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コース内容

学習目標

本コースでは、以下のスキルの習得を目標とします。
・機械学習モデルの開発からデプロイまでを実装できる
・Azure Machine Learning を用いたAIソリューションを構築できる
・MLOpsを活用し、継続的な運用・改善の仕組みを設計できる
・モデルの監視・再学習を通じて精度を維持・向上できる
・Azure OpenAI を活用した生成AIアプリケーションを開発できる
・RAGなどの技術を用いて業務で使えるAIを構築できる

対象者

・Azure Machine Learning を活用して、機械学習モデルをトレーニング、デプロイ、監視する方
・MLflow を使用して実験を追跡しモデルを管理する方
・Bicep を使用してインフラストラクチャをプロビジョニングし、GitHub Actions、Azure CLI、Python SDK を使用してワークフローを自動化する方
・Microsoft Foundry を使用して AI エージェントを構築および評価する方

前提知識

次の知識、スキルを保有する方
・データ分析・データ処理の基本スキル
・Pythonの基礎知識（データ操作、スクリプト作成など）
・機械学習の基本概念の理解（教師あり学習、評価指標など）
・REST APIやクラウドの基本的な仕組みの理解
・Azureの基本操作経験（リソース作成・管理など）

スクール環境

【特記事項】
・本コースはオンラインで実施するハンズオン付きコースです。
・下記2つの手順書をご参照いただき、コース当日にハンズオン演習が実施できる環境であることをご確認ください。
　■多要素認証の事前設定手順
　　演習環境のサインイン時に必要とされる「Microsoft Authenticator」をご自身のスマートフォンにインストールします。
　https://jinzai.edifist.co.jp/download/textbook/authenticator/MFA-App-Config.pdf

　■MSCAI300 の事前確認 PDF ファイル
　　演習環境に接続できることを確認します。
https://jinzai.edifist.co.jp/download/textbook/MSCAI300/pre/DP_check.pdf

　※ お申込みいただいた時点で、上記の環境確認が完了したものと判断させていただきます。
　※ 必ず研修当日に使用するスマートフォン、PCおよびネットワークで事前確認を実施してください。

内容

●Azure Machine Learning を試す
●Azure Machine Learning を使用してハイパーパラメーターのチューニングを実行する
●Azure Machine Learning でパイプラインを実行する
●GitHub Actions を使用して Azure Machine Learning のジョブをトリガーする
●機能ベースの開発で GitHub Actions をトリガーする
●GitHub Actions で環境を操作する
●GitHub Actions を使用してモデルをデプロイする
●GenAIOps ソリューションの計画と準備
●GitHub を使用して Microsoft Foundry のエージェントのプロンプトを管理する
●構造化された実験を通じて AI エージェントを評価して最適化する
●Microsoft Foundry と GitHub Actions を使用して AI 評価を自動化する
●生成 AI アプリケーションを監視する
●トレースを使用して生成 AI アプリを分析およびデバッグする

※ 内容は、予告なく変更される場合があります。