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メジャークラウドサービスの認定資格取得と絡めて、AI/ML技術の学習を開始する

CTC Buildサービスチーム

こんにちは。CTC Build サービスで、Engagement と Engineering の谷間をquest している DevOpsエンジニアです。

今後のプロダクト開発は何らかの形で AI/MLの機能が関係してくるでしょうということで、今年の初めごろにクラウドサービスが提供する AI/MLマネージドサービスの学習をはじめてみました。

学習するからには何か成果が欲しいよね、ということで、各種クラウドサービスの認定資格の取得と絡めて学習を進めています。

これから始めるかた向けの何か参考になればと思い、綴ってみました。

(個人の所感ですが)学習の戦略

以下のようなステップが良いのではないかというのが、現在のところの個人の所感です。私としては、ステップの 2 を進めるか、３ に進むか、考え中です。（理由は後述）

1.Azure の Fundamentals系資格で基礎を押さえる。
2.GCP の資格を勉強しながらチュートリアルで実践の感覚を鍛える。
3.Azure の 中級レベル資格 と AWS の専門知識分野資格で仕上げ。

では、それぞれの内容を説明していきます。

Azure の Fundamentals系資格で基礎を押さえる

Azure を含めた Microsoft のクラウド関連の認定資格の一覧がこちらですが、、

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メジャー３クラウドの中で、Azure には、AI/ML系で「初級レベル」の認定資格(上図の赤丸)が用意されています。

Microsoft Learn に、Azure AI Fundamentals 資格試験 向けのまとまったドキュメントが用意されており、座学的な内容に関しては他のクラウドサービスと比べて充実しているように感じました。

個人的には、責任ある AI を理解するのような内容にも触れられているのが面白いと思いました。

まずは、このコンテンツを使って概要レベルの知識を獲得していきます。

GCP の Professional系資格の学習で AI/ML 関連技術を実践する

次に GCP ですが、さまざまな学習コンテンツが qwiklabsで提供されています。多くの学習コンテンツは実際にGCP環境を使用するチュートリアル形式になっており、実務レベルの知識を得るには有効だと思います。

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qwiklabsには、テーマに関連する学習コンテンツがまとまったさまざまな「クエスト」(上図の赤丸)が用意されており、「クエスト」に含まれる「ラボ」(下図)をクリアしていくことで学習を進めていきます。課題だけで具体的な手順が提示されていない「チャレンジラボ」をクリアすることで完了する「クエスト」もあるため、自身の学習内容が身についているかを確認することができます。

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では、GCPの AI/ML系認定資格ですが、「中級レベル」に Professional Machine Learning Engineer があります。しかし、今現在は英語版の試験しか提供されていません。。

英語試験はしんどいなぁ、、と思っていましたら、Professional Data Engineerは日本語版試験も提供されていました。Apache Beam や Hadoop/Spark のマネージドサービスに関連した内容も含まれますが、BigQuery を使用した ML 基盤の運用とかも範囲に含まれるので、こちらを受験してみて、、Professional Machine Learning Engineer の日本語版試験が提供されるのを待っている今日この頃です。

Azure の 中級レベル資格 と AWS の専門知識分野資格で仕上げ

Azure の中級レベル資格は Azure AI Engineer Associate なのですが、現在のところ英語版試験のみで、日本語版試験が提供されておらず。。

AWS の専門知識分野資格は AWS Certified Machine Learning - Specialty なのですが、模擬試験をみた感じでは、モデルのチューニング方法などに踏み込まれていて、実務経験積まないとすぐには無理かなぁ。。と。。

ということで、このステップにはまだトライしておりません。。

まとめ

AI/ML技術を学習しながらクラウドサービスの資格取得をとおして学習した内容を確認していくということで、ファーストステップ的な情報をまとめてみました。

AWS、Azure、GCP、メジャー３クラウドそれぞれ、AI/ML系のマネージドサービスが用意されていますが、入門段階の資格試験と学習教材が用意されている Azure が、ファーストステップとしていちばん取り掛かりやすいと感じました。

映像、画像や音声を対象にトレーニング済みのモデルを使って解析を行うマネージドサービスは、各クラウドサービスで同じような機能が用意されていますので、初心者向けの解説コンテンツが用意されている Azure で基礎を押さえると GCP や AWS でも応用することができると思います。

そして、ステップの ３ に進もうか、どうしようか。。

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