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 期間 14 時間

コース概要

エンタープライズ向け Vertex AI の概要

  • エンタープライズ AI の要件と課題
  • Vertex AI のエンタープライズ機能概要
  • 規制産業におけるユースケース

エンタープライズ MLOps パイプラインの構築

  • Vertex AI と CI/CD ワークフローの統合
  • 自動化とオーケストレーション
  • ハンズオンラボ: デプロイメントパイプラインの構築

監視とオブザーバビリティ

  • ライブモデル監視とアラーティング
  • モデルパフォーマンスダッシュボード
  • ハンズオンラボ: 監視ワークフローの設定

グラウンディングと Gen AI 評価

  • エンタープライズデータによる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
  • ハンズオンラボ: 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

  • データレジデンシーとアクセス制御機能
  • 監査可能性とトレーサビリティ
  • ハンズオンラボ: 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 デプロイメントのスケーリング
  • エンタープライズシステムや API との統合
  • ハンズオンラボ: エンタープライズスケールでのデプロイメント

ケーススタディとベストプラクティス

  • 金融サービス、ヘルスケア、公共セクターにおける成功事例
  • エンタープライズ導入からの教訓
  • 長期的な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 モデルデプロイ経験
  • CI/CD パイプラインへの習熟
  • 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

対象読者

  • MLOps エンジニア
  • プラットフォームチーム
  • コンプライアンスリーダー

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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