特記事項

本コースはオンラインで実施するハンズオン付きコースです。

本コースは、エディフィストラーニングが用意した 仮想マシン環境から Azure に接続して、ハンズオン演習を実施します。
事前に下記 URL より PDF をダウンロードし、研修を受講される環境から演習環境に接続可能なことをご確認の上、お申込みください。

■ MSCAI200 の事前確認 PDF ファイル
https://jinzai.edifist.co.jp/download/textbook/MSCAI200/pre/MSCAI200_check.pdf

※ お申込みいただいた時点で、上記の環境確認が完了したものと判断させていただきます。

※ 必ず研修当日に使用するスマートフォン、PCおよびネットワークで事前確認を実施してください。

コース概要

本コースは、開発者が Azure 上で AI ソリューションを作成・監視・トラブルシューティングするためのスキルを習得することを目的としています。

Azure のコンピューティングおよびコンテナ技術を活用したアプリケーションのホスティングから、AI ワークロードを支えるデータ基盤の活用、イベントドリブン/メッセージベースのアーキテクチャを用いたサービス統合やサーバーレス API の構築、アプリケーションの監視まで、AI アプリケーション開発に役立つ一連のサービスを体系的に学習します。

到達目標

・Azure のコンピューティングサービスを活用してアプリケーションをホストできる
・AI ワークロードに適したデータ基盤を設計・実装できる
・イベント駆動およびメッセージベースのアーキテクチャを設計し、AI サービス間の連携を実現できる
・セキュリティおよび構成管理を考慮した AI アプリケーションの設計・基本実装ができる
・ログ、メトリクスを活用し、AI アプリケーションの監視およびトラブルシューティングを実施できる

トレーナーからの一言

生成 AI の活用が急速に広がる中、多くの方が AI チャット、RAG、AI エージェントといった技術に注目しています。しかし、実際に業務で利用される AI アプリケーションを構築するためには、AI モデルを利用する仕組みだけでは十分ではありません。セキュリティ、データ管理、スケーラビリティ、監視、運用など、多くのバックエンド技術を組み合わせて初めて「本番環境で利用できる AI システム」が実現します。

本コースでは、コンテナーを活用したアプリケーション実行基盤、AI が利用するデータの保存と検索、ベクター検索による情報活用、高速化のためのキャッシュ、イベント駆動型の非同期処理、セキュアな構成管理、さらには可観測性や監視基盤まで、体系的に学習していただきます。

なお、本コース（AI-200）では、Microsoft Foundry による AI ソリューション開発の具体的な方法には触れません。
以下の内容を学習したい場合は、AI-103 の受講をおすすめします。

・Microsoft Foundry を使用したモデル評価、RAG パイプライン構築、および、ガードレールで保護された生成 AI アプリケーションの構築
・画像、音声、およびドキュメントを処理・生成するマルチモーダル アプリの実装
・AI Language サービスと生成 AI 機能を使用したテキスト分析と自然言語ソリューションの作成
・AI Search、Content Understanding を使用した情報抽出とナレッジ グラウンディング パイプラインの構築
・Azure AI Agent Service と Microsoft Agent Framework を使用した AI エージェントソリューションの開発
 

前提条件

このコースに参加する受講者は以下のスキルが必要となります。

・ Azure の基本知識と Azure ポータルを操作できること
・ Python によるプログラミングに慣れていること (エディターは Visual Studio Code を使用します。)
・ REST API や SDK を使用したプログラミングと JSON に慣れていること
・コンテナ化（Docker等）の基本理解
・リレーショナル データベースと SQL ステートメントの使用経験

※ Python プログラミングの経験がない場合は、本コースを受講される前に、「Python 入門(https://www.edifist.co.jp/course/COMPY02)」または「Python チュートリアル (https://docs.python.org/ja/3.13/tutorial/index.html)」を学習されることを推奨します。

※ Azure の AI 機能の概要を理解されたい方は、コース受講前にAI-901 Microsoft Azure AI Fundamentals (https://www.edifist.co.jp/course/MSCAI901) の受講をご検討ください。

※ Microsoft Foundry による AI ソリューション開発について理解されたい方は、コース受講前にAI-103 Azureで AI アプリとエージェントを開発する (https://www.edifist.co.jp/course/MSCAI103) の受講をご検討ください。

対象者

・Azure 上で AI アプリケーション開発に携わる方、および今後携わる予定の方
・Azure 上でクラウドネイティブな AI アプリケーションの設計・開発に携わる方、および今後携わる予定の方
・AI ソリューションのバックエンドを開発されるエンジニア

対象試験

Microsoft Certified: Azure AI Cloud Developer Associate

コース内容

1.Azure でコンテナー アプリケーション ホスティングを実装する
Azure Container Registry でのコンテナーイメージの格納および管理と App Service へのコンテナーのデプロイ

 2.Azure Container Apps でのアプリのデプロイと管理
Azure Container Apps のデプロイ、管理、スケーリング

3.Azure Kubernetes Service でのアプリケーションのデプロイと監視
Azure Kubernetes Service へのアプリケーションのデプロイ、構成、監視とトラブルシューティング

4.Azure Cosmos DB for NoSQL を使用して AI ソリューションを開発する
Azure Cosmos DB for NoSQL のクエリの作成、ベクター検索の実装、クエリ パフォーマンスの最適化

5.Azure Database for PostgreSQL を使用して AI ソリューションを開発する
Azure Database for PostgreSQL を使用したビルドとクエリ、ベクター検索の実装、ベクター検索の最適化

6.Azure Managed Redis を使用して AI ソリューションを強化する
Azure Managed Redis によるデータ操作の実装、イベント メッセージングの実装、ベクター ストレージの実装

7.AI ソリューションのアプリケーション シークレットと構成を管理する
Azure Key Vault を使用したアプリケーション シークレットの管理と Azure App Configuration を使用したアプリケーション設定の管理

8.AI ソリューションのバックエンド サービスを統合する
Azure Service Bus を使用した非同期メッセージング操作、Azure Event Grid を使用したイベントドリブン AI ワークフローの開発、Azure Functions を使用したサーバーレス AI バックエンドの構築

9.Azure でのアプリの監視とトラブルシューティング
OpenTelemetry を使用したアプリのインストルメント化、ログとメトリックを使用したテレメトリの分析

※ Microsoft が提供する教材の更新に伴い、内容は予告なく変更される場合があります。