AIエンジニアリングとMLOpsの基礎

基本的な機械学習コードの作成から、本番対応のAIシステムのデプロイへと移行するには、モデルのアーキテクチャと運用ワークフローの両方をしっかりと把握する必要があります。このテキストベースのコースでは、圧倒的な複雑さを伴わずに、AIエンジニアリングとMLOpsの核心概念を案内します。基本的なモデルの仕組みの理解から、AIモデルの体系的な構築、トレーニング、デプロイへと移行できます。実践的な書き下ろしのシナリオを読み解き、作業を進めることで、AIアプリケーションのライフサイクル全体を管理するために必要なメンタルモデルを養うことができます。学習内容: 畳み込みネットワークやリカレントネットワークを含む、コアとなるニューラルネットワークのアーキテクチャを理解する; ハイパーパラメータチューニング技術を適用してモデルのパフォーマンスと効率を最適化する; 基本的なMLOpsパイプラインを設定してモデルのトレーニングとデプロイのワークフローを自動化する; ベクトルデータベースや検索拡張生成（RAG）の基礎を含む、現代的なAIの概念を探求する; モデルのモニタリングとバージョニングの実践を実装し、長期的な信頼性を確保する。コースは、ニューラルネットワークの構造と最適化に進む前に、必須の用語と基礎的な定義から始まります。その後、現代的なMLOpsの原則とデプロイ戦略を使用して、これらのモデルを運用化する段階へと進みます。初心者やデータプロフェッショナルを目指す方を対象としたこのコースでは、AIエンジニアリングやDevOpsに関する事前の背景知識は必要ありません。今すぐ読み始めて、現代のAIエンジニアリングの強固な基礎を築きましょう。