クラウドプラットフォームが提供する機械学習系サービスの活用方法を学ぶ
近年、GCP、Azure、AWSなどの大手クラウドプラットフォームにおいては、機械学習（ML)サービスが多数リリースされています。各プラットフォームが提供している機械学習系サービスには、機械学習エンジニアにとって有益なものが多く、これらサービスを活用できるエンジニアとそうでないエンジニアとでは、実装の速度が大きく変わります。一方で、サービスの種類が非常に多く、どのような場面でどれを使えばいいのかわかりづらいという側面もあります。
本講座では、各プラットフォームにおける代表的なサービスを学びながら、目的に応じた最適な使い分け方を身につけていきます。
講座の特長
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1
GCP、Azure、AWSを比較しながら、それぞれの機械学習系サービスを学べる
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2
通し課題に取り組むことによって、実践力が身に付く
4日間を通して取り組む課題と、各日の豊富なハンズオンを通して、実践力を身に付け、伸ばすことができます。 -
3
現場経験の豊富な講師による実践的なカリキュラム
データサイエンスやAI開発の現場で活躍した講師が、経験を踏まえてカリキュラムをデザイン。仕事の現場で役に立つ知識やスキルが効率よく身につきます。
※カリキュラムは変更になることがございます。
得られる知識
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GCPの主要サービスである AI Platform とCloud AI Building Blocks の利用方法
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Azureの主要サービスである Azure Machine Learning の利用方法
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AWSの主要サービスである SageMakerと各種APIの利用方法
こんな方におすすめ
- GCP、Azure、AWSの各機械学習サービスを目的に応じて使いこなせるようになりたい方
カリキュラム
DAY1 / DAY2DAY3 / DAY4
DAY1
主要クラウドサービス概観
- クラウドサービス基礎
- Azure／GCP／AWS の比較
- ハンズオン
- コストマネージメント
- 通し課題の説明
DAY2
Azureの主要サービス
- Azureの機械学習系サービスの使い方
- ハンズオン
担当講師
小縣 信也
兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会＠関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。
日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
DAY3
GCPの主要サービス
- GCPの機械学習系サービスの使い方
- ハンズオン
DAY4
AWSの主要サービス
- AWSの機械学習系サービスの使い方
- ハンズオン
- 通し課題の発表
担当講師
担当講師
小縣 信也
兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会＠関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。
日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
講座概要
| 講座名 | 機械学習クラウド講座 |
|---|---|
| 受講形式 |
オンライン講座：eラーニング形式 お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式にて受講いただけます。 |
| 前提となる知識・スキル |
必須スキル
推奨スキル
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| 講座時間 | 動画講義約9時間 |
| 料金 | 220,000円／1名（税込） |
| 料金に標準で含まれるもの |
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| 動画の視聴期間 | 動画共有日から1年間 |
| チャットの質問期間 | 講座チャンネルへの招待日から4ヶ月間 |
| お申し込み前の確認事項 |
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| PCの動作環境 |
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| 事前準備 |
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