初歩の初歩から応用まで。エンジニアリングの裏側を学ぶ質問会

2021年7月27日(火)と31日(土)に、第2回となるクラウド系講座（AI-900対応講座、AWS講座、GCP講座、ソフトウェアエンジニア入門講座）の受講者を対象としたライブ質問会を開催しました。本質問会は、事前に募集した質問を中心に、講師が皆さんの疑問にお答えするオンラインイベントとなっています。
第1回に引き続き、今回も質問会の雰囲気を少しでも感じていただけるように、イベントレポートをご紹介いたします！

第1回（XAI講座、AI-102対応講座、DP-100対応講座）のライブ質問会レポートはこちら

1.はじめに

前回の質問会ではXAI講座・AI-102対応講座・DP-100対応講座を取り上げました。
参加した方からは、「XAIの全体の流れを理解することができ、とても勉強になった」「受講後しばらく経ってからの開催だったため、問題意識を持った上での質問や説明の理解ができ、有効な取り組みになった」などの感想が寄せられました。

そこで、別のクラウド系講座を対象として第2回を開催する運びとなりました。

2.スキルアップAIのクラウド系講座

スキルアップAIでは、現在Microsoft Azure・Amazon Web Services(AWS)・Google Cloud Platform(GCP)に対応したクラウドAIの講座を複数開講しており、どれも実務へ応用できるスキルを身に付けることが可能です。
本質問会対象の4講座について、簡単に紹介します。

Azure AI-900対応　クラウドAIサービス活用講座

AI-900対応講座は、Microsoft認定資格の1つであるAI-900のシラバスに対応しています。この講座では、クラウドや機械学習の前提知識から、Azureが提供するサービスを用いて実際にモデルを構築するところまでを学ぶことができ、クラウドベースのAIソリューション構築の概要を身につけることができます。

講座本編のカリキュラムは以下の通りです。

1. 1章：機械学習の基礎
2. 2章：Azure Machine Learningを使用したコードなしの予測モデルの作成
3. 3章：Azure Cognitive Services の視覚系サービス
4. 4章：Azure Cognitive Services の言語系サービス
5. 5章：Azure Cognitive Services の音声系サービス
6. 6章：Azure Cognitive Services の決定系サービス

講座時間は事前学習・本編を通して合計6時間となっています。
詳細は講座紹介ブログをご覧ください。

AWS Machine Learning Specialty対応講座

AWS講座は、AWS認定資格であるMachine Learning Specialtyのシラバスに対応しています。この講座では、クラウドサービスの中でも最大のシェアを誇るAWSを用いて、「そもそもクラウドサービスとは？」という話から、クラウドを用いて実際にAIサービスを実装するところまでをハンズオンを通して学ぶことができ、自社でAI開発を行う際の実際の流れを体験できます。

講座本編のカリキュラムは以下の通りです。

1. 1章：データエンジニアリング
2. 2章：探索的データ分析
3. 3章：モデリングと機械学習アルゴリズムの実装・運用
4. 4章：総合ワーク｜ソリューション設計

講座時間は事前学習・本編を通して合計7時間となっています。
詳細は講座紹介ブログをご覧ください。

GCP Professional Data Engineering対応講座

GCP講座は、Google認定資格であるProfessional Data Engineeringのシラバスに対応しています。この講座では、GCP のデータエンジニアリング系/AI系サービスを中心としたビジネスソリューションの実装・設計方針を、ハンズオンによる実践を交えて学びます。クラウドの基礎から機械学習モデルの導入・運用法まで、実用レベルの知識を身につけることが可能です。

講座本編のカリキュラムは以下の通りです。

1. 1章：GCPのデータパイプライン構築サービス
2. 2章：GCPのストアリングサービス
3. 3章：機械学習モデルの運用化
4. 4章：ソリューションの品質保証

講座時間は合計5.5時間となっています。
詳細は講座紹介ブログをご覧ください。

機械学習のためのソフトウェアエンジニア入門講座

ソフトウェアエンジニア入門講座では、コンピュータの機能を支えるOS(オペレーティングシステム)や分散型のバージョン管理システム・Web・クラウドなどに関して、Linux・WebAPI・Gitを扱い、実際に手を動かしながら学びます。そして、それらの知識を生かしながら、クラウド開発環境を構築するハンズオンにチャレンジします。講座を通して、機械学習やデータ分析を行うために必要なITエンジニアとしての基礎技術を広く身につけることが可能です。

講座本編のカリキュラムは以下の通りです。

1. 1章：はじめに
2. 2章：Linuxのコマンドライン操作
3. 3章：WebAPIの利用方法
4. 4章：ソースコードの管理
5. 5章：クラウド開発環境構築ハンズオン

講座時間は合計4時間となっています。
詳細は講座紹介ブログをご覧ください。

3.講師に質問して疑問点を解消しよう

第1回の質問会に引き続き、スキルアップAIで講師を務める斉藤が皆さんの質問に回答しました。斉藤はクラウド系講座をはじめとして数多くの講座を担当しています。
前回の質問会の参加者からは「説明と利用した資料がとても分かりやすかった」「受講者に優しく寄り添いフォローしてくれた」「豊富な知識を分かりやすく説明しており、好感が持てた」といった声が寄せられました。

質問会は、まず事前に募集した質問に対して講師が回答・解説を行い、その後参加者の皆さんとインタラクティブに質疑応答を行う形で進められました。

ここからは、実際に寄せられた質問もいくつかご紹介していきます。今回の質問会では、ソフトウェアエンジニア入門講座に関する質問が多数寄せられました。

ソフトウェアエンジニア入門講座に関するパート

質問「ls -l コマンドの表示結果において、パーミッションの右隣に表示される数字は何を表しているのですか？」

斉藤

ファイルやディレクトリに対するハードリンクの個数です。ハードリンクとはHDDなどに格納されているデータの実体に対するリンクのことで、少なくとも1以上の値を取ります。

図1. ライブ質問会開催中のスクリーンショット その1

質問「SSH接続に用いる公開鍵・秘密鍵は、複数のデバイス間で使いまわしても良いのでしょうか？」

斉藤

推奨されません。同じ鍵を使っているマシンが複数あると、踏み台攻撃の被害に遭ったマシンが特定できなくなる等のセキュリティリスクが生じます。

図2. ライブ質問会開催中のスクリーンショット その2

そのほか、
「Dockerのコンテナとイメージの違いについて教えてください。」
「ホームディレクトリとは、どの場所を指すのでしょうか？」
といった質問が寄せられました。

また、余った時間を活用して、ネットワークセキュリティにおける最小権限の原則や、Docker以外のコンテナ技術に関する説明なども行われました。

AWS講座に関するパート

参加者からの要望があり、このパートでは講座資料の補足説明を行いました。事前学習の第2章「AWSによるAIソリューション構築の概要」を中心に、学習済みAIサービス・Auto ML系サービス・DLフレームワーク（自力開発）の使い分けや、AWS Machine Learning Specialy試験の主な出題範囲などについて解説が行われました。

また、G検定・E資格・データサイエンティスト検定（DS検定）を含むAIに関する資格試験の難易度や、各クラウドサービスの使い分けについての説明なども行われました。

図3. ライブ質問会開催中のスクリーンショット その3

AzureはGUIの操作性が高く扱いやすいこと、AWSは細かな権限設定が可能であるためセキュリティ対策が取りやすく、エッジデバイスへのモデルのデプロイが容易であることや、GCPは操作のわかりやすさやAuto ML系サービスが豊富であることが利点として取りあげられました。

4.まとめ

今回の質問会では、特にセキュリティに関するアドバイスが多く、講座では触れていない知識も登場しました。

参加者からは、次のような声が寄せられました。

• 「初歩的な質問にもご回答頂きましたし、また皆様の質問にも分かりやすく解説頂けたと思っています。皆様の高度な質問にとても刺激を受けました。」
• 「システムやクラウドを利用する立場から、具体的で、根拠の示唆に富んだご説明で、判りやすく有益な質問会でした。」

質問会では受講者の方からたくさんの質問が集まるので、それらに対する講師の回答を聞くだけでも、新たな知識・スキルを得ることができます。
現在、無料で学べる実践的AI勉強会「スキルアップAIキャンプ」のコーナーの一部として、ライブ質問会を開催しております。

「クラウドAIに関する知識と実装⽅法について、深く学びたい」「より実務的なスキルを⾝につけたい」「ニッチな内容まで知りたい」とお考えの⽅は、クラウド系講座の受講とセットで質問会に参加してみてはいかがでしょうか。