学習内容
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1. イントロダクション
- 人工知能、機械学習、ディープラーニングの違い
- AIの開発フロー
2. Azure Machine Learning Studio で機械学習アルゴリズムの実装
- Azure Machine Learning Studio の概要
- 分類のアルゴリズムの実装
- Web API の公開
3. Azure Cognitive Services の概要
- 視覚サービスの概要
- 音声サービスの概要
- 言語サービスの概要
- 決定サービスの概要
- Web 検索サービスの概要
4. Azure Cognitive Services の実装
- Computer Vision API の実装
- Text Analytics API の実装
5. チャットボット作成
- QnA Makerでナレッジベースの作成
- Language Understanding (LUIS)で言語理解モデルの作成
- 簡易チャットボットシステムの作成
6. ビッグデータアーキテクチャの基礎
- ビッグデータアーキテクチャの全体像
- ビッグデータアーキテクチャに用いられるAzureサービス
7. ビッグデータアーキテクチャの実装
- IoT Edge からデータの送信
- IoT Hub でデータの受け取り
- Stream Analytics でデータのリアルタイム処理
- Blob Storage へのデータの書き込み
8. ビッグアーキテクチャの応用
- Azure のデータベースサービス
- Data Factory を用いてのクラウド・オンプレミス間でのデータの操作
- Azure functions と Logic App でイベントに合わせた処理の追加
- HDInsight を用いてのデータの並列処理
- Azure Kubernetes Service の概要
9. 管理と監視
- Azure Active DirectoryでID管理
- Azure Role Base Access Controlで権限管理
- Azure Application Insightでサービスの監視
- Azure Key Valt でアクセスキーの管理
- GDRP とは
10. 演習
- Azure AIサービス活用 疑似プロジェクトに対してAIソリューションの提案
- AIソリューションのデザイン 疑似プロジェクトに対してAIソリューションの提案
- グループディスカッション
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