AIと機械学習エンジニアリングの基礎

組織がタスクの自動化とインサイトの推進のためにインテリジェントなシステムへの依存度を高めるにつれて、理論と本番環境のギャップを埋めることができる熟練したエンジニアの需要が高まっています。このコースは、基本的なアルゴリズムの理解から、スケーラブルで堅牢なAIソリューションをエンジニアリングするために必要な基礎知識を提供します。 最初のデータ準備から長期的なモデルのメンテナンスに至るまで、machine learningのライフサイクル全体を包括的に理解することができます。このコースを修了するまでに、ビジネスニーズを技術的なアーキテクチャに変換し、人工知能プロジェクトにengineeringの規律を適用できるようになります。 学習内容： - 教師あり学習、教師なし学習、強化学習のコアコンセプトを理解する - 現代のprompt engineering技術を適用し、large language modelsと効果的に対話する - MLOpsの原則を使用して、データパイプラインを構成し、モデルのライフサイクルを管理する - 情報検索とシステムメモリを強化するために、vector databasesを実装する - 予測モデルのトレーニングと評価のために、クリーンなコードを書く練習をする - 実世界での使用のために、machine learningモデルをcloud environmentsにデプロイする このコースは、実践的なengineeringワークフローとデプロイ戦略に進む前に、必須の専門用語と数学的基礎から始まります。業界標準を反映した詳細な説明を読み、コードベースの例に取り組みます。 このコースは、AIとmachine learningの技術的な側面に興味がある初心者向けに設計されています。開始にあたり、data scienceやengineeringの事前の経験は必要ありません。 今すぐ、インテリジェントシステムengineeringの世界への旅を始めましょう。