Google Cloud Vertex AIによるML/AIモデル開発とMLOps入門

機械学習モデルの開発から本番運用まで、一貫したMLOpsワークフロー構築を学びたいと思いませんか？

本コースでは、Google Cloud Vertex AIを使用して、実践的な機械学習プロジェクトを通じてカスタムモデリングの方法からMLOpsの基礎を体系的に学習していきます。

ワインの品質予測というデータセットを使用し、モデル開発、ハイパーパラメータチューニング、デプロイメント、予測の実施、そして自動化パイプラインの実装まで、エンドツーエンドのMLワークフロー開発スキルを習得できます。

単なるモデル開発に留まらず、MLOpsの基本を身につけることで、スケーラブルで保守性の高い機械学習システムを構築できるようになりましょう。

学習内容

• Google Cloud Vertex AI入門：Vertex AIの基本概念とアーキテクチャ、各種サービスの理解

• Dockerについて：Dockerの基礎概念

• カスタムモデリング：Dockerコンテナを使用したカスタムトレーニングジョブの作成と実行

• ハイパーパラメータチューニング：効率的なパラメータ探索による最適なモデルの発見

• モデルレジストリ：バージョン管理されたモデルの登録と管理

• エンドポイントの作成とデプロイ：実行環境でのエンドポイント作成とエンドポイントへのモデルデプロイ

• 予測の実装：オンライン予測の実行方法

• MLOpsの基礎：Vertex AI Pipelinesを使用したMLOpsワークフローの実装

対象者

• 機械学習モデルを本番環境で運用したいデータサイエンティスト

• MLOpsの実践的なスキルを身につけたいMLエンジニア

• Google Cloudで機械学習基盤を構築したいクラウドエンジニア

• 機械学習プロジェクトの自動化・効率化を目指すエンジニア

• AIサービスの開発・運用に携わるソフトウェアエンジニア

必要な予備知識

• Pythonプログラミングの基礎知識（関数、ライブラリの使用）

• 基本的なLinuxコマンドラインの操作（パスの概念や、cp, mvなどがわかればよい）

まとめ

このコースを修了することで、Google Cloud Vertex AIを活用した実践的なMLOpsスキルを習得できます。
単にモデルを作るだけでなく、継続的な改善が可能な機械学習システムを構築し、ビジネス価値を生み出すAIソリューションを開発していくための基礎をマスターしましょう！