第六段階：AIプロジェクト実践と本番環境へのデプロイ

ハーバード大学がオープンソースで公開している機械学習システム工学の教材。データエンジニアリングからモデルのデプロイまで、ライフサイクル全体を網羅し、MIT Pressから出版。

Start Learning AI →
MLSystemsMLOpsAIEngineeringWebSiteTextFreeEnglish

機械学習システム コース詳細

📚 コース概要

Machine Learning Systems は、ハーバード大学のCS249rコースを起源とし、Vijay Janapa Reddi教授が主導する、体系的な機械学習エンジニアリングの教科書です。これはオープンソースで継続的に更新されるオンライン教材であり、2026年にMIT Pressから正式に出版される予定です。

主要な特徴

  • 体系的な視点: アルゴリズムやモデルアーキテクチャのみに焦点を当てるリソースとは異なり、本コースでは機械学習システムが動作する全体的な背景を重視します。
  • 理論と実践の融合: 理論的基礎と実際のエンジニアリング応用を結びつけます。
  • ライフサイクル全体をカバー: データエンジニアリング、モデル最適化、ハードウェアを意識したトレーニングから推論高速化まで。
  • オープンソースでの協業: 完全なオープンソースであり、継続的に更新され、コミュニティ主導です。

🎯 学習目標

本コースは、ブルームの教育目標分類法（Bloom's Taxonomy）に基づいて設計されており、6つの学習レベルをカバーしています。

  1. 記憶 (Remembering): 基本的な事実や概念を思い出す。
  2. 理解 (Understanding): アイデアやプロセスを説明する。
  3. 応用 (Applying): 新しい状況で知識を使用する。
  4. 分析 (Analyzing): 情報を構成要素に分解する。
  5. 評価 (Evaluating): 基準に基づいて判断を下す。
  6. 創造 (Creating): 要素を組み合わせて一貫性のある全体を構築する。

📖 コース構成

5つの学習フェーズ

フェーズ1: 理論 (Theory)

Foundations と Design Principles を通じて概念的基盤を確立し、すべての効果的なシステム作業を支える思考モデルを形成します。

フェーズ2: パフォーマンス (Performance Engineering)

Performance Engineering を習得し、理論的理解を、リソースが限られた実環境で効率的に動作するシステムへと転換させます。

フェーズ3: 実践 (Robust Deployment)

Robust Deployment の課題に取り組み、開発環境以外でもシステムを確実に動作させる方法を学びます。

フェーズ4: ラボ (Labs)

戦略的に配置された実験演習を通じて、複数の組み込みプラットフォームで実践的な操作を行います。

フェーズ5: 評価 (Assessment)

教科書全体にわたるクイズを通じて、重要な学習マイルストーンで理解を深めます。

主要なテーマ

  • データエンジニアリング (Data Engineering): 機械学習プロセスに備え、データを効率的に収集、前処理、管理する。
  • モデル最適化 (Model Optimization): モデルアーキテクチャとトレーニングプロセスを最適化する。
  • ハードウェアアクセラレーション (Hardware Acceleration): 専用ハードウェアを活用してAI計算を高速化する。
  • 推論高速化 (Inference Acceleration): モデルの推論性能を最適化する。
  • AIトレーニング (AI Training): 分散トレーニングと最適化戦略。
  • 効率的なAI (Efficient AI): リソースが限られた環境での効率的なモデル設計。
  • オンデバイス学習 (On-Device Learning): エッジデバイス上での機械学習。
  • MLOps (ML Operations): モデルのデプロイ、監視、メンテナンス。
  • AIベンチマーキング (Benchmarking AI): AIシステムの性能評価。
  • 持続可能なAI (Sustainable AI): 環境に優しく効率的なAIシステム。
  • ロバストAI (Robust AI): 信頼性と安全性の高いAIシステムを構築する。
  • AI for Good: AIの社会的応用と倫理的考察。

🛠️ 特徴的なツール

SocratiQ AI学習アシスタント

ソクラテス式教授法に触発されたAI学習コンパニオンで、以下を提供します。

  • インタラクティブなクイズ: 読書内容に基づいて自動生成されるクイズ。
  • パーソナライズされたサポート: リアルタイムのフィードバックとガイダンス。
  • アクティブラーニング: 受動的な情報消費から、能動的な学習体験の創造へと転換。

Tiny🔥Torch

ゼロから独自の機械学習フレームワークを構築し、以下を学習します。

  • 自動微分
  • トレーニングループ
  • 分散システム

実践プラットフォーム

  • Seeed TinyML Kit: 最新のハンズオン学習プラットフォーム。
  • 複数の組み込み開発ボードをサポート。
  • エッジデバイスからクラウドデプロイメントまでの完全な実践。

🌍 オープンエデュケーションの使命

核となる価値観

「速く行きたいなら一人で行け。遠くへ行きたいなら皆で行け。」

グローバルな影響力

  • 完全なオープンソース: すべてのコンテンツは mlsysbook.ai で無料でアクセス可能。
  • GitHubオープンソース: harvard-edge/cs249r_book
  • コミュニティ主導: 世界中の学習者、教育者、貢献者の参加を歓迎。
  • 継続的な更新: 機械学習システム分野の最新の進展を反映。
  • 複数フォーマット対応: オンラインウェブサイト、PDF、EPUB。

サポート機関

  • EDGE AI Foundation: 各GitHub Starに合わせ、教育への資金提供を支援。
  • 複数のテクノロジー企業がハードウェアキットのサポートを提供。
  • 世界中の教育機関および非営利団体が支援。

📝 ライセンス契約

本教材は、Creative Commons Attribution–NonCommercial–ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) ライセンスを採用しています。

  • 資料の共有と改変が可能。
  • 出典の明記が必要。
  • 非営利目的のみ。
  • 同一条件での共有。

🎓 対象者

学生

  • コンピュータサイエンス専攻の学生。
  • 独学でAI/MLを学ぶ実務家。
  • MLシステムに関する知識を深めたい専門家。

教育者

  • 大学教授。
  • 企業研修トレーナー。
  • ブートキャンプ講師。
  • 教育コンテンツクリエイター。

実務家

  • MLシステムエンジニア。
  • AIアプリケーション開発者。
  • 組み込みシステム開発者。

🔄 最新の更新 (2025)

  • [5月5日]: 第14章（オンデバイス学習 📱）を改訂。
  • [3月25日]: 第13章（MLOps ⚙️）、第17-19章（持続可能なAI 🌿、ロバストAI 🛡️、AI for Good 🌍）を大幅に更新。
  • [3月3日]: 第10章（AI高速化）と第12章（AIベンチマーキング 📊）を更新。
  • [2月2日]: 第8章（AIトレーニング 🏋️）と第9章（効率的なAI）を更新。
  • [1月16日]: 第1-7章を拡張し、第4章 🔢を新規追加。

📚 引用形式

@inproceedings{reddi2024mlsysbook,
  title = {MLSysBook.AI: Principles and Practices of Machine Learning Systems Engineering},
  author = {Reddi, Vijay Janapa},
  booktitle = {2024 International Conference on Hardware/Software Codesign and System Synthesis (CODES+ ISSS)},
  pages = {41--42},
  year = {2024},
  organization = {IEEE},
  url = {https://mlsysbook.org}
}

🔗 関連リソース

  • オンライン閲覧: https://mlsysbook.ai
  • GitHubリポジトリ: https://github.com/harvard-edge/cs249r_book
  • TensorFlowブログ: MLSysBookとTensorFlowエコシステムを組み合わせる方法を紹介。
  • AI生成ポッドキャスト: Google Notebook LMで生成されたコース概要ポッドキャスト。

🤝 貢献方法

世界中のコミュニティからの貢献を歓迎します。

  • 📝 コンテンツ: 編集、改善、または新しい例の提案。
  • 🛠️ ツール: 開発スクリプトと自動化の強化。
  • 🎨 デザイン: 図表、概略図、視覚要素の改善。
  • 🌍 ローカライズ: グローバルなアクセシビリティ向上のためのコンテンツ翻訳。

フィードバックや提案は GitHub Issues からお寄せください。

💡 核となる理念

この教材は、ある懸念から生まれました。「学生はAIモデルのトレーニングやAIプログラマーになることに熱心ですが、モデルを実際に機能させるシステムを構築する方法を理解している人はほとんどいません。」AIがより強力で自律的になるにつれて、重要なボトルネックはアルゴリズム自体ではなく、この知能を安全に活用できる、効率的でスケーラブルかつ持続可能なシステムを構築できるAIエンジニアになるでしょう。

これは単なる静的な教科書ではなく、機械学習システム分野の進歩に歩調を合わせることを目的とした、時代とともに進化し続ける学習リソースです。