What You'll Learn
- MLflow、Docker、Kubernetesを活用した機械学習モデルの構築・トラッキング・デプロイ方法
- StreamlitとFastAPIを使った実用的なMLアプリケーションの開発
- GitHub Actionsを用いたCI/CDパイプラインの自動化手法
- Kubernetes上でのスケーラブルな推論インフラの構築方法
- Seldon Coreを使った本番環境向けのモデル提供とPrometheus/Grafanaによる監視
- ArgoCDを使ったGitOpsスタイルの継続的デリバリ
Requirements
- 基本的なPythonの知識（関数、データ構造など）
- DockerやGitの基本操作の理解
- Linuxコマンドラインに慣れていること
- 機械学習の基礎（scikit-learnや回帰の基本的な理解）があると望ましい
- Kubernetesの基本を知っていればさらに効果的ですが、コース内で必要な知識も解説します
Who This Course is For
- DevOpsエンジニアやインフラエンジニアで、AI/ML領域にキャリアを拡張したい方
- MLOpsのスキルを実践を通して習得したいデータサイエンティストやMLエンジニア
- 自分のMLプロジェクトをプロダクション環境に展開する方法を学びたい方
- 現場レベルで通用するMLアプリケーションの設計、構築、運用スキルを身につけたい方
- AIプラットフォームエンジニアを目指している方
Your Instructor
School of Devops
Grow your Career with Devops and AI
4.4 Instructor Rating
6,245 Reviews
117,231 Students
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