Japanese Courses

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Essentials of Prompt Engineering (Japanese)

プロンプトエンジニアリングの基礎を学び、効果的なプロンプト作成、最適化、リスク特定を習得。ゼロショット、フューショット、思考連鎖など様々な手法を解説。AI・機械学習に興味がある方向け。

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• 1 hour
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Security, Compliance, and Governance for AI Solutions (Japanese)

AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンスに関する基礎知識を学び、AWSのサービスを活用してAIシステムを保護し、データガバナンス戦略を実装する方法を習得できます。

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• 1 hour
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Amazon API Gateway for Serverless Applications (Japanese) 日本語実写版

サーバーレスアプリケーション向けAmazon API Gatewayの基礎を学ぶ。APIの作成、デプロイ、管理、Lambda統合、WebSocket APIの構築、モニタリングなど、実践的なスキルを習得。

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• 2 hours
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AWS Billing and Cost Management (Japanese) 日本語吹き替え版

AWSの請求とコスト管理の基本を学び、Cost ExplorerやAWS Budgetsなどのツールを活用して効果的なコスト最適化プログラムを構築する方法を解説。予算アラートの設定手順も紹介。

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• 20 minutes
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AWS Compute Services Overview (Japanese) 日本語吹き替え版

AWSのコンピューティングサービスの主要3カテゴリ(EC2、コンテナ、サーバーレス)を概説。各オプションの特徴や使い分けを解説し、最適な選択方法を学べる日本語の入門コース。

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• 40 minutes
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Introduction to Containers (Japanese) 日本語吹き替え版

コンテナ技術の基礎を学び、仮想化との違いやマイクロサービスでの重要性を理解。初心者向けの15分間の入門コースで、コンテナの歴史や概念、エコシステムを解説。

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• 15 minutes
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Introduction to Amazon CloudFront (Japanese) 日本語吹き替え版

Amazon CloudFrontの概要と使用方法を学び、CDNの作成・設定を実践。アプリケーションのパフォーマンス向上とスケーリングについて解説。日本語音声と字幕付き。

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• 10 minutes
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AWS Lambda Foundations (Japanese) 日本語実写版

AWS Lambdaの基礎を学び、他のAWSサービスとの連携、パフォーマンス要因、サーバーレス開発の特徴を理解できる日本語コンテンツ。

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• 2 hours
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Lab - Train a model with Amazon SageMaker (Japanese)

Amazon SageMakerを使用してXGBoostモデルのトレーニングと評価を行い、カスタムスクリプトの作成やハイパーパラメータのチューニングなど、高度な機械学習技術を学ぶ実践的なラボ。

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• 1 hour
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AWS ML Engineer Associate 2.1 Choose a Modeling Approach (Japanese)

AWSのMLスタック、SageMaker、JumpStart、Bedrockを活用し、ビジネス課題に最適な機械学習モデリングアプローチを選択する方法を学ぶ。AI/MLサービスの利点、ユースケース、選択基準を解説。

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• 1 hour 30 minutes
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AWS ML Engineer Associate 2.2 Train Models (Japanese)

Amazon SageMakerを活用した機械学習モデルのトレーニング手法を学び、最適なコンピューティング環境の選択や時間短縮のテクニックを習得。組み込みアルゴリズムやスクリプトモードの活用方法も解説。

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• 1 hour 30 minutes
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AWS ML Engineer Associate 2.3 Refine Models (Japanese)

機械学習モデルの改良手法を学ぶ。バイアス軽減、過剰適合防止、アンサンブル手法、ハイパーパラメータチューニング、モデルサイズ管理、事前学習モデルの微調整、バージョン管理などを網羅的に解説。

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• 2 hours
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AWS ML Engineer Associate 1.3 Validate Data and Prepare for Modeling (Japanese)

機械学習のデータ準備フェーズを学ぶ。データ検証、バイアス軽減、セキュリティ戦略、AWSツールの活用、データセットの分割・拡張、モデルトレーニングのデータ設定など、実践的なスキルを習得。

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• 45 minutes
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Lab - Analyze and Prepare Data with Amazon SageMaker Data Wrangler and Amazon EMR (Japanese)

Amazon SageMaker Data WranglerとAmazon EMRを使用してデータの分析、可視化、変換を行う実践的なラボ。S3、SageMaker Studio、Apache Spark、Hiveを活用してデータ処理スキルを向上させる。

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• 1 hour
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Digital Classroom - DevOps Engineering on AWS (Japanese)

AWSでDevOpsの実践を学ぶ1日集中コース。CI/CD、マイクロサービス、Infrastructure as Code、モニタリングなど、最新のDevOps手法を網羅的に習得できる。

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• 1 day
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