PyTorch Lightning によるスケーラブルな AI モデルの構築

スケーラブルAIの基礎

このコースでは、スケーラブルなAIの基礎を一歩ずつ学んでいきます。 まずは、PyTorch Lightningが定型コードを減らし、モデル開発のライフサイクルをどのように効率化するのかを学びます。 ガイド付きの例を通じて、複雑なニューラルネットワークを再利用可能なコンポーネントに分解する方法を学び、プロジェクトの規模が拡大してもコードの品質を維持できるようになります。

高度な最適化手法

さらに、適応型オプティマイザー、モデルプルーニング、量子化などの最適化手法も身につけられます。 トレーニング戦略を少し変えるだけで速度と精度が大きく向上することを実際に確認し、ボトルネックを解消するためのトレーニングループの最適化方法を学びます。

本番環境向けデプロイ

コース修了時には、プロトタイプを本番環境へ移行するスキルを身につけ、現実の課題に取り組むための、モジュール化・最適化され、デプロイ可能なAIソリューションのポートフォリオを構築できます。