概要

Googleが提供する無料のAI機械学習講座「Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud」を受講しました。
わかりやすく比較的易しい内容だけでなく生成AIの基礎についても学べるため、非常に良いコンテンツと思います。本記事では、講座の内容についてご紹介します。

講座: Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud

動機

MLOpsに関心があり、機械学習について体系的に知識やスキルを習得したい
上記に向けて、Googleから提供されている講座「Professional Machine Learning Engineer Certification Learning Path」を学習する。
成果として、「Google Cloud Certificate- Professional Machine Learning Engineer」資格取得を目指す

学習講座の背景

生成AIをはじめ、AI・機械学習の需要が増加しており、機械学習エンジニアとしてのスキルが求められています
この講座は、Google CloudにおけるAI・機械学習の基礎をカバーしています

講座の目的

参加者が Google Cloud における機械学習プロフェッショナルとしてのスキルを磨き、実務で活用できるようになることを目指して作成されています

講座の構成・コンテンツの種類

講座は、５このモジュールで構成され、各モジュールは動画による説明を中心に構成されています。
各モジュールには、以下が含まれています。

ハンズオンラボ：Google Cloud上で実際にプロダクトやサービスを操作して理解する実習
理解度チェック：内容を理解しているかどうかを確認する5〜7問程度のテスト

講座の内容

この講座は５つのモジュールで構成され、Google CloudにおけるAIや機械学習のプロダクトやサービスについて学ぶことができます。
以下は各モジュールの要点です:

はじめに:
Google Cloud上のAI開発ツールについて概要を学べます。Google Cloud 上の 3 層 AI フレームワークにも学べます。
AIの基盤:
AIの基礎となるクラウドインフラストラクチャとして、コンピュートやストレージなどについて学習します。また、Google Cloud上の主要なデータとAI開発製品についても学習できます。最後に、データからAIへの移行を支援するMLモデルを構築するためにBigQuery MLを使用する方法を学習します。
AI開発オプション:
このモジュールでは、Google Cloud 上で ML プロジェクトを開発するためのさまざまなオプションについて学習します。学習済み API のような既製のソリューションから、AutoML のようなノーコードおよびローコードソリューション、カスタムトレーニングのようなコードベースのソリューションまで、さまざまな選択肢について、各オプションのメリットとデメリットを比較することで、適切な開発ツールを選択できるようになります。
AI開発ワークフロー:
このモジュールでは、Vertex AIについての概要を学べます。データ準備からモデル開発、Vertex AI上でのモデル提供までのMLワークフローの基礎や、Vertex AI Pipelinesを使用してワークフローを自動パイプラインに変換する方法についても学習します。
生成AI:
このモジュールでは、AIにおける最先端である生成AIと、それを支えるテクノロジーである大規模言語モデル（LLM）についての基礎を学習できます。また、Generative AI StudioやModel Gardenなど、Google Cloud上のさまざまなジェネレーティブAI開発ツールについても学習します。最後に、AIソリューションと組み込まれたジェネレーティブAI機能について学習します。

所要時間

シラバスの公称16時間。
1週間程度の期間があれば、Google CloudでのAI・機械学習プロダクト・サービスの基礎を理解できます。

修了後

修了すると修了バッジを取得できます。

まとめ

この講座は、非常にわかりやすく、難易度も比較的易しいため、Google Cloudが初めての方でも Google CloudにおけるAI・機械学習についての基礎を十分に理解できると思います。興味のある方はぜひチャレンジしてみてください。

以上