クラウドプラットフォームAIインフラストラクチャの基礎

人工知能は、モデルを効果的にトレーニングおよびデプロイするために、堅牢でスケーラブルな環境を必要とします。これらの環境をプロビジョニングおよび管理する方法を理解することは、今日のテクノロジー業界で非常に需要の高いスキルです。このコースでは、機械学習およびAIワークロードに特化したクラウドベースのインフラストラクチャをセットアップするための基礎概念を学びます。コンピューティングリソースの構成方法、大規模データセットのストレージ管理方法、および最新の業界標準を使用してモデルを効率的にデプロイする方法を習得します。学習内容：- AIワークロードにおけるコアとなるクラウドコンピューティングの概念と用語を理解する。- スケーラブルなコンピューティングリソースと特殊なハードウェアアクセラレータを構成する。- 大規模な機械学習データセット向けに効率的なストレージソリューションを設計する。- 環境セットアップを自動化するために、基本的なInfrastructure-as-Code (IaC) の原則を適用する。- コンテナの基礎を使用して機械学習モデルをデプロイする練習をする。- デプロイされたAIシステムを監視および保守するための基礎的なMLOpsの概念を実装する。このコースは、必須のクラウド用語と基本的なアーキテクチャ概念から始まり、リソースのプロビジョニングとモデルのデプロイに関する実践的なテキストベースの演習へと進みます。ネットワークの構成、データの管理、自動デプロイメントパイプラインのセットアップを段階的に学習します。完全に初心者向けに設計されており、このコースではクラウドアーキテクチャや機械学習に関する事前の経験は必要ありません。次世代のAIアプリケーションをサポートするために必要な技術的基盤を今日から構築し始めましょう。