4月から、新講座『現場で使える機械学習システム実践講座』を4回シリーズの講座として開講いたします。
本講座は、スキルアップAI初の”実践講座”となります。これまでの”基礎講座”がモデルの理論理解や実装スキルのレベルアップを目的にしているのに対し、”実践講座”は、実務で遭遇する難局を想定し、ハンズオンベースで実務力を身に付けていく講座となります。
基礎講座 | 機械学習モデルの理論理解や実装スキルのレベルアップを目的とした講座 |
実践講座 | 実務で遭遇する難局を想定し、ハンズオンベースで実務力を身に付けていく講座 |
本講座は、機械学習モデルの理論や実装については理解したが、どのようにサービス化すればよいか分からない、よりサービス寄りのスキルを身に付けたいという方向けの講座となります。
講座では、機械学習を用いたシステム開発・運用を指す「機械学習システム」の構築・運用について、ケーススタディーを用いながら、ハンズオンとグループワークを通じて学んで行きます。
具体的には、近年採用事例が増えてきたコンテナ技術の代表格である「Docker」、効果的に運用するためのコンテナオーケストレーションツール「Kubernetes」、パッケージ管理ツール「Helm」、分析・学習・推論の3つの工程をシームレスに繋げる「Kubeflow」などの最先端ツールを学びながら、ビジネス成果に直結する機械学習システムを構築します。
これまで、最先端ゆえ、何をどう学べば良いか定義されていない領域でしたが、実務経験が豊富で、リアルタイムでサービス構築を行なっている講師現場のスペシャリストから講座形式で学べるこの機会を活用いただき、機械学習のクイックなビジネス適用を実現いただければと思います。
実践講座はハンズオン比重が大きいこともあり、通常講座よりも定員が少なくなりますので、お申し込みはお早めにお願い致します。
※今回はオンライン受講枠はございません。
講座概要
開催日時
東京第1期
DAY1:04/20(土)13:30 〜 17:30 DAY1<機械学習システム入門>DAY2:05/12(日)13:30 〜 17:30 DAY2<Kubernetes基礎講座>
DAY3:06/01(土)13:30 〜 17:30 DAY3<Kubernetes応用講座>
DAY4:06/23(日)13:30 〜 17:30 DAY4<kubeflow基礎講座>
講師略歴
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平塚 迪久
慶應義塾大学理工学部システムデザイン工学科卒業。東京工業大学大学院総合理工学研究科修士課程終了。人材系サービス企業のグループ会社にて、日常消費領域においてデータを活用した機械学習系の基盤構築や運用、ウェブアプリケーションの開発やSRE業務などに携わっている。ワインが好き。
詳細・お申込み
https://www.skillupai.com/ml-ops
ご質問・お問い合わせ
スキルアップAI運営事務局(info@skillupai.com)までご連絡ください。