【3/7 開始】新トレーニング！ML トレーニング for Google Cloud の担当トレーナーに直撃インタビュー！

Google Cloud の認定トレーナーとは？

伊藤：Google Cloud 認定トレーナー（Google Cloud Authorized Trainer）とは、Google Cloud サービス/プロダクトの活用方法を教え、クラウドへの理解、クラウドスキルの取得、クラウドエンジニアの養成を支援する役割を持つ Google 認定のトレーナーのことです。
この認定トレーナーになるためには指定の資格を取得し、「Googleのトレーナーによるレビュー試験」に合格することが必要となります。

普段、トレーニングを行う上で心がけていることはなんですか？

高鳥：Google Cloud のトレーニングは情報量が多いため、理解して頂きやすいように全体像からご説明するようにしています。また、科目ごとに内容のレベル分けはされているものの、受講者の方々の知識レベルやご経験をヒアリングし、皆様にご満足頂ける解説になるよう心がけています。

伊藤：弊社のトレーナーはトレーニング専業ではなく、実際に案件に携わりエンジニアとして業務を行っているので、その中で得られた経験なども合わせてお話し、具体例を挙げて説明できるよう意識してます。
また、昨今はオンラインでのを実施となっているため、受講者の方々の様子がどうしても把握しづらくなってしまっているのですが、一段落したら一旦質問を受け付ける時間をオフラインで実施していたときよりも長めに設けるようにしています。
また、雑談レベルで相談できる時間や、質問を都度ストックできるツールなどを用いることで、オンライン開催でもインタラクティブなトレーニングになるよう工夫しています。

Machine Learning on Google Cloud の目玉ポイントと内容について教えて下さい！

伊藤：これまで、この分野についてナレッジのあるトレーナーが国内では少なかったため、私たちのような Google Cloud 認定トレーナーパートナーから一般の方向けに提供されるトレーニングとしては、日本初の取り組みとなります。
そのため、最新の Google の機械学習についての知識を学んで頂くことが出来るのは、かなりのおすすめポイントではないでしょうか。

高鳥：今回新設されるMachine Learning on Google Cloud はより実践的な機械学習の活用の仕方を具体的に学べるものとなります。そのため、ツールとしてしっかり活用を考えられている方々には、役に立つ情報が満載になっています。
Google が作った先進的な機械学習ツールをすぐに利用でき、プロダクションレベルの機械学習プラットフォームを構築することが出来ますので、是非受講頂ければと思います！
ちなみにカリキュラムは下記のとおりです。

Module1　How Google Does Machine Learning
Module2 Launching into Machine Learning
Module3　Introduction to TensorFlow 2.x
Module4　Feature Engineering
Module5　Machine Learning in the Enterprise

このトレーニングはどんな方におすすめですか？

伊藤：実践的な内容を多く盛り込んでいるので、Google Cloud の汎用性の高く、優れた機械学習技術をアプリなどの開発に実際に活用されたい方におすすめです。

高鳥：とはいえ、前述しているカリキュラムを御覧頂ければおわかりかと思いますが、序盤では機械学習の基礎についても触れます。
機械学習へのモチベーションを高くお持ちであれば、楽しく受講して頂けることと思います。皆様のご参加をお待ちしております！

プロフィール

システム開発部　伊藤翼
東京大学大学院卒業後、2019年にクラウドエースに新卒入社。
データMLチームに配属後、処理パイプラインの構築や Google Cloud 導入支援を行う。
好きな Google Cloud プロダクトはPub/SubとDataflow。
データ系プロダクト、MLプロダクトを中心に業務に携わっている。
システム開発部　高鳥智正
東京工業大学卒業後、機械学習システム構築に関わりたくクラウドエースに入社。
以降、技術本部DataMLチームの一員として設計・開発に携わる。
主な業務は、機械学習プラットフォームの構築、データポータルでのレポート構築等。

Machine Learning on Google Cloudについての FAQ

Q1.
Auto ML でカスタマイズしたサービスを提供するところを考えており、TensorFlowを用いて AI を自作するところまでは不要であると考えているのですが、このトレーニングコースは有益でしょうか？
A1.
ラボは TensorFlow がメインになっており、この部分を Auto ML に変更することはできませんが、Vertex AI について多くを学ぶことができます。
AutoML サービスは Vertex AI のなかに統合されているため、Tensor Flow 部分をAutoML に置き換えることでこのトレーニングコースで学習したことを応用することが可能です。
また、Google Cloud における ML モデル作成の選択法についても言及するので、AutoML とカスタムモデル作成をどう使いわけるか、という意味で TensorFlow の運用予定がないとしても、このトレーニングで TensorFlow 学ぶこと自体に大きなメリットがあることと思います。
Q2.
データを集め、AI を学習させ、評価し、リリースする一般的な手順を学ぶこと、学習のためのデータや評価の考え方、AI の一般的知識を身につけたいのですが、このコースではそういった内容についても学ぶことが出来ますか？
A2.
トレーニング内で ML 全般についての説明やモデル以外にもツールについての紹介があります。
トレーニングコースの後半では、学習、評価、デプロイの流れ、ML Ops を実現するための考え方と、それを支える Google Cloud のサービスを学ぶことができます。
Q3.
Google Cloud 認定資格のProfessional Machine Learning Engineer資格の準備として適していますか？
A3.
本コースの内容は、「Google Cloud 認定資格　Professional Machine Learning Engineer」資格の出題範囲の多くをカバーしています。
しかしながら、「Google Cloud 認定資格　Professional Machine Learning Engineer」資格はかなり難易度の高い試験となっており、本コースだけでは準備が十分ではありません。
本コースでベースを学び、資格取得経向け、実務、試験ガイドに沿った学習を進め資格試験合格を目指してください。
本コース提供のトレーナーは本資格を取得しておりますのでトレーニングの際に準備方法についてご質問ください。