#MLOps

AI Solution Architectになるための総合ガイド — 技術的基礎、エンドツーエンドのAIシステム設計スキル、クラウドアーキテクチャ、MLOpsから、ステークホルダーコミュニケーションのソフトスキルまで。ロール比較、給与ベンチマーク、必要な認定資格、よくあるキャリアの失敗についても解説。

Duy Tran2026年4月6日30分

Google Cloud Professional Machine Learning Engineer試験の包括的な学習ロードマップ。 Vertex AI、BigQuery ML、TFXパイプライン、GCP上のMLOps。

AWS認定機械学習 - 専門知識（MLS-C01）試験の包括的な学習ガイド。 SageMaker、データエンジニアリング、モデリング、AWSでのML実装を エキスパートレベルで習得します。

Apple SiliconでGemma 4を使ったローカルAIスタックを構築するハンズオンシリーズ。Ollamaのセットアップ、API統合、RAGパイプライン、ハイブリッド検索から、内部環境向けのオブザーバビリティとハードニングまで。

初心者向けの機械学習ロードマップは、直感が先、コードは後、数学は十分という、わかりやすい方法に従ってゼロから始まります。このコースは、環境設定、最初のモデル、適切な評価、過剰適合/データ漏洩の防止から、一般的なモデル (線形、ロジスティック、ツリー、XGBoost)、教師なし、時系列、実稼働環境への展開まで続きます。レッスンの各クラスターには、ミニプロジェクト、実際の課題、明確な出力チェックリストが含まれています。

Enterprise AI Chatbot Platform システム アーキテクチャに関する詳細なシリーズ: マルチモデル ゲートウェイ、RAG パイプライン、エージェント アーキテクチャ (マルチエージェント オーケストレーション、ツール呼び出し、計画と反映)、会話メモリ、ストリーミングと音声、ガードレールと安全性、マルチチャネル展開、マルチテナント アーキテクチャ、分析と可観測性、評価と最適化、GPU インフラストラクチャとモデル サービング。エンタープライズ レベルのチャットボット プラットフォームを最初から最後まで構築し、すぐに運用できるようにします。

このシリーズでは、AI デザイン生成 (安定した拡散、ControlNet)、自然言語による AI 編集、パーソナライゼーション システム、コンピューター ビジョンによる仮想試着から、印刷ファイルの最適化、AI 製品生成まで、ファッションおよびプリント オン デマンド プラットフォーム用の AI システム全体を構築します。各記事は、運用環境にデプロイできる独立した AI モジュールです。

MLOps と LLMOps に関する詳細なコース - AI モデルをプロトタイプから本番環境に安全かつ効果的に移行する技術。実験の追跡、ML の CI/CD から、LLM の可観測性、コストの最適化、ガードレール、コンプライアンスまで。 AI で最も高収入のスキル。