DP-100 Azure機械学習自動化コース〜モデル開発を自動化できる

実践重視のプログラムで「わかる」を「できる」に！

株式会社キカガク

No. KKGK005

25/12/04 更新

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研修内容・特徴
到達目標
研修プログラム
留意事項・備考
スケジュール
お申込後の流れ
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対象者target

Azure Machine Learningを徹底的に使いこなすための技術力を身に付けたい方
クラウドを活用したモデルの学習からデプロイの一連のスキルを体系的に学びたい方
モデル開発の自動化方法・トレンドを理解しDP-100の合格を目指す方

研修内容・特徴outline・feature

Microsoft認定講師が講義を担当

資格試験を合格し、Microsoft Certified Trainer (MCT)と認定された講師が講義を担当します。

モデル開発のクラウド活用を徹底解説

Azure Machine Learningの活用法を学び、モデル開発のためのクラウド活用技術を身につけます。

実務を想定した使える技術を習得

資格試験対策はもちろん、実務に活きる内容にフォーカスし、使える技術を習得することを目指します。

到達目標goal

モデルの学習からデプロイまでの一気通貫スキル

Azure Machine Learningを活用し、機械学習モデルの構築からデプロイ、モデルの解釈・再学習・監視といった全てのプロセスを一気通貫して身につける事ができます。

クラウドを活用したモデル開発の自動化スキル

scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどの馴染みのフレームワークとクラウドを組み合わせ、自動ハイパーパラメータ調整・モデル学習の高速化のスキルを身につけます。

実務に紐づくデータ操作スキル

実務ではデータの準備、アップロードから、読み込み、前処理の適用などが必要になります。データ操作についても理解し、実務に繋がるスキルを網羅的に学びます。

主催団体organizer

本コースは、株式会社キカガクが主催しております。

研修プログラムprogram

【事前予習動画】数学の基礎から Python の基礎を学ぶ

内容
研修プログラム例
40分	1．イントロダクション・人工知能、機械学習、ディープラーニングとは・機械学習に必要な数学・機械学習の３大トピック・内挿と外挿
50分	2．微分・微分は「何」に使えるのか？・導関数を求めよう・微分の公式・偏微分
40分	3．単回帰分析（数学）・「モデル」を決める・「評価関数」を決める・評価関数を「最小化」する
70分	4．Python入門・プログラミングの環境構築・変数・基本構文・複数の変数を扱う・制御構文・関数
40分	5．単回帰分析(実装）・Numpyの数値計算・Pandasによるデータベース操作・Matplotlibでグラフ描画・実データに対する単回帰分析の実装
60分	6．線形代数・スカラー,ベクトル,行列・行列の演算・サイズ感・転置,単位行列,逆行列・ベクトルで微分
50分	7．重回帰分析(数学) ・「モデル」を決める・「評価関数」を決める・評価関数を「最小化」する
70分	8．重回帰分析(実装) ・行列演算の基礎・パラメータの導出・実データで演習
30分	9．統計・主な統計量・正規分布と3σ法・スケーリング
30分	10．外れ値を考慮した実装・外れ値除去・モデル構築・スケーリングとパラメータの確認
15分	11．ビジネス活用・現場で機械学習を導入できる人材とは

【1日目】Azure Machine Learningでモデルの開発の基礎

内容
研修プログラム例
9:30-10:00	1．イントロダクション・Azure Machine Learningの概要・機械学習モデル開発のフロー
10:00-11:00	2．Azure Machine Learning Designerの基礎・分類モデル構築のフローの作成・学習済みモデルのデプロイ・演習：回帰モデル構築のフローの作成
11:00-14:00	3．Azure Machine Learning Designerの応用・手持ちデータの読み込みとデータ操作・ハイパーパラメータの調整・分類の評価指標
13:30-14:00	4．ディープラーニングの実装1 ・PyTorchの基礎・線形変換・非線形変換
14:00-15:30	5．分類のアルゴリズムの実装 (scikit learn) ・データの前処理・モデルの学習・モデルの評価
15:30-16:30	6．演習・scikit-learnでモデルの構築
16:30-17:30	7．Azure Machine Learning SDKの基礎・Experimentの基本操作・学習結果をExperimentに記録

【2日目】Azure Machine Learningでモデル開発の自動化

内容
研修プログラム例
9:30-11:00	1．Azure Machine Learningで学習の高速化・データセットの取り扱い・並列分散処理で学習の高速化
11:00-12:00	2．Azure Machine Learningで自動ハイパーパラメータ調整・ハイパーパラメータ調整の設定・早期終了の設定・学習済みモデルをWorkspaceに登録
13:00-14:00	3．Azure Machine Learningで学習の自動化・パイプラインの作成・パイプラインのデプロイとスケジューリング
14:00-15:00	4．演習・Azure Machine Learningでモデルの学習
15:00-16:30	5．学習済みモデルのデプロイ・リアルタイム推論・バッチ推論
16:30-17:00	6．データセットの監視・データドリフトの概要・データドリフトモニターの活用
17:00-17:30	7．総括・試験のポイント・振り返り

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留意事項・備考notice

【事前に必ず以下をご確認の上お申込みください】
＊本コースのキャンセル期限はオンライン研修の場合、研修開始日の15営業日前17:00まで。動画・eラーニングの場合、原則、申込後の返金・キャンセルは不可です。
＊主催団体によりキャンセルポリシーが異なります。詳細はこちらをご確認ください。
＊キャンセル期限までは無料にてキャンセルを承ります。
＊キャンセル期限を過ぎた後は、受講料全額をキャンセル料として頂戴いたします。
＊事前のお席の確保は原則承っておりません。
＊お申込み内容は、翌営業日以降に確定いたします。
＊お申込み後、満席などでご受講できない場合がございますので、あらかじめご了承ください。満席の場合は、別途ご連絡申し上げます。

※受講に関する注意点※
進行の都合上、研修開始時間を過ぎてからのご参加はご遠慮いただいております。大変恐れ入りますが、研修開始時間までにご参加いただけていない場合、当日キャンセル扱いをさせていただく場合がございますのでご注意ください。