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コース概要

Vertex AIと機械学習プラットフォームの概要

  • 人工知能と機械学習ワークフローの概要
  • Google Cloud Vertex AIの紹介
  • Vertex AIのアーキテクチャと主要コンポーネントの理解
  • 機械学習の開発とデプロイにおけるVertex AIの役割の探求

Vertex AI環境の設定

  • Vertex AI用のGoogle Cloudプロジェクトの設定
  • ワークスペース、リソース、権限の理解
  • データセットと開発環境の準備
  • Vertex AIのツールとインターフェースの操作方法

Vertex AIを用いた機械学習の基礎

  • 教師あり学習の概念の理解
  • 回帰モデルと分類モデルの概要
  • 機械学習ワークフローへのデータ準備
  • モデルのパフォーマンスと精度の評価

Vertex AIを用いた自然言語処理(NLP)

  • NLPの概念の入門
  • テキストベースの機械学習アプリケーションの理解
  • テキストデータの準備と処理
  • Vertex AI内でのNLP機能の探求

機械学習モデルの構築と学習

  • Vertex AI用の学習コードの準備
  • 機械学習学習アプリケーションのコンテナ化
  • 学習ジョブの設定
  • モデル学習プロセスの実行と監視

機械学習モデルのデプロイ

  • モデルデプロイワークフローの理解
  • モデルエンドポイントの作成
  • 予測のための学習済みモデルのデプロイ
  • デプロイ済みモデルとリソースの管理

Vertex AIソリューションの監視とトラブルシューティング

  • 学習およびデプロイ活動の監視
  • 一般的な設定問題の特定
  • モデル実行の問題のトラブルシューティング
  • 信頼性のあるMLワークフローのためのベストプラクティスの適用

実習ワークショップとコースレビュー

  • Vertex AIを使用した完全な機械学習ワークフローの構築
  • サンプルモデルの学習とデプロイ
  • Vertex AIの主要な機能と能力のレビュー
  • 高度な機械学習開発に向けた次のステップの議論

要求

  • 機械学習に関する知識

対象者

  • ソフトウェアエンジニア
  • 機械学習の愛好家
 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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