10-A-2 02/10 10:55 ～ 11:35
ML/AIソリューションのレイヤー構造を理解しよう！～ エンジニアとして知っておきたいアーキテクチャの全体像
「AIの民主化で誰でもAIが使えます！」「MLの活用にはMLOpsを支えるインフラが必要！」---最近よく耳にするメッセージですが、なんだか矛盾したようにも聞こえます。「ML/AIは簡単なの？難しいの？どっちなの？」、そんな疑問に答えるセッションです。ML/AIソリューションには3つのレイヤーがあり、どこからスタートするかで難易度が変わります。Google CloudのAIソリューションを一例にして、ビジネスアプリケーションを構築する際に知っておきたいML/AIソリューションのアーキテクチャを解説します。
Ask the Speaker（Q&Aコーナー）を実施する場合は、記載しているセッション終了時間頃より5分程度、同じ配信ページ上で行います。
本セッションは、グーグル・クラウド・ジャパン合同会社様の提供でお送りいたします。
中井 悦司[グーグル・クラウド・ジャパン]
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社
Solutions Architect, Google Cloud
予備校講師、外資系ITベンダー、Linux ディストリビューターを経て、2016 年より、Google CloudチームにSolutions Architectとして参画しました。Google Cloudユーザーの技術支援と技術情報の発信を中心に活動しています。主な著書は、『[改訂新版] IT エンジニアのための機械学習理論入門』『TensorFlow と Keras で動かしながら学ぶディープラーニングの仕組み』『プログラマのための Google Cloud Platform 入門』など。
下田 倫大[グーグル・クラウド・ジャパン]
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社
Google Cloud Japan AI/ML 事業開発部長
Web系企業の研究開発職、データ分析企業のエンジニアマネジャーを経て2017年よりGoogle Cloudのプリセールスエンジニアとして小売業を中心に様々なお客様のクラウド活用の支援を行ってきました。Google Cloudの強みの1つであるAI/MLのビジネス活用を推進すべく2023年1月より現職となります。主な著書は『Google Cloud ではじめる実践データエンジニアリング入門[業務で使えるデータ基盤構築]』など。