Generative AI Fundamentals - Japanese

このコースでは、Mosaic AIプラットフォームを実践的に紹介し、Gen AIシステムの構築とデプロイのための主要なコンポーネントと機能に焦点を当てます。 参加者は、Databricks がスケーラブルなGen AI ソリューションの開発をどのように促進するかを学び、Vector search、エージェントフレームワーク、MLflow のモデル追跡とロギングのためのGen AI 機能などの Mosaic AI 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、Gen AIエージェントのデプロイ、評価フレームワークを活用してパフォーマンスを最適化する実践的な経験を積むことができます。 コース終了時には、Mosaic AIを使用した一般的なGen AIアプリケーションを設計、デプロイ、モニタリングするスキルを身につけることができます。

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このコースでは、Databricks Data Intelligence Platformを使用してシンプルなデータエンジニアリングワークフローを実行し、データウェアハウジングの取り組みをサポートできるようにする基本的なスキルを学びます。 ワークスペースのツアーが行われ、カタログ、スキーマ、ボリューム、テーブル、コンピューティング クラスター、Databricks Notebooks など、Databricks のオブジェクトの操作方法が示されます。 次に、基本的なデータ エンジニアリング ワークフローに従って、テーブルの作成と操作、Delta Lake へのデータの取り込み、メダリオン アーキテクチャによるデータの変換、Databricks Workflows を使用したデータ エンジニアリング タスクのオーケストレーションなどのタスクを実行します。 また、Databricks が Databricks SQL、Lakeflow 宣言型パイプライン、Unity Catalog を使用してデータウェアハウジングのニーズをサポートする方法についても説明します。 

Databricks Labs サブスクリプションを購入すると、コースの最後には、ライブの Databricks Workspace 環境で学んだことを実践するための包括的なラボ演習も行われます。

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このコースでは、セキュアなデータガバナンス、アクセスコントロール、リネージトラッキングのためのUnity Catalogを中心に、スケーラブルなデータワークフローのためのレイクハウスアーキテクチャとメダリオン設計を探求します。カリキュラムには、Delta Lakeを使用した信頼性の高いACID準拠のパイプラインの構築も含まれます。パーティショニング、キャッシング、クエリチューニングなどのSpark最適化テクニックを検証し、パフォーマンスモニタリング、トラブルシューティング、効率的なデータエンジニアリングとアナリティクスのベストプラクティスを学び、現実世界の課題に取り組みます。

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