Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Japanese

AI は、開発者が構築を求められるものを変えました。エージェント、コパイロット、そしてインテリジェントなツールが実験から本番運用へと移行し、作業はコードを書くことからモデル、データ、サービスをオーケストレーションすることへとシフトしています。このコースでは、データが存在する場所でエージェントアプリケーションを構築することで、断片化したスタックを繋ぎ合わせるインフラストラクチャのオーバーヘッドをどのように排除できるかを学びます。ガイド付きのアカウントブリーフィングデモを通じて、Databricks Apps、Lakebase、Agent Bricks（Genie Spaces、Knowledge Assistants、Supervisor Agents）が、本番運用対応のエージェントアプリケーションを提供するために、一元化されたガバナンスの効いたサーバーレス基盤上でどのように連携するかをご覧いただけます。

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform の実践的な入門として、Generative AI システムの構築およびデプロイに向けたキーコンポーネントと機能を中心に学習します。参加者は、Databricks がスケーラブルな Generative AI ソリューションの開発をどのように支援するかを学び、AI Search、Agent Framework、およびモデルのトラッキングとロギングのための MLflow の Generative AI 機能などのツールを探索します。このコースでは、Retrieval-Augmented Generation (RAG) パイプラインの構築と評価、Generative AI エージェントのデプロイ、およびパフォーマンスを最適化するための評価 Framework の活用について、ハンズオン形式で学ぶ機会が含まれています。コース修了時には、学習者は Databricks Data Intelligence Platform 上で一般的な Generative AI アプリケーションを設計、デプロイ、および監視するためのスキルを身につけることができます。

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このコースは、Databricks Data Intelligence Platform への包括的なハンズオン入門です。ワークスペースからスタートし、AI と機械学習の入門までを網羅する一連のエンドツーエンドの学習を通じて、Databricks でデータを扱うために必要な日常的なスキルを習得します。

コースの内容：

Databricks ワークスペース、コンピュートオプション、および Lakehouse と Genie のエクスペリエンスのナビゲーション。Unity Catalog を使用したデータの理解とインジェスト（ファイルのアップロードや Catalog Explorer を含む）。Databricks ノートブックでの作業と、Genie Code を使用したコードの記述およびデバッグ。SQL によるデータのクエリ、保存済みクエリの管理、ダッシュボードおよびビジュアライゼーションの構築。Genie Agents を使用した自然言語によるデータの探索。MLflow と Data Science Agent を使用した AI および機械学習の入門。

コースを修了すると、Databricks のナビゲーション、Unity Catalog でのデータの検索とガバナンス、AI アシスタンスを活用した SQL およびノートブックコードの記述、ダッシュボードの構築、Genie を使用したデータ探索を自信を持って行えるようになります。

注：SCORM講義ファイルの場合は、コンテンツを完了した後、SCORMウィンドウを閉じてください。「Next Lesson」ボタンはクリックしないでください。クリックすると、SCORMモジュールが完了として記録されない場合があります。

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