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コース概要
エンタープライズ向けVertex AI入門
- 企業・組織が直面するAI導入の課題と要件
- Vertex AIが提供するエンタープライズ機能の概要
- 規制が厳格な業界での利用事例紹介
エンタープライズ向けMLOpsパイプラインの構築方法
- Vertex AIとCI/CDワークフローの連携手法
- 自動化およびオーケストレーションの仕組み
- 実習:展開用パイプラインの構築演習
モニタリングと可視性管理
- リアルタイムでのモデル監視およびアラート機能の活用方法
- モデル性能を可視化するダッシュボードの構築手法
- 実習:監視用ワークフローの設定演習
基盤情報活用技術とジェネレーティブAI評価方法
- 企業データを利用したモデルの補強手法
- ジェネレーティブAIの評価に用いられる各種ライブラリやツールについて
- 実習:評価ワークフローの構築演習
Vertex AIにおけるコンプライアンスとガバナンスの実装方法
- データ保管場所制御機能およびアクセス管理機能について
- 監査履歴や追跡可能性の確保手法
- 実習:コンプライアンスポリシーの設定演習
スケーラビリティとエンタープライズ統合方法
- Vertex AIの導入規模拡大に向けた対応手法
- 既存システムやAPIとの連携方式
- 実習:大規模な企業環境への展開演習
ケーススタディとベストプラクティス
- 金融業界、医療分野および公共部門での成功事例紹介
- 企業規模で導入を進める際に得られた教訓
- 長期的運用における最適な実践手法
まとめおよび今後の展望
要求
- 実稼働環境においてMLモデルを展開した経験があること
- CI/CDパイプラインに関する基本的な知識があること
- データガバナンスやコンプライアンスフレームワークの理解があること
対象者
- MLOpsエンジニア
- プラットフォーム運用チームのメンバー
- コンプライアンス担当者
14 時間
お客様の声 (1)
機械学習の簡単な手順
John Erick Baltazar - Globe telecom
コース - Vertex AI
機械翻訳