フルスタックAIエンジニアリングの基礎

AI理論を超えて、完全で動作するアプリケーションを構築する方法を学ぶ準備はできていますか？このコースでは、最初のコード行の記述から、機能するモデルのデプロイまで、プロセス全体をガイドします。 AIプロジェクトの完全なライフサイクルを管理するための実践的なスキルを習得します。データの処理、機械学習および深層学習モデルの構築とトレーニング、そして最新のMLOpsプラクティスを適用してアプリケーションをデプロイおよび保守する方法を学び、多才なAI実務家としての強固な基盤を築きます。 学習内容: - データ操作のためにNumPyとPandasを使用することを含め、データサイエンスのためのPythonの基礎を習得します。 - Scikit-learnを使用して、回帰および分類のための古典的な機械学習モデルを構築します。 - ニューラルネットワークの原理を理解し、TensorFlowまたはPyTorchで深層学習モデルを構築します。 - 生成AIの基礎を探求し、LangChainを使用して大規模言語モデル（LLMs）による基本的なアプリケーションを構築します。 - Dockerでアプリケーションをコンテナ化し、実験を追跡することにより、コアとなるMLOpsの原則を適用します。 - FastAPIのようなWebフレームワークを使用して、モデルをAPIとして提供する方法を学びます。 このコースは、コアとなるPythonとデータ分析の概念から始まり、機械学習、深層学習を経て、最終的にAIシステムのデプロイと管理の原則へと進みます。このコースは完全な初心者向けに設計されています。開始にあたり、プログラミングや人工知能の事前の経験は必要ありません。 エンドツーエンドのAIアプリケーション構築への旅を今日から始めましょう。