デジタル主権のためのオープンソース：ハイパースケーラーのロックインを超えたポータブルプラットフォームの構築のトレーニングコース

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、機械学習モデルに関する知識を深め、ハイパーパラメータチューニングのスキルを向上させ、Google Colabを使用してモデルを効果的に展開したい中級以上の専門家向けです。

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：

• Scikit-learnやTensorFlowなどの人気フレームワークを使用して高度な機械学習モデルを実装します。
• ハイパーパラメータチューニングを通じてモデルの性能を最適化します。
• Google Colabを使用して実際のアプリケーションに機械学習モデルを展開します。
• Google Colabで大規模な機械学習プロジェクトの協力と管理を行います。

この講師主導の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）で開催され、中級レベルのデータサイエンティストや医療専門家向けで、Google Colab を使用して高度な医療アプリケーションに AI を活用することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to になります：

• Google Colab を使用して医療向けの AI モデルを実装します。
• 医療データでの予測モデリングに AI を活用します。
• AI 駆動型の技術で医学画像を分析します。
• AI ベースの医療ソリューションにおける倫理的配慮を探ります。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンサイトまたはリモート）は、AWSでIoTデバイスを展開および管理したいエンジニア向けです。

本トレーニング終了後、参加者はバックエンド、ゲートウェイ、およびデバイスをAWS上に展開および管理するIoTプラットフォームを構築できるようになります。

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、さまざまなデバイス向けにAWS IoT Greengrassの機能をインストール、設定、管理したい開発者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AWS IoT Greengrassを使用して、スマートデバイス上でアプリケーションを作成、展開、管理、保護、監視できるようになります。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンサイトまたはリモート）は、開発者がAWS Lambdaを使用してクラウドにサービスやアプリケーションを構築およびデプロイする方法を学ぶことを目的としています。実行環境のプロビジョニング（サーバー、VM、コンテナ、可用性、スケーラビリティ、ストレージなど）について心配することなく、クラウドにサービスやアプリケーションを構築およびデプロイできます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to できるようになります：

• AWS Lambdaで関数を実行するように設定します。
• FaaS（Function as a Service）とサーバーレス開発の利点を理解します。
• AWS Lambda 関数を作成、アップロード、および実行します。
• Lambda関数を異なるイベントソースと統合します。
• Lambdaベースのアプリケーションをパッケージ化、デプロイ、監視、トラブルシューティングします。

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、中級レベルのデータサイエンティストやエンジニアを対象としており、Google ColabとApache Sparkを使用してビッグデータの処理と分析を行いたい方々向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下ができることを目指します：

• Google ColabとSparkを使用してビッグデータ環境をセットアップする。
• Apache Sparkを使用して大量のデータセットを効率的に処理および分析する。
• 協調的な環境でビッグデータを可視化する。
• Apache Sparkとクラウドベースのツールを統合する。

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、Google Colab を使用してデータサイエンスの基本を学びたい初心者向けのデータサイエンティストと IT 専門家を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Google Colab の設定とナビゲーションを行う。
• 基本的な Python コードを記述および実行する。
• データセットのインポートと操作を行う。
• Python のライブラリを使用して可視化を作成する。

Google Colab Proは、Python開発のためのクラウドベースの環境で、高性能GPU、長時間の実行時間、大容量メモリを提供し、AIやデータサイエンスの負荷のかかる作業に対応しています。

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、中級レベルのPythonユーザー向けで、Google Colab Proを使用して機械学習、データ処理、強力なノートブックインターフェイスでの協調研究を行いたい方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：

• Colab Proを使用してクラウドベースのPythonノートブックを設定および管理する。
• GPUとTPUにアクセスし、高速な計算を行う。
• 人気のあるライブラリ（TensorFlow, PyTorch, Scikit-learnなど）を使用して機械学習ワークフローを合理化する。
• Google Driveや外部データソースと統合して協調プロジェクトを行う。

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。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手順実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。

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、コンピュータビジョンへの理解を深め、Google Colabを使用してTensorFlowで高度なビジョンモデルを開発する能力を探求したい上級レベルの専門家向けです。

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:

• TensorFlowを使用して畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を構築し、訓練します。
• Google Colabを利用してスケーラブルで効率的なクラウドベースのモデル開発を行います。
• コンピュータビジョンタスク向けの画像前処理技術を実装します。
• 実世界アプリケーションにコンピュータビジョンモデルを展開します。
• 転移学習を使用してCNNモデルの性能を向上させます。
• 画像分類モデルの結果を可視化し、解釈します。

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、中級レベルのデータサイエンティストと開発者が Google Colab 環境を使用して深層学習技術を理解し、適用することを目指しています。

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：

• 深層学習プロジェクトのために Google Colab をセットアップし、操作する。
• ニューラルネットワークの基本を理解する。
• TensorFlow を使用して深層学習モデルを実装する。
• 深層学習モデルを訓練し、評価する。
• 深層学習のために TensorFlow の高度な機能を利用する。

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、DevOpsの実践方法を深く理解し、AWS Cloud9を使用して開発プロセスを合理化したい上級レベルの専門家向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は次のことができます：

• AWS Cloud9でDevOpsワークフローを設定および構成する
• 継続的インテグレーションと継続的デリバリー（CI/CD）パイプラインを実装する
• AWS Cloud9を使用してテスト、監視、展開プロセスを自動化する
• Lambda、EC2、S3などのAWSサービスをDevOpsワークフローに統合する
• GitHubやGitLabなどのソース管理システムをAWS Cloud9内で利用する

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、AWS Cloud9 と AWS Lambda 上で効果的に構築、デプロイ、および維持する方法を学びたい中級レベルの専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下ができます：

• サーバーレスアーキテクチャの基本を理解する
• AWS Cloud9 をサーバーレスアプリケーション開発用にセットアップする
• AWS Lambda を使用してサーバーレスアプリケーションを開発、テスト、およびデプロイする
• API Gateway と S3 のような他の AWS サービスとの統合
• パフォーマンスとコスト効率を最適化する

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、意味深く魅力的なデータ可視化を作成したい初級レベルのデータサイエンティストを対象としています。

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：

• Google Colab をデータ可視化に設定し、操作する。
• Matplotlib を使用してさまざまな種類のプロットを作成する。
• Seaborn を使用して高度な可視化技術を利用する。
• プレゼンテーションと明瞭性のためにプロットをカスタマイズする。
• 可視化ツールを使用してデータを効果的に解釈し、プレゼンテーションを行う。

概要:

• IoTアーキテクチャと機能の基本
• 「モノ」、「センサー」、インターネット、およびIoTのビジネス機能間のマッピング
• すべてのIoTソフトウェアコンポーネントの基本 - ハードウェア、ファームウェア、ミドルウェア、クラウド、モバイルアプリ
• IoT機能 - フリートマネージャー、データ可視化、SaaSベースのFMとDV、アラート/アラーム、センサーオンボーディング、「モノ」のオンボーディング、ジオフェンシング
• MQTTを使用したIoTデバイスとクラウド間の通信の基本
• MQTTを使用してIoTデバイスをAWSに接続（AWS IoT Core）。
• 計算とデータストレージのためにAWS IoT CoreをAWS Lambda関数に接続。
• Raspberry PIをAWS IoT Coreに接続し、簡単なデータ通信を行う。
• アラートとイベント
• センサーキャリブレーション

概要:

• IoTアーキテクチャと機能の基礎
• 「もの」、「センサー」、インターネット、およびIoTのビジネス機能とのマッピング
• すべてのIoTソフトウェアコンポーネントのエッセンス - ハードウェア、ファームウェア、ミドルウェア、クラウド、モバイルアプリ
• IoTの機能 - 車両管理、データ可視化、SaaSベースのFMとDV、アラート/アラーム、センサー登録、「もの」登録、ジオフェンシング
• MQTTを使用したIoTデバイスとクラウドとの通信の基礎
• MQTT（AWS IoT Core）を使用してIoTデバイスをAWSに接続する
• AWS Lambda関数を使用してAWS IoT CoreをDynamoDBでの計算とデータストレージに接続する
• Raspberry PIとAWS IoT Coreの接続と単純なデータ通信
• Raspberry PIとAWS IoT Coreを使用してスマートデバイスを構築する実践的な作業
• センサーデータの可視化とウェブインターフェースとの通信