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AIでコードを書くときに必ず知っておきたいバックエンドの概念②

作ったサービスを、実際に動かしてみたことはありますか? デプロイと可観測性、外部連携とキュー、ファイルと拡張、AI機能の運用まで。AIが作ったバックエンドを実際のユーザーに継続的に提供するには、ほかに何を決める必要があるのかを学ぶ第2回です。

3名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

Network
Network
Docker
Docker
backend
backend
devops
devops
AI
AI
Network
Network
Docker
Docker
backend
backend
devops
devops
AI
AI

受講後に得られること

  • デプロイ前後に何を確認すべきか、起動したからといってすぐにリクエストを受け付けてよいかどうかを判断できます。

  • ログ・メトリクス・アラートを確認して、どこで問題が発生したのか絞り込めます

  • 外部API・キュー・ファイル・AIの回答のように失敗する可能性がある処理に、サービスが耐えられるよう設計するための基準が生まれます

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 第1回を聴いて、デプロイや運用まで進めたい方

  • AIで作ったサービスを公開したものの、遅くなったり止まったりしたときに、どこを確認すればよいかわからない方

  • ドキュメント検索やツール実行などのAI機能をサービスに組み込みたい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • 第1回(リクエスト・API・データ・認証)の内容を知っているとよいです

  • コーディング演習や環境構築はありません。特定のクラウドやフレームワークに関する知識は必要ありません。

こんにちは
haeyeomisoです。

キャリア認証

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38

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4.9

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講座

はじめまして!

AIとコンピュータ工学の無限の可能性を探求し、その旅を皆さんと共有したいヘヨです。

学部時代は「コンピュータ工学中毒」と呼ばれるほど専攻に情熱を注ぎ、専攻GPA4.4以上で首席卒業しました。その後、S大学院でAIを専攻して修士号を取得し、博士課程を通じて専門性を深めました。

しかし、理論的な探究と同じくらい、現実世界の問題をAIで解決することに大きな魅力を感じ、博士課程を一時休学してスタートアップでAIベースのLLMおよびビデオ分析プロジェクトを経験し、貴重な実戦経験を積みました。

現在は国内トップ3の大手企業の一社で、LLMプロジェクトの開発およびPMとして勤務しており、AI技術が私たちの生活にもたらすポジティブな変化を創り出すことに貢献しています。私がこれまで経験してきた悩みや解決のプロセス、そして現場で得た生きたノウハウを、皆さんに惜しみなくお伝えします。AIという興味深い世界への旅路において、心強いガイドになれるよう努めます。

お問い合わせ・ご提案:haeyeo.open@gmail.com

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カリキュラム

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50件 ∙ (7時間 41分)

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