Azure AI サービス – インテリジェント アプリに AI を使用する | Microsoft Azure
ソリューション おすすめ すべてのソリューションを表示 (40 以上) Azure AI 移行して AI の時代にイノベーションを起こす インテリジェントなアプリの構築とモダン化 データ分析のための AI Azure AI インフラストラクチャ 適応型クラウド Azure のネットワーク セキュリティ AI Azure AI Azure を利用した責任ある AI Azure AI インフラストラクチャ インテリジェントなアプリの構築とモダン化 ナレッジ マイニング Azure 上の Hugging Face Azure 機密コンピューティング アプリケーション開発 インテリジェントなアプリの構築とモダン化 開発とテスト DevOps DevSecOps サーバーレス コンピューティング アプリケーションとデータのモダン化 Azure でのロー コード アプリケーション開発 クラウド移行とモ
Azureの資格を全て取ったので資格制度について語る（2022/07現在21個） - APC 技術ブログ
はじめに こんにちは、ACS事業部の吉川です。 タイトルにあるとおり、Azureの認定資格全21種を取得しました。 以下URLで公開されている認定資格ポスターのうち、一番左の Azure 列の資格が対象です。 https://query.prod.cms.rt.microsoft.com/cms/api/am/binary/RE2PjDI このポスターは毎月更新されており内容が変わってしまうので、2022年7月時点の画像も貼っておきます。 私が取得済みの資格にレ点を付けています。 以下は資格取得後発行されるデジタルバッジの一覧です。 www.credly.com 試験を大量に受け続けた経験から、皆様にAzureの資格についてお話ししようと思います。 資格を取得するモチベーション ITの分野においては、資格は特に必須なものではないです。資格持ってないからといって、困ることもないでしょう。 じ
【2023年11月版】Microsoft Azureの認定資格についてまとめました
目次[非表示] 1. Microsoft の認定資格体系について 2. 世界中どこからでもオンラインで受講できます！ 3. Microsoft Azureカテゴリの資格を紹介します！ 3.1. 基礎レベル（初級）：Azure Fundamentals 3.2. 基礎レベル（初級）：Azure AI Fundamentals 3.3. 基礎レベル（初級）：Azure Data Fundamentals 3.4. Associateレベル（中級）：Azure 管理者アソシエイト 3.5. Associateレベル（中級）：Azure Developer アソシエイト 3.6. Associateレベル（中級）：Azure Network Engineer アソシエイト 3.7. Associateレベル（中級）： Windows Server Hybrid Administrator アソシエ
Azure ネットワーク アーキテクチャ
Azure ネットワーク アーキテクチャは、インターネットから Azure データセンターへの接続を提供します。 Azure でデプロイされたあらゆるワークロード (IaaS、PaaS、SaaS) は、Azure データセンター ネットワークを活用しています。 ネットワーク トポロジ Azure データセンターのネットワーク アーキテクチャは、以下のコンポーネントで構成されています。 境界ネットワーク ワイド エリア ネットワーク リージョン ゲートウェイ ネットワーク データセンター ネットワーク ネットワーク コンポーネント ネットワーク コンポーネントの簡単な説明。 境界ネットワーク Microsoft ネットワークと他のネットワーク (インターネット、エンタープライズ ネットワークなど) の間の責任分界点 Azure へのインターネットおよび ExpressRoute ピアリングを
機械学習アルゴリズム チート シート - デザイナー - Azure Machine Learning
Note デザイナーは、従来の事前構築済みコンポーネント (v1) とカスタム コンポーネント (v2) の 2 種類のコンポーネントをサポートします。 これら 2 種類のコンポーネントには互換性がありません。 従来の事前構築済みコンポーネントは、主にデータ処理や、回帰や分類などの従来の機械学習タスク向けの事前構築済みのコンポーネントを提供します。 この種類のコンポーネントは引き続きサポートされますが、新しいコンポーネントは追加されません。 カスタム コンポーネントを使用すると、独自のコードをコンポーネントとしてラップすることができます。 これは、ワークスペース間での共有と、Studio、CLI v2、SDK v2 インターフェイス間でのシームレスなオーサリングをサポートします。 新しいプロジェクトでは、AzureML V2 と互換性があり、新しく更新され続けるカスタム コンポーネントを使
クラウド市場はAmazonやマイクロソフトのような「ハイパースケール」ベンダによる独占が進むと、ガートナーなど調査会社がレポート
調査会社のSynergy Research Groupは、クラウド市場がいわゆる「ハイパースケール」と呼ばれる規模の大きいクラウドベンダによって独占されていくと、4月11日付のレポート「Hyperscale Operators Continue Ramping Up Share of Cloud Markets」で報告しています。 同社は独自の基準でクラウドベンダ24社を「ハイパースケール」なベンダと定義。2016年にはIaaS/PaaS市場の68％、SaaS市場の59％と、いずれも市場の半数以上をハイパースケールなベンダが占めているとしました。 これによってIT投資のパターンが劇的に変化しするとともに、インフラベンダへもその変化が波及すると。 They are reshaping the services market, radically changing IT spending pa
Azure Cosmos DB - NoSQL and Relational Database | Microsoft Azure
Products Popular View all products (200+) Azure Virtual Machines Azure Virtual Desktop Azure SQL Microsoft Copilot in Azure PREVIEW Azure AI Services Azure AI Studio Azure Cosmos DB Azure Kubernetes Service (AKS) Azure Arc Azure Migrate AI + machine learning Azure Machine Learning Azure AI Services Microsoft Copilot in Azure PREVIEW Azure OpenAI Service Azure AI Studio Azure AI Vision Azure AI Se
日本でアジャイルが流行らない理由 - @ledsun blog
ポジション的なもの 個人的に、アジャイルは「（あんまり未来や遠くのことを考えるのをやめて）目の前にある問題を解決しよう」という思想と認識しています。 現実の問題を見ないで「将来、日本と米国のソフトウェア開発技術の差が広がるから、ウォーターフォールをやめてアジャイルをやろう」とか、何を言っているんだ、おまえは？ と、思います。 キーワード「エンタープライズ」が出てきているので、業務システムの話をします。 情けないぞアジャイルコーチ 私は間違っていた。ごめん。ウォーターフォールは何のメリットも無い - メソッド屋のブログを読みました。 感想を書きます。 サム・グッケンハイマーの一言 サム・グッケンハイマーは、マイクロソフトが、アジャイル、そして DevOps 移行したことに関するソートリーダー の方が 「ウォータフォールは一切メリットがないので止めておきなさい」 といったそうです。まあ、ポジシ
Microsoft Azure: クラウド コンピューティング サービス
ソリューション おすすめ すべてのソリューションを表示 (40 以上) Azure AI 移行して AI の時代にイノベーションを起こす インテリジェントなアプリの構築とモダン化 クラウドスケールの分析 Azure AI インフラストラクチャ 適応型クラウド Azure のネットワーク セキュリティ AI Azure AI Azure を利用した責任ある AI Azure AI インフラストラクチャ インテリジェントなアプリの構築とモダン化 ナレッジ マイニング Azure 上の Hugging Face Azure 機密コンピューティング アプリケーション開発 インテリジェントなアプリの構築とモダン化 開発とテスト DevOps DevSecOps サーバーレス コンピューティング アプリケーションとデータのモダン化 Azure でのロー コード アプリケーション開発 クラウド移行とモダ
Azure Machine LearningとIoTを駆使して室温予測システムを構築してみた - がりらぼ
はじめに 今回は自宅の室温予測システムを構築してみました。 前回はいろいろテキトーに書いてたので今回はかなりまじめに書いていきます。 イメージとしてはNHKのNextWorldで描かれてる世界 それをできるだけAzureを駆使して構築してみたいと思います。 システム構成図 システムの構成図はこんな感じ Arduinoで室温を計測 ↓ Azure Mobile Servicesに送信 ↓ SQL Azureデータベースに貯めこむ ↓ そのデータを使ってAzure MLであらかじめデータの傾向を学習しておく ↓ Mobile Service Schedulerで毎朝8時にAzure MLからその日の室温の予測値を取得してTweet ↓ Mobile Service Custom APIを使ってWindowsストアアプリに今日の室温予測値を表示 という感じでいきたいと思います。 データ計測部 I
Microsoft Azure: クラウド コンピューティング サービス
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