分散AIの学習・推論を支えるネットワークの設計と運用を、ジョブ進行の視点から解説する。テール遅延や集合通信の扱いを扱う。

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Azureネットワーク設計・構築入門 基礎知識から利用シナリオ、設計・運用ベストプラクティスまで
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山本学 / インプレス / 2024年
技術: Microsoft Azure・ネットワーク・TCP/IP
実践 AIエージェント開発
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MichaelAlbada(訳: 鈴木駿・高山洪銘・山下正浩) / オライリー・ジャパン / 2026年 / 翻訳書
技術: 大規模言語モデル・機械学習
機械学習システムデザイン
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チップ・フェン(訳: 江川崇・平山順一) / オライリー・ジャパン / 2023年 / 翻訳書
技術: 機械学習・データ基盤・データエンジニアリング
LLM・AIエージェントシステムベストプラクティス
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澁井雄介 / 翔泳社 / 2026年
技術: 大規模言語モデル・機械学習・DevOps・継続的デリバリー
機械学習デザインパターン
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バリアッパ・ラクシュマナン・サラ・ロビンソン・マイケル・マン(訳: 鷲崎弘宜・竹内広宜・名取直毅・吉岡信和) / オライリー・ジャパン / 2021年 / 翻訳書
技術: 機械学習・データ基盤・データエンジニアリング
AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン
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澁井雄介 / 翔泳社 / 2021年
技術: 機械学習・DevOps・継続的デリバリー
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書名・著者・出版社・刊行年・ISBNは国立国会図書館サーチAPI(opensearch)の書誌で、受賞歴はITエンジニア本大賞公式サイト(shoeisha.co.jp/campaign/award/)の各年の結果ページで確認(2026-08-07照会)。紹介文は版元の内容紹介を参考にした独自要約(コピペなし)。

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