EdgeAI for Beginners: マイクロソフトが公開したエッジAI入門教育コース

• エッジデバイス上でAIモデルを直接動作させる技術を段階的に学べる無料のオープンソース教育コース
• 目標は、AIモデルをクラウドではなくデバイス上で直接実行することで、遅延の最小化、プライバシー保護、コスト削減、ネットワーク依存の低減を実現すること
• 学習者は、SLMのデプロイ、マルチエージェントシステムの構築、ローカルRAGパイプラインの実装、モデルルーティングなどの実務型プロジェクトを完成させながら、Windows・モバイル・組み込み・ハイブリッド環境へのデプロイ技術を習得できる
• Llama.cpp, Microsoft Olive, OpenVINO, Apple MLX などの主要な最適化ツールによる**性能改善（最大85%の高速化、モデルサイズ75%削減）**の方法を、実習中心で説明
• カリキュラム（全体の想定時間: 36–45時間）
  • 0. EdgeAI の概要と学習目標の紹介（入門 : 1–2時間）
  • 1. エッジAIの基本概念と事例（初級 : 3–4時間）
  • 2. SLMモデルの構造とファミリー（初級 : 4–5時間）
  • 3. ローカルおよびクラウドへのデプロイ実習（中級 : 4–5時間）
  • 4. モデル最適化ツールキット（Llama.cpp など）（中級 : 5–6時間）
  • 5. SLMOps とファインチューニング（上級 : 5–6時間）
  • 6. AIエージェントと Function Calling（上級 : 4–5時間）
  • 7. クロスプラットフォーム実装（上級 : 3–4時間）
  • 8. Foundry Local サンプルプロジェクト（エキスパート : 8–10時間）