オフラインイベント
Red Hat AI ロードショー
2025 年 1 月 1 日 - 2025 年 12 月 31 日 | 安全でコスト効率の高い AI ソリューションを、場所を問わず大規模に構築する方法について学べる実践的なワークショップ。
イベントについて
Red Hat AI ロードショーは半日をかけて行われるワークショップイベントであり、ハイブリッドクラウド全体で拡張できる AI 対応アプリケーションの価値実現までの時間を短縮する方法についての知見を得ることができます。それらの知見を活かし、生成 AI や予測型 AI などのエンタープライズ対応 AI を使用してチームの生産性を高め、カスタマーエクスペリエンスを向上させ、イノベーションを促進することができます。また、AI イニシアチブがビジネスに与える影響を測定する方法についても知ることができます。
ロードショーの一環として、参加者は実践的なラボで AI モデルを構築、トレーニング、デプロイし、アプリケーションに統合する作業を経験できます。アイデアから正確なモデルを構築し、プロダクション対応のアプリケーションを完成させるまでのプロセスがどのようなものかを体験していただけます。
今後のイベント
米国、ミズーリ州セントルイス
米国、コロラド州デンバー
カナダ、ケベックシティー
米国、ニューヨーク州ニューヨーク
過去のイベント
米国、バージニア州マクリーン
2025 年 2 月 25 日
香港
2025 年 2 月 27 日
インド、ムンバイ
2025 年 3 月 5 日
インド、デリー
2025 年 3 月 6 日
米国、ニューヨーク州ニューヨーク
2025 年 3 月 6 日
カナダ、オンタリオ州トロント
2025 年 3 月 6 日
米国、ジョージア州アトランタ
2025 年 3 月 13 日
ベトナム、ハノイ
2025 年 3 月 13 日
ニュージーランド、オークランド
2025 年 3 月 18 日
ニュージーランド、ウェリントン
2025 年 3 月 20 日
中国 (ライブストリーム)
2025 年 3 月 27 日
香港
2025 年 3 月 27 日
インドネシア、ジャカルタ
2025 年 4 月 15 日
韓国、ソウル
2025 年 4 月 21 - 25 日
シンガポール
2025 年 4 月 25 日
米国、シカゴ
2025 年 4 月 29 日
米国、デトロイト
2025 年 4 月 30 日
ベトナム、ホーチミン市
2025 年 5 月 6 - 8 日
米国、ボストン
2025 年 6 月 17 日
カナダ、オタワ
米国、ワシントン DC
米国、アリゾナ州スコッツデール
米国、カリフォルニア州サンタクララ
米国、ノースカロライナ州ローリー
米国、メリーランド州ベルキャンプ
米国、マサチューセッツ州ボストン
米国、カリフォルニア州サクラメント
カナダ、オンタリオ州トロント
米国、テキサス州ヒューストン
このイベントの内容
このワークショップは、テクノロジーのインフラストラクチャに AI/ML を統合したいと考えているチームにとって、その方法を学べる機会となります。以下のような内容を学ぶことができます。
- セキュアでスケーラブルな AI 対応アプリケーションの構築と、そのアプリケーションがビジネスにもたらすインパクトの実証には何が必要か
- 生成 AI が企業の戦略的イネーブラーとしてどのように使用されているか
- Red Hat AI がどのようにして AI イノベーションを加速し、ハイブリッドクラウド環境全体で AI ソリューションの開発と提供における運用コストを削減しているか
- 一貫性があり、高速かつコスト効率の高い推論をどのようにして行うか
- エンタープライズのプライベートデータにモデルを合わせる理由と方法
- エージェント型 AI によるイノベーション
- AI に関するその他の一般的な障壁へのアプローチ：AI の安全性とセキュリティ、社内ユーザーへのプライベートモデルの提供、AI の価値の測定
- MLOps プラットフォームでの実践的な経験：さまざまなモデルタイプを構築およびトレーニングし、それらをフロントエンド・アプリケーションに統合して新しい機能を作成し、ユーザーとしてアプリケーションをテストする。AI に関する経験は不要
対象者
- AI エンジニア
- データエンジニア
- データサイエンティスト
- ML エンジニア
- IT 意思決定者
- IT ディレクター
- インフラストラクチャ・アーキテクト
- インフラストラクチャ・スペシャリスト
- エンタープライズ・アーキテクト
- 開発者
- アプリケーション・アーキテクト
- エンタープライズ・アーキテクト
- 開発者チームリード
参加する前に知っておくべきこと
この実践的なラボに参加する運用担当者、開発者、データサイエンスの実務者は、以下の推奨ツールおよび以下の分野の知識を保有している必要があります。
- Windows、MacOS、または Linux が動作し、Firefox または Chrome Web ブラウザーがインストールされているノートパソコン
- Kubernetes の概念に関するエントリーレベルの知識
- Linux コンテナ (Docker、CRI-O など) に関する一般的な知識
- AI 用語 (機械学習、ディープラーニング、基盤モデルなど) に関する一般的な知識
- AI に関する経験は不要
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