修日本（オンラインまたは現地開催）では、実社会でのDeepSeek LLM活用度を最大化させるプロンプトエンジニアリング戦略の習得を目指す上級レベルのAIエンジニアや開発者、データ分析担当者の方々が対象となります。

学び終えた際には以下のスキルを身につけることが可能です：

• 最適なAI応答内容を導き出すための高度なプロンプト作成法
• 正確かつ一貫したテキスト生成のためにAI出力結果をコントロール・改善させる技術
• 複数段階におけるプロンプト連携や文脈管理の仕組み利用法
• 偏見低減と倫理的観点から信頼性の高いAI活用が実現するための手法

日本にて実施される本講師主導のリアルタイム研修（オンラインまたはオフサイト）は、監視・アラート発報やインシデント分析プロセスへLLMおよびAIを取り入れたいと願うオブザーバビリティエンジニアならびにSREエンジニア向けの内容となっています。

AIOps（IT運用における人工知能）は、インシデント発生を事前に予測し、根本原因解析（RCA）を自動化することでダウンタイムを最小化し問題解決を迅速化するためにますます活用されています。

本講座は講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは現地開催）で、AIOpsツールや機械学習モデルを利用して予測分析の実装、復旧処理の自動化、およびインテリジェントなRCAワークフローの設計を目指す上級レベルのIT専門家向けです。

この講座を修了することで受講者は以下のスキルを習得できます：

• システム障害につながるパターンを検出するための機械学習モデルの構築・訓練
  
• 複数ソースから得られたログや指標データを用いたRCAワークフローの自動化
  
• 既存プラットフォームへのアラート生成および復旧処理の統合方法
  
• 本番環境へインテリジェントなAIOpsパイプラインを導入・拡張する手順
  

講座の形式について

• 双方向性に優れた講義とディスカッション
  
• 豊富な演習問題および実践練習の機会
  
• 実際の環境下での手作業によるシステム構築体験
  

講座内容のカスタマイズに関するご案内

• この講座を個別要件に合わせて調整したい場合は、事前にご連絡いただければ手配可能です。
  

AIOps（IT運用における人工知能）とは、機械学習や分析技術を活用してIT運用を自動化・最適化する手法であり、特に監視、インシデント検出、対応の分野で効果を発揮します。

本セミナーは講師によるオンラインまたは会場開催型の実践研修で、メトリクスやログデータを関連付け、アラートの煩雑さを減らし、インテリジェントな自動化によって可観測性を向上させたいと考える中級レベルのIT運用担当者向けに企画されています。

研修を終了すると、受講者は以下のスキルを習得できるようになります：

• AIOpsプラットフォームの仕組みやアーキテクチャを理解する
• ログ、メトリクス、トレースデータを関連付け、問題の根本原因を見つけ出す
• インテリジェントなフィルタリングやノイズ抑制によりアラート処理の負担を軽減する
• オープンソースまたは商用ツールを用いてインシデントを自動的に監視・対応する

研修形式について

• 講義と参加者とのディスカッションを組み合わせた双方向の学習
• 多数の演習や実践課題を用意
• 実際の環境で実践的な設定作業を行うラボワーク

カスタマイズ可能な内容について

• このコースをご希望の目的に合わせてカスタマイズしたい場合は、ご相談ください。

完全にオープンソースのツールのみで構築されたAIOpsパイプラインにより、チームは本番環境における可観測性、異常検知、およびインテリジェントなアラート機能を備えたコスト効率かつ柔軟性に優れたソリューションを設計することができます。

本講座はインストラクター主導のライブ研修（オンラインまたはオンサイト）であり、Prometheus、ELK、Grafana、そして独自の機械学習モデルなどを利用してエンドツーエンドのAIOpsパイプラインを構築・展開したい中級以上のエンジニア向けに企画されています。

研修終了時には、受講者は以下のことが可能になります：

• オープンソースコンポーネントのみを用いてAIOpsアーキテクチャを設計する。
• ログ、メトリック、トレースから得られたデータを収集・正規化する。
• 機械学習モデルを用いて異常検知やインシデント予測を行う。
• オープンソースツールを活用してアラート発報および対応の自動化を実現する。

講座形式について

• インタラクティブな講義およびディスカッション。
• 多数の演習問題や実践的な練習課題を取り入れる。
• ライブラボ環境下でのハンズオン型実装を行う。

カスタマイズオプションについて

• 本講座のカスタマイズ版をご希望の場合は、お問い合わせいただければ手配可能です。

本トレーニングは、日本による講師リードのライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）であり、自律的ITオペレーションのためにAIエージェントを設計・構築・安全にデプロイしたいと願うSREやDevOpsエンジニアを対象としています。

Splunk、Moogsoft、Dynatraceといったエンタープライズ向けAIOpsプラットフォームは、大規模なIT環境において異常検知やアラートの相関分析、そして自動対応処理を実現する強力な機能を提供します。

この講座はインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたは会場開催）で、既存の可観測性基盤や運用ワークフローにAIOpsツールを導入したい中級レベルのエンタープライズIT担当者を対象としています。

受講を完了することで、参加者の方々は以下のことが可能になります：

• Splunk、Moogsoft、Dynatraceを統合したAIOpsアーキテクチャの構築と設定
• AI駆動型分析を用いて分散システム全体の指標・ログ・イベントを相関付けること
• 標準機能およびカスタマイズ可能なワークフローによるインシデント検知、優先度付け、対応の自動化
• エンタープライズ規模でのパフォーマンス最適化、平均復旧時間の短縮、運用効率向上

講座の形式

• 双方向的な講義とディスカッション
• 多数の演習や実践課題を取り入れた内容
• 実環境を模したラボでのハンズオン実装

講座のカスタマイズオプション

• ご要望に応じたカスタマイズ講座をご希望の場合は、事前にお問い合わせください。

生成AIとは、構造化された指示に基づいてテキストやレポート、提案内容といった新しいコンテンツを作成する技術です。

本講座はインストラクターによるライブ研修（オンラインまたは対面）で、初心者から中級レベルの企業の皆様を対象としています。生成AIおよびプロンプトエンジニアリングを活用することで、業務効率化や円滑なコミュニケーション、的確な意思決定の実現を目指します。

受講を通じて、参加者は以下の能力を習得できるようになります：

• 生成AIおよびプロンプトエンジニアリングの基本的な概念を理解する。
• さまざまなビジネスシーンで有効なプロンプトを作成できる。
• 管理業務、分析作業、専門分野におけるワークフローにAIツールを導入できる。
• 企業環境下において倫理的かつ責任ある形でAIを活用するための最適な実践方法を習得する。

講座形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 実践的な演習やケーススタディ。
• AIツールを使った実地検証。

カスタマイズオプションについて

• 本講座の内容をご要望に合わせて調整したい場合は、お問い合わせいただければ手配いたします。

生成型AIとは、プロンプトやデータをもとにテキストや画像、推奨事項といった新しいコンテンツを作成する技術です。

本講座は講師によるライブ研修（オンラインまたは会場開催）で、医療現場において生成型AIおよびプロンプトエンジニアリングを活用し、業務効率化・正確性向上やコミュニケーション改善を図りたい初級者から中級者の医療従事者を対象としています。

研修終了時には、参加者は以下の能力を習得できるようになります：

• 生成型AIとプロンプトエンジニアリングの基本的な概念を理解する。
• AIツールを用いて臨床業務・事務作業・研究活動の効率化を図る。
• 医療分野におけるAI利用において倫理的かつ安全で法令遵守した運用方法を実践する。
• 一貫性のある正確な結果を得るためのプロンプト最適化手法を習得する。

講座の形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 実践的な演習およびケーススタディ。
• AIツールを実際に操作して体験する機会。

カスタマイズ可能なオプション

• 本講座の内容をご要望に合わせて調整したい場合は、お問い合わせください。

PrometheusおよびGrafanaは、現代的なインフラ環境における可観測性確保のために広く利用されているツールです。一方で機械学習を活用することで、これらのツールが予測的かつ知能的な洞察を提供し、運用上の意思決定プロセスを自動化することが可能になります。

本講座はインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）であり、Prometheus、Grafana、機械学習技術を組み合わせてモニタリング基盤を近代化したい中級レベルの可観測性関連の専門家向けに設計されています。

このトレーニングを終了すると、参加者は以下のことができるようになります：

• さまざまなシステムやサービスにおける可観測性確保のためにPrometheusおよびGrafanaを設定する
• 高品質な時系列データを収集・保存・可視化する
• 機械学習モデルを用いて異常検出や将来予測を行う
• 予測的洞察に基づいた知能型アラートルールを構築する

講座の形式

• インタラクティブな講義およびディスカッション
• 多数の演習および実践課題
• 実際のラボ環境で手を動かしながらの実装練習

カスタマイズオプション

• 本講座の内容をご要望に合わせてカスタマイズしたい場合は、お問い合わせください。

プロンプトエンジニアリングとは、大規模言語モデルから望ましい出力を得るために、プロンプトを設計・最適化する手法です。

本講座は、基礎的なプロンプト設計の技術を学び、日常的な業務に応用したい初心者の方々を対象とした、講師同行型のライブ研修（オンラインまたは会場開催）です。

この研修を終了すると、受講者は以下のことができるようになります：

• プロンプトエンジニアリングがなぜ重要で、どのような場面で価値を発揮するかを説明できる。
• さまざまな簡単なタスク向けに、明確で効果的なプロンプトを作成できる。
• 基本的なプロンプトパターンやテンプレートを用いて出力の質を向上させられる。
• エラーや望ましくない応答を減らすため、プロンプトを評価・改善していくことができる。

講座の形式

• 短い対話型の解説と実際の例示。
• 講師が指導する実践的なプロンプト作成演習。
• グループディスカッションや即時のフィードバックの機会。

講座のカスタマイズオプション

• 本講座に合わせたカスタマイズ研修をご希望の場合は、事前にお問い合わせください。

日本にて開催されるこのインストラクター主導の実践研修（オンラインまたは会場開催）は、機械学習モデルやLLMベースのアプリケーションに対する攻撃を特定・検証し、防御策を講じる必要があるセキュリティエンジニアおよびMLエンジニア向けです。

本研修はインストラクターによるライブ形式（日本にて、オンラインまたは会場開催）で実施され、ChatGPTから望ましい応答を得るための効果的なプロンプト作成法を学びたい初心者から上級レベルの開発者や研究者を対象としています。

研修終了時には、受講者は以下の能力を身につけることができます：

• ChatGPTなどのAIモデル向けプロンプトエンジニアリングの基本原則を理解する。
  
• AIが望ましい結果を得られるよう適切にプロンプトを設計できる。
  
• 倫理的観点も踏まえてプロンプト作成を行える。
  
• AIとの対話環境が常に進化する状況を見越し、適応力を養うことができる。
  

本講座は講師によるライブ研修 日本（オンラインまたは対面）で、中級レベルのカスタマーサポート担当者やチャットボット開発者、自動化エンジニアを対象としており、プロンプトエンジニアリングを用いてAI駆動型の顧客対応を最適化したい方々向けです。

研修終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• AI駆動型顧客対応におけるプロンプトエンジニアリングの役割を理解する
• ユーザーエンゲージメントと満足度向上のためにチャットボット用プロンプトを最適化する
• AIモデルを効果的に活用して顧客からの問い合わせに対応し、自動応答を行う
• 複雑なワークフローや問題解決プロセス向けのプロンプト設計ができるようになる
• 倫理的なAI利用を確保し、自動化された顧客サービスにおける偏見の発生を抑制する方法を習得する