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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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