AIインフラストラクチャとプラットフォーム：エッジからクラウドまで

効率的な人工知能アプリケーションを構築するには、それらを実行する物理的なハードウェアと、それらを管理するソフトウェアフレームワークの両方を理解する必要があります。適切なインフラストラクチャを選択することは、動作の遅いプロトタイプと、高度にスケーラブルで費用対効果の高いAIシステムとの違いを意味します。 このコースでは、ハードウェアアクセラレータとソフトウェアライブラリがどのように連携するかを説明しながら、AIテクノロジースタック全体を案内します。大規模なクラウドデータセンターでモデルがどのようにトレーニングされ、リソースに制約のあるエッジデバイスにデプロイされるかについて、明確に理解できるようになります。 学習内容： - CPU、GPU、TPU、および特殊なAIアクセラレータ間の根本的な違いを理解します。 - PyTorchやTensorFlowなどの人気のある機械学習フレームワークを探求し、プロジェクトに適したツールを選択します。 - クロスプラットフォームの互換性のために、ONNXのようなオープンスタンダードを使用してAIモデルがどのように最適化およびデプロイされるかを学びます。 - Internet-of-Things (IoT) やモバイルデバイスでローカルにモデルを実行するエッジAIのアーキテクチャを発見します。 - ベクトルデータベースの役割や最新の検索拡張生成パターンを含め、クラウドインフラストラクチャの要件を検討します。 - オンプレミスハードウェア、クラウドベースのトレーニング、ハイブリッドデプロイ戦略間のトレードオフを比較します。 ハードウェアアーキテクチャ、ソフトウェアフレームワーク、デプロイ戦略に進む前に、AIコンピューティングのコアコンセプトから始めます。明確な説明と実用的な設計シナリオを通じて、エンドツーエンドのAIシステムを設計する方法を学びます。 このコースは、現代のAIエコシステムを理解したい初心者、開発者、および技術的な意思決定者向けに設計されています。ハードウェアエンジニアリングや高度な機械学習の事前の経験は必要ありません。 AIシステムアーキテクチャの世界に足を踏み入れ、次のインテリジェントなアプリケーションの計画を今すぐ始めましょう。