マイクロソフトのデータサイエンスとAIの学習パスを強調する

「マイクロソフトによるデータサイエンスとAIの学習パスを重視する」

私たちは皆、MicrosoftとMicrosoft Azureについてよく知っていますが、無料で利用できるさまざまな学習パスを探索したことはありますか？ 以下にいくつかご紹介します。

MLOps

Azure Machine Learningを使用したエンドツーエンドの機械学習オペレーション（MLOps）の実装

この学習パスでは、エンドツーエンドのMLOpsソリューションを構築するための重要なコンセプトの実装方法を学びます。

• 「#30DayMapChallenge」の私の2週目」
• 埋め込み + 知識グラフ：RAGシステムの究極のツール
• 「混合エキスパートモデルの理解に向けて」

3時間以上のコースでは、以下の内容を学びます。

• 機械学習モデルを実験から本番環境へ導入する方法
• GitHub Actionsを使用して機械学習ワークフローを自動化する方法
• メインブランチを保護し、機械学習ワークフローでタスクをトリガーする方法
• コードを更新するたびに自動的にコードのチェックを実施する方法
• 環境を使用して機械学習モデルのトレーニング、テスト、展開を行う方法
• GitHub ActionsとAzure Machine Learning CLI（v2）を使用したモデル展開の自動化とテスト方法

MLOpsの概要

この学習パスでは、エクスペリメントから本番環境への機械学習プロジェクトのスケーリングに役立つDevOpsの原則について探求します。

カバーされるモジュールには以下があります。

• 機械学習のためのDevOps原則の紹介
• 機械学習プロジェクトのためのソースコントロール
• 機械学習ワークフローの自動化
• 機械学習のための継続的な展開

ジェネレーティブAI

Microsoft Azure AI基礎：ジェネレーティブAI

この学習パスは、ジェネレーティブAIを始めるためのサポートを提供し、自然言語入力に基づいて新しいコンテンツを生成する道を開きます。

カバーされるトピックには以下があります。

• 大規模な言語モデルがジェネレーティブAIの基盤を形成する方法の理解
• Azure OpenAIサービスが最新のジェネレーティブAI技術へのアクセスを提供する方法の説明
• コパイロットなど、ジェネレーティブAIアプリケーションが効率化を支援する方法の理解
• プロンプトと応答を微調整する方法の説明
• Microsoftの責任あるAI原則が倫理的なAIの進歩を推進する方法の説明

Azure OpenAIサービスを使用したジェネレーティブAIソリューションの開発

この5時間以上のコースでは、以下のモジュールをカバーします。

• Azure Open AIサービスの使用を開始する
• Azure Open AIサービスを使用した自然言語ソリューションの構築
• Azure Open AIサービスを使用したプロンプトエンジニアリングの適用
• Azure Open AIサービスを使用したコード生成
• Azure Open AIサービスを使用した画像生成
• Azure Open AIサービスで独自のデータを使用する
• 責任あるAIの基礎

また、この学習パスは、Exam AI-102：Microsoft Azure AIソリューションの設計と実装の準備にも役立ちます。

Azure Machine Learningでジェネレーティブ人工知能（AI）モデルを操作する

このコースの目的は、ジェネレーティブAIモデルの実践的な練習を行うことです。Azure Machine Learningにおける自然言語処理（NLP）のためのジェネレーティブ人工知能（AI）モデルの使用について探求します。まず、NLPの歴史について、特にTransformerアーキテクチャが大規模言語モデル（LLM）の作成にどのように貢献したかを学びます。次に、特定のタスクで事前学習済みの大規模言語モデル（LLM）を訓練する実践を行います。

Azure

Microsoft Azure基礎：クラウドの概念の説明

クラウドに初めて取り組む人々に最適なこの3部作の最初のコースでは、基本的なクラウドの概念を学び始めます。約1時間かけて、以下の内容を探求します：

• クラウドの概念、展開モデル、およびクラウドでの共有責任の理解
• クラウドコンピューティングがあなたまたは組織にもたらす利点
• 異なるクラウドサービスの種類と、それぞれのサービスタイプに関連するユースケースと利点

Microsoft Azure 基礎: Azure アーキテクチャとサービスの説明

「Microsoft Azure Fundamentals」シリーズの2番目のコースでは、多くの Azure サービスの簡易的な概要を把握することができます。カバーされるコンセプトには以下が含まれます：

• 主要なアーキテクチャコンポーネント
• コンピューティングおよびネットワーキングサービス
• ストレージサービス
• アイデンティティ、アクセス、およびセキュリティ

また、この学習パスはExam AZ-900: Microsoft Azure Fundamentalsの受験準備にも役立ちます。

Microsoft Azure AI 基礎: AI 概要

Exam AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentalsに備えるために必要な知識とスキルの構築を始めましょう。この3時間以上にわたるコースは3つのモジュールで構成されており、以下の内容を探求します：基本的なAIの概念、機械学習の基礎、およびAzure AIサービスの基礎。機械学習とAIの基盤となるコアコンセプトに深く入り込んでいきます。

結論

これはまだ始まりに過ぎません。彼らのウェブサイトでさらに多くの情報をご覧ください。ここからすべての学習パスをチェックし、新しいスキルと知識の構築を開始しましょう。

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