学習項目（【オンデマンド実習】AIエンジニアのためのMLOps入門～デザインパターン～ UOL18B） : 富士通ラーニングメディア

学習項目

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【オンデマンド実習】AIエンジニアのためのMLOps入門～デザインパターン～（UOL18B）

第1章 機械学習システムの開発、運用

1.1 機械学習のシステム化
1.2 MLOps（Machine Learning Operations）とは
1.3 機械学習システムの開発プロジェクト
1.4 機械学習システムのワークフロー
1.5 機械学習システムの全体像
1.6 コンテナとは
1.7 構成管理とは
1.8 機械学習システムにおけるデザインパターンとは

第2章 機械学習システムリリースのデザインパターン

2.1 機械学習システムリリースフェーズのデザインパターン
2.2 学習環境と適用環境
2.3 モデルリリース時の留意点
2.4 機械学習モデルの展開方法
2.5 アンチパターン：バージョン不一致パターン
2.6 モデルインイメージパターン
2.7 モデルロードパターン
2.8 サーバレスリリースパターン
2.9 ABテストパターン
2.10 負荷テストパターン

第3章 機械学習システム構築のデザインパターン

3.1 機械学習システム構築フェーズのデザインパターン
3.2 機械学習システムの実用化
3.3 同期パターン
3.4 非同期パターン
3.5 バッチパターン
3.6 キャッシュパターン
3.7 アンチパターン：オールインワンパターン
3.8 マイクロサービスとは
3.9 マイクロサービスパターン

第4章 機械学習システム運用のデザインパターン

4.1 機械学習システム運用フェーズのデザインパターン
4.2 機械学習システムの運用
4.3 機械学習システム運用の管理対象（ソフトウェア）
4.4 機械学習システム運用の管理対象（機械学習）
4.5 機械学習パイプラインパターン
4.6 アンチパターン：ログなしパターン
4.7 推論ログパターン
4.8 推論監視パターン
4.9 条件分岐推論パターン
4.10 サーキットブレーカーパターン