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CS-301｜AI・MLエンジニアリング
✔ MLパイプライン設計・特徴量ストア
✔ モデルサービング・MLOps
✔ 実験管理・A/Bテスト統計
✔ モニタリング・ドリフト検知・分散学習
✔ プロダクション級MLサービス・運用ドキュメント
CS-301 AI・MLエンジニアリングの特徴
なぜこのプログラムなのか？
・Google・Microsoft・Meta・Apple・Amazon・NVIDIA・OpenAIのMLエンジニアとして即戦力で通用し、AIスタートアップでプロダクション級MLシステムを構築できる実装力を、12週間で完成させる本格プログラム！
・代表TJ（住友商事→シカゴBooth MBA→ゴールドマン・サックスIBD）が日経225先物自動売買システムでMLパイプラインを構築し、本番運用での成功と失敗を実経験してきた実務感覚を完全に落とし込んだカリキュラム
・坂下絵美（東京大学→コロンビア大学教育大学院）の学習科学・脳科学に基づく教育設計で、「Jupyterで動くだけ」を許さない、MLOpsの観点を最初から徹底する指導
・修了時にはAlpha Advisors認定「AA ML Engineering Cert」を取得。AA Master in AI Engineeringの必修科目です
このプログラムは以下の方々に最適です：
・Google・Microsoft・Meta・Apple・AmazonなどGAFAMのMLエンジニア職で即戦力を目指す方
・NVIDIA・OpenAIなど世界トップAI企業でMLシステムを構築できるレベルに到達したい方
・AIスタートアップのMLリードとして、プロダクション級のMLパイプラインを設計・運用したい方
・MLモデルは作れるが、本番デプロイ・モニタリング・ドリフト検知・ロールバックまで含めた「運用可能なMLシステム」を構築できない方
・Jupyterノートブックでは結果が出るのに、本番環境に載せると壊れる原因が分からない方
なぜこのプログラムで成果が出るのか？
1. 「動くML」と「本番運用ML」の差を徹底的に叩き込む12週間カリキュラム
・MLパイプライン設計、特徴量ストア（Feast等）、モデルサービング（TF Serving・TorchServe）、MLOps、実験管理（MLflow・W&B）、A/Bテスト統計、モニタリング・ドリフト検知、分散学習基礎を体系的に網羅
・すべての理論をGAFAMの実MLパイプライン事例やTJの日経225 ML実装を通じて学ぶため、チュートリアルの延長で終わらない
・「このパイプラインで最も壊れやすいのはどこか？データ分布が変わったら？」と常に問い続けるソクラテス式指導で、Jupyterで動くだけのコードを徹底排除
2. 実務直結の実践演習
・エンドツーエンドのMLパイプラインをゼロから構築し、本番デプロイ、A/Bテスト実装、モニタリング設計まで一気通貫で仕上げる演習
・プロダクション級MLサービスと運用ドキュメントを完成させ、シニアエンジニアレビューに耐える品質まで引き上げるトレーニング
・「Google MLE L5面接ならここを問う」「OpenAIなら必須の知識」というトップAI企業基準を常に提示
3. 妥協なき評価基準
・エンドツーエンドMLパイプラインが本番運用可能であり、モニタリング・アラート・ロールバック機構、データ品質保証、A/Bテスト統計、運用ドキュメントのすべてを要求
・GAFAM MLE面接合格水準に達していなければ不合格
・Jupyterで動くだけ、モニタリングなし、データ品質チェックなし、障害対応設計なし、ドキュメント不十分な受講者には、容赦なく「このMLサービスが深夜に壊れたら何が起きるか？ロールバックはどうするか？」を問い詰める
圧倒的な実績
・アルファ・アドバイザーズは18年間にわたり、Google・Microsoft・Meta・NVIDIA・Goldman Sachsなどトップテック・金融企業への内定者を多数輩出
・代表TJが日経225自動売買システムのMLパイプライン構築と本番運用で培った「プロダクション級MLの規律」を、そのまま受講者に伝授