Azure Machine Learning の MLOpsのトレーニングコース

本インストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは現地開催）は、DeepSeek モデルのパフォーマンスを向上させ、レイテンシを最小限に抑え、最新の MLOps プラクティスを活用して AI ソリューションを効率的にデプロイしたいと願う、中級から上級レベルの AI エンジニアおよびデータサイエンティストを対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります:

• 効率性、精度、スケーラビリティを兼ね備えた DeepSeek モデルの最適化
• MLOps とモデルバージョン管理におけるベストプラクティスの実装
• クラウドおよびオンプレミスインフラへの DeepSeek モデルのデプロイ
• AI ソリューションの効果的な監視、維持、スケーリング

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。

Azure Bot Service は、Microsoft Bot Framework と Azure Functions の機能を活用し、インテリジェントなボットを迅速に構築するための強力なプラットフォームを提供します。

このインストラクターによるライブトレーニングでは、参加者が Microsoft Azure を活用してインテリジェントなボットを効率的に開発する方法を学びます。

トレーニング終了時には、参加者は以下のことを達成できるようになります。

インテリジェントなボットの根幹となる概念を理解する。

クラウドベースのアプリケーションを活用してインテリジェントなボットを構築する。

Microsoft Bot Framework、Bot Builder SDK、および Azure Bot Service に関する実用的な知識を習得する。

確立されたボット設計パターンを実際のシナリオに適用する。

Microsoft Azure を使用して、初めてのインテリジェントなボットを構築し、デプロイする。

対象者

このコースは、ボット開発に興味のある開発者、アマチュア、エンジニア、IT 専門家向けに設計されています。

コースの形式

本トレーニングは、講義やディスカッションに加え、演習と実践的な演習を重視した内容となっています。

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。

Dockerは、機械学習システムの再現性、携帯性、およびスケーラビリティを備えた環境を構築するために使用されるコンテナ化プラットフォームです。

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）は、Dockerを使用して完全なMLパイプラインをコンテナ化し、運用する中級から上級レベルの技術者向けです。

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 できるようになります：

• MLの訓練、検証、推論のワークロードをコンテナ化します。
• Dockerおよび関連ツールを使用してエンドツーエンドのMLパイプラインを設計し、オーケストレーションします。
• MLコンポーネントのバージョン管理、再現性、CI/CDを実装します。
• コンテナ化された環境でMLサービスを展開し、監視し、スケールアップします。

コースの形式

• 実践的なデモンストレーションをサポートするインタラクティブな講義。
• 本物のMLパイプラインコンポーネントを作成に焦点を当てた手動実習。
• エンドツーエンドのコンテナ化ワークフローのライブラボ実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• 特定のMLインフラストラクチャの要件に合わせたカスタマイズされたトレーニングについては、ご連絡ください。

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。

Kubeflow は、Kubernetes 上で機械学習のワークロードを構築、トレーニング、デプロイするためのオープンソースプラットフォームです。

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、Kubeflow を使用して信頼性の高い ML ワークロードを構築したい初心者から中級レベルのプロフェッショナルを対象としています。

このトレーニングを修了すると、受講者は以下のスキルを習得します：

• Kubeflow エコシステムと主要コンポーネントの概要を理解する。
• Kubeflow Pipelines を使用して再現可能なワークフローを構築する。
• Kubernetes 上でスケーラブルなトレーニングジョブを実行する。
• Kubeflow Serving を使用して機械学習モデルを効率的にサービングする。

コース形式

• ガイド付きプレゼンテーションと協調的な議論。
• 実際の Kubeflow コンポーネントを使用したハンズオンラボ。
• 端から端までの ML ワークロードを構築する実践的な演習。

コースのカスタマイズオプション

• このトレーニングのカスタマイズされたバージョンは、チームのテクノロジースタックとプロジェクト要件に合わせて調整できます。

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、Kubernetes上で機械学習ワークフローを構築、展開、管理したい開発者とデータサイエンティストを対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• オンプレミスとクラウドでKubeflowをインストールおよび設定する。
• DockerコンテナとKubernetesに基づくMLワークフローを構築、展開、管理する。
• 異なるアーキテクチャとクラウド環境上で全体的な機械学習パイプラインを実行する。
• Kubeflowを使用してJupyterノートブックを生成および管理する。
• 複数のプラットフォームでMLトレーニング、ハイパーパラメータ調整、サービングワークロードを構築する。

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、エンジニア向けに提供され、組織内でMLOpsを採用するための道筋を選択するために、現在利用可能なアプローチとツールを評価することができます。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 複数のMLOpsフレームワークとツールをインストールおよび構成する。
• MLOpsシステムの構築とサポートに適したチームを編成し、必要なスキルを持つメンバーを集める。
• MLモデルで使用されるデータを準備、検証、バージョン管理する。
• MLパイプラインの構成要素とその構築に必要なツールを理解する。
• 本番展開のために異なる機械学習フレームワークやサーバーを試す。
• 機械学習プロセス全体を再現可能で維持可能な形で運用する。

Kubernetes 上の MLOps は、コンテナ化されたパイプラインと GitOps ワークフローを使用して機械学習モデルのトレーニング、検証、パッケージ化、およびデプロイを自動化するためのフレームワークです。

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、中級レベルの実践者を対象としており、Kubernetes 上で自動化され、スケーラブルな MLOps パイプラインを構築することを目指しています。

このトレーニングを終えた後、参加者は以下のスキルを身につけることができます：

• 機械学習用のエンドツーエンドの CI/CD パイプラインを設計する。
• GitOps ワークフローを使用してモデルのデプロイとバージョン管理を行う。
• 機械学習モデルのトレーニング、テスト、パッケージ化を自動化する。
• 監視、アラート、ロールバック戦略を統合する。

コースの形式

• 講師によるプレゼンテーションと技術的な詳細説明。
• 実世界の CI/CD ワークフローを構築する手動演習。
• Kubernetes への ML ワークロードのデプロイを練習するライブラボ。

コースカスタマイズオプション

• 組織は、内部の MLOps ツールやインフラストラクチャに合わせた内容を要求することができます。

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。