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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
お客様の声 (1)
全体的に、このトレーニングは非常に情報が豊富で、講師はさまざまなユースケースのシナリオと演習を提供し、Vertex AI アプリケーションに Habituation できるようにしてくれました。
Ruffa Joyce Asi - Globe telecom
コース - Vertex AI
機械翻訳