本当に現場で通用するOCR、このように作ります。
nexthumans
¥13,676
初級 / Python, AI, openai, openAI API, Computer Vision(CV)
4.6
(5)
実務で本当に使えるOCR技術を、しっかり学びたいならこの講座一つで完結! 非定型文書や複雑なレイアウトでも98%以上の精度を目指し、最新のSOTAモデルと実践ノウハウをもとに企業レベルのOCRプロジェクトを一緒に構築していきます。
初級
Python, AI, openai
🚀 Databricksで学ぶ実践AI異常検知! 💡 高くて遅いモデルはもう終わり!大規模データ最適化からリアルタイム配布まで、企業実務で直ちに活用できる異常検知AIを完成させます。
受講生 75名
難易度 中級以上
受講期間 12か月
学習した受講者のレビュー
5.0
나띵메로
質の良いスキルを学んでいます。 お金が全く惜しくない講義です。 私はクラス、継承などこのようなPythonの基礎的な概念や浅く活用することしか知りませんでした。 (講師の方が作成されるコードを解釈できる程度) コードリファクタリングと言うべきでしょうか..? 講師の方の実務する姿を視覚化して映像で見た気分でした。 Python基本内蔵ライブラリをもっと活用できるようにならなければと感じもしました。 特に最近はAIによりコード解釈やエラー処理が比較的簡単になりましたが、途中途中難しい概念や解釈はAIの助けを受けて勉強しています。 このような価格で良い講義を提供してくださりありがとうございます。
5.0
강지은
良い講義をありがとうございました。
5.0
Chansu Shin
学ぶことがたくさんありました。とても役に立ちました。
MLflow
MLOps
Databricks
深層学習
コンピュータビジョン
異常検知
コンピュータビジョン
深層学習
Databricks
この講義は、コンピュータビジョンベースの異常検出を効果的に実行する方法を学ぶプロセスで、ディープラーニングのためのデータ処理、モデル最適化、および展開まで一度に学ぶ実践講義です。
具体的には、 Apache Spark&Data Brixを活用して大規模なデータを最適化し、異常検出モデルを構築および配布する実用的なノウハウを提供します。
簡単なコード作成法を超えて、実際のプロジェクトで活用できる高度な最適化戦略とコスト削減技術まで習得できます。
このレッスンでは、データ収集、前処理、拡張(Augmentation)、モデルトレーニングと評価、REST APIによるモデルサービス、およびモデルバージョン管理まで、本番プロジェクトで必要な内容を段階的に学習します。
特に、データブリックスで低コストで高性能を実現する最適化戦略により、実務ですぐに適用可能な強力なスキルを身につけることができます。
#Python、#人工知能(AI)、#機械学習、ディープラーニング、#azure-databricks
高品質の産業環境でコンピュータビジョンモデルが異常を検出し、リアルタイムデータ分析を実行する様子
✔コンピュータビジョンベースの異常検出を学びたいAI/MLエンジニア
✔製造、医療、セキュリティなどで異常検出システムを構築する開発者
✔ Apache Spark & Databricksを活用した最適化されたデータ処理技術を身につけたい方
✔異常検出モデルを構築し、リアルタイムAPIとしてデプロイする方法を学びたい人
🔹データエンジニア&AIエンジニア
→データの収集、処理、学習、配布まで、あらゆるプロセスを最適化する方法を学び、効率的なAIプロジェクト運営が可能です。
🔹機械学習 & ディープラーニング開発者
→ MLflowベースの実験管理、転移学習、モデル最適化技術を習得し、より強力で実戦で活用できるモデルを開発できます。
🔹 AI/データスタートアップ創設者&プロジェクトリーダー
→コスト削減とパフォーマンスの最適化ノウハウを学び、リソースを効率的に活用し、プロジェクトROI(投資対効果)を最大化できます。
🔹企業のデータ&AI担当者
→大規模なデータを効果的に処理するデータブリックス&スパーク最適化技術を身につけ、企業内のAIプロジェクトを効率的に運営できます。
#Python、#人工知能(AI)、#機械学習、ディープラーニング、#azure-databricks
✅実務中心の最適化手法を扱います。単なる理論講義ではなく、実際のプロジェクトで頻繁に発生するパフォーマンス問題とコストの問題を解決する実践ノウハウを提供します。
✅スパーク&データブリックスを活用したコスト削減戦略を学ぶことができます。安価なリソースで高性能を実現する方法を学び、実務で大きなコスト削減効果を得ることができます。
✅ディープラーニングデータの前処理からモデルトレーニング、配布、REST APIサービスまで一度に!データを収集→保存→前処理→拡張→トレーニング→展開する前のプロセスをカバーします。
✅ただ本講義でしか学べない最適化秘法公開!
他のレッスンでは、カバーされていないデータブリックスとスパーク環境での最適化戦略とコスト削減のノウハウを独占しています。
✅大規模画像データの収集、保存、前処理の最適化方法
✅ Apache Spark & Data Brixを活用した大容量画像処理
✅メモリ効率を考慮したデータローディング&ストリーミング処理技術
✅異常検出(Anomaly Detection)の主な原理
✅マップ学習対非マップ学習ベースの異常検出モデルの比較
✅ Salt and Pepper Patches, Noise Injectionを活用した理想パターン学習技法
✅ OpenCVとPILを利用した画像処理
✅画像のリサイズ、正規化、チャンネル変換などのデータ前処理技術
✅ Spark UDFを活用した大規模画像変換の自動化
✅ Hugging Face Pre-trainedモデルを活用した転移学習(Transfer Learning)
✅ Autoencoder、GAN、CNNベースの異常検出モデルの比較と適用
✅ MLflowを利用したモデル性能評価と実験管理
✅ F1-score、Precision-Recall Curveを活用した性能測定技術
✅ FastAPIを活用したリアルタイム異常検出APIの構築
✅ Databricks Model Servingによる展開の自動化
✅ REST API ベースの異常検出要求と応答の処理
✅ Apache Spark最適化によるコスト削減とパフォーマンスの向上
✅大規模異常検出システムにおける並列処理技術
✅ MLflow & Databricksを活用したモデルの展開とバージョン管理
#Python、#人工知能(AI)、#機械学習、ディープラーニング、#azure-databricks
こんにちは。
私はAI、機械学習、データエンジニアリングの分野で10年以上にわたってさまざまなプロジェクトを実施してきました。
現在は高麗大学の兼任教授であり、デシソリューションズ代表として活動し、国内主要大企業と研究機関のAIおよびデータエンジニアリングプロジェクトを行っています。
また、 Apache Spark、MLモデル開発、MLOps構築、医療AI研究など、様々な産業分野で実戦プロジェクトを進め、最適化されたAIおよびデータ処理システムを設計・運営する方法を研究してきました。
数多くのプロジェクトを実施し、 AIモデルを開発するのと同じくらい重要なのが「データ最適化」という事実に気づきました。
特に、ディープラーニングモデルを訓練し展開する過程で、非効率的なデータ処理によってコンピューティングリソースが無駄になるという問題に多く遭遇しました。
ほとんどのAIプロジェクトでは、最初に計画していたリソースよりも数倍、さらには数十倍の費用がかかり、
これを解決しないと、プロジェクトが成功する前に膨大な費用負担で失敗することがよくあります。
そこで、私は実際に企業や研究機関で検証されたデータ最適化&ディープラーニングモデルの展開戦略をまとめて、この講義を企画することになりました。
ディープラーニングモデルを開発することにとどまらず、より少ないコストでより高速でより強力なAIシステムを構築する実践ノウハウを共有したいと思います。
💡AIと機械学習モデルを開発するのと同じくらい重要なのは、データの最適化と効率的な展開です。
多くのプロジェクトでは、モデルは完全に機能しますが、非効率的なデータ処理と高い運用コストのために実際のサービス化が困難になるという問題が発生します。
このレッスンでは、Apache Spark&Data Brixを活用して大規模なデータを最適化し、より少ないコストでより速いディープラーニングモデルを展開する方法を学びます。
✔コストを削減しながら、高性能AIシステムを構築する実践ノウハウを身につけることができます。
✅企業、研究機関でAI/MLプロジェクトを実施する実務能力を備えることができます。
✅ Apache Spark & Data Brixを活用した大規模なデータ最適化と処理が可能です。
✅ディープラーニングモデルを学習、最適化、展開するプロセス全体を習得し、実践に直接適用できます。
✅ MLflowを活用したモデルトレーニング、実験追跡、バージョン管理を行うことができます。
✅REST APIを使用すると、 AIモデルをデプロイし、本番サービスに適用する技術を習得できます。
🔹中級~高級水準の講義です。
🔹 Apache Spark、データエンジニアリング、ディープラーニングモデルの学習と展開のプロセスをカバーし、理論だけでなく実践的なアプリケーションを中心に進行します。
🔹完全初心者ではなく、基本的なPythonと機械学習の概念を知っている人にお勧めします。
🔹しかし!講義で実際のコードを一緒に練習しながら、じっくり学べるように構成されているので、基本概念だけを知っていても十分に追いつくことができます。
本講義の実践環境は、次のオペレーティングシステムでスムーズに実行できます。
✅ Windows 10/11 (64-bit)
✅ macOS(Apple Siliconチップを含む)
✅ Linux(Ubuntu 18.04以降、CentOS、Debianなど)
※Windows環境では、WSL(Windows Subsystem for Linux)またはDockerを活用してLinux環境を構成することもできます。
※クラウドベースの実習が含まれており、ローカルOSに関係なくWebブラウザしかあれば進行可能です。
提供する学習資料の形式(Jupyter Notebook、Python Scripts)
講義内容に関するコードは掲示板の問い合わせ者に限り全員^^提供されます。
💻Pythonと基本的な機械学習の概念を知っていれば、受講はより簡単です。
📌しかし講義で概念を説明しながら実習を進めるので、基礎が足りなくても十分に追いつくことができます。
📌必要な開発環境(Apache Spark、データブリックス、MLflowなど)は、講義で直接インストールして設定する方法を教えてくれます。
学習対象は
誰でしょう?
コンピュータビジョンおよびAIに関心のある開発者
製造業、金融、セキュリティ分野のデータアナリストおよびエンジニア
AIモデルのサービングと配布に関心のある開発者
AIプロジェクトを実務で応用したい人
ディープラーニング基盤の異常検知モデルを開発したいデータサイエンティスト
機械学習エンジニア
製造業(不良品検査)、金融(不正取引の探知)、セキュリティ(侵入検知)などの実務への活用可能性を知りたい専門家
品質管理、リスク分析、セキュリティ監視など、異常検知を必要とする分野でAI導入を検討している人
Databricks環境で、データの準備からモデル学習、そしてAPIサービングまでの全プロセスを学びたい方
MLflowを活用したモデル管理およびリアルタイムデプロイに関する実務経験が必要な開発者
理論だけでなく、実際のコーディング実習を通してプロジェクトを完成させたい学習者
実際の開発過程で発生する問題解決能力を向上させたい人
前提知識、
必要でしょうか?
Pythonの基礎
Spark 言語の基礎
194
受講生
21
受講レビュー
29
回答
4.9
講座評価
3
講座
現在、大企業を中心に以下のようなプロジェクトの開発責任およびコンサルティングを担当しています。現役^^です。
あわせて、高麗大学大学院で人工知能関連の兼任教授としても活動しています。
私の目標は、実戦ですぐに活用できる臨場感あふれるプログラミング技術を伝えることです。これから多くの皆さんと共に、楽しい授業を作っていきたいと思っています。
エンタープライズAIアーキテクチャおよびサービス設計
機械学習サービスの実装
バックエンドサービス開発
クラウド(Azure) Databricks、ETL、Fabricなど、各種クラウド環境におけるデータベース構築およびサービス開発
全体
31件 ∙ (11時間 10分)
1. 講義紹介、目標及び特徴
09:43
2. 講義の特徴 - 特別な秘訣公開
01:18
3. 仮想環境およびデータ準備
26:06
全体
13件
5.0
13件の受講レビュー
受講レビュー 5
∙
平均評価 5.0
5
普段から関心があった分野なので、他のドメインや現場ではどのように進められるのか疑問が多くありましたが、多く解決されました。とても面白かったですし、進めたいと思っているプロジェクトに大変役立ちそうです。 追加で、以前に他のDatabricksやAzure関連の部分を学習しながら解決はしましたが、この講義でも追加的な説明がもっとあったら良いなという点を共有いたします。 1) 他のAPI連携方法 (Section2, 実習環境でAzure OpenAIではなくChatGPTや他のツールのAPI連携例) 2) Azure VMリソース割り当て (Section3, Section6, Databricks Compute 適切な設定時に必要 & Cost Budget Management) 3) コード公開 (ライブコーディングを志向されていますが、個人課金形態でコンピューティングを使用してエラーになる部分防止)
受講評価から良い教訓を得ました。必ず参考にします〜。
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 3
∙
平均評価 3.7
修正済み
5
質の良いスキルを学んでいます。 お金が全く惜しくない講義です。 私はクラス、継承などこのようなPythonの基礎的な概念や浅く活用することしか知りませんでした。 (講師の方が作成されるコードを解釈できる程度) コードリファクタリングと言うべきでしょうか..? 講師の方の実務する姿を視覚化して映像で見た気分でした。 Python基本内蔵ライブラリをもっと活用できるようにならなければと感じもしました。 特に最近はAIによりコード解釈やエラー処理が比較的簡単になりましたが、途中途中難しい概念や解釈はAIの助けを受けて勉強しています。 このような価格で良い講義を提供してくださりありがとうございます。
元気が出る受講評価、ありがとうございます〜 本当に素晴らしいプレゼントをもらった気分です。さらに精進します!
受講レビュー 10
∙
平均評価 5.0
5
データブリックスを活用したAI講座は他にないように思いますが、素晴らしい講義をありがとうございます。ただし、各詳細な単元ごとにもう少し概要説明をしていただけたら、さらに良かったと思います。例えば、機械学習の各メニューごとに機能を説明していただき、各コードがどのメニューでどのように活用されるのかを補足していただけると、より素晴らしいものになったでしょう。そして、この講義を受講する方は、SparkやDatabricksが主な関心事であるため、AIへの関心は高くても知識が不足している方が多いかと思いますが、この点も補足いただければ、さらに素晴らしい講義になったことと思います。
心のこもった講義評価、ありがとうございます。今後、より良い講義でお返しできるよう、努力してまいります!
受講レビュー 5
∙
平均評価 5.0
修正済み
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