コース概要

エンタープライズ向け Vertex AI の紹介

  • エンタープライズ AI の要件と課題
  • Vertex AI エンタープライズ機能の概要
  • 規制業界でのユースケース

エンタープライズ MLOps パイプラインのセットアップ

  • Vertex AI を CI/CD ワークフローに統合する
  • 自動化とオーケストレーション
  • 実践的なラボ: 展開パイプラインの構築

モニタリングと可視化

  • リアルタイムモデル監視とアラート
  • モデルパフォーマンスダッシュボード
  • 実践的なラボ: 監視ワークフローのセットアップ

グラウンディングと Gen AI 評価

  • エンタープライズデータを使用したモデルのグラウンディング
  • Gen AI 評価ライブラリとツール
  • 実践的なラボ: 評価ワークフローの実装

Vertex AI におけるコンプライアンスとガバナンス

  • データ居住制御機能とアクセス制御機能
  • 追跡可能性と監査可能性
  • 実践的なラボ: コンプライアンスポリシーの設定

スケーリングとエンタープライズ統合

  • Vertex AI の展開をスケーリングする
  • エンタープライズシステムや API との統合
  • 実践的なラボ: エンタープライズ規模での展開

事例研究とベストプラクティス

  • 金融、ヘルスケア、公的部門における成功事例
  • エンタープライズ採用の教訓
  • 長期運用のためのベストプラクティス

まとめと次のステップ

要求

  • 本番環境での ML モデル展開の経験
  • CI/CD パイプラインに関する知識
  • データガバナンスとコンプライアンスフレームワークの理解

対象者

  • MLOps エンジニア
  • プラットフォームチーム
  • コンプライアンス責任者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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