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MLOps-Kurse

MLOps-Kurse können Ihnen helfen zu verstehen, wie Modelle bereitgestellt, überwacht und skaliert werden. Sie können Fähigkeiten in Automatisierung, Pipeline-Aufbau, Modelltracking und Infrastruktur aufbauen. Viele Kurse stellen Werkzeuge und Workflows vor, die den úbergang von Modellen in produktive Umgebungen unterstützen.

Beliebte MLOps Kurse & Zertifikate


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    K

    KodeKloud

    ML-Modelle in der Produktion einsetzen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Informationen zum Datenschutz, Bereitstellung von Anwendungen, Datensicherheit, Datenverwaltung, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Modell-Optimierung, Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR), Modell-Einsatz, AWS SageMaker, Cloud-Bereitstellung, Amazon Web Services, Amazon Webdienste, Daten-Governance, Datenmanagement, Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), Modellevaluation

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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    G

    Google Cloud

    Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - Español

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Google Cloud Platform, Model Deployment, DevOps, Model Training, Devops Tools, Application Lifecycle Management, AI Workflows, Model Evaluation, Cloud Deployment, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Continuous Monitoring, Automation

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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    C

    Coursera

    Produktion ML Engineering: Paketierung, APIs und Tests

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Methoden des maschinellen Lernens, Paket- und Softwareverwaltung, Test-Automatisierung, Instandhaltbarkeit, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Kontinuierliche Lieferung, Modell-Einsatz, Angewandtes maschinelles Lernen, Kontinuierliche Integration, Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), Entwicklung von Testskripten, Wiederverwendbarkeit von Code, Validierung von Daten, Technische Dokumentation, Versionskontrolle, API-Entwurf, Software-Dokumentation, Datenvalidierung, Code-Überprüfung, Modellevaluation

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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    C

    Coursera

    Secure AI Model Deployments & Lifecycles

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), AI Security, Cloud Deployment, DevOps, CI/CD, AI Workflows, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Metadata Management, System Monitoring, Software Versioning, Data-Driven Decision-Making, Incident Response

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Google Cloud

    Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation - Español

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, MLOps (Machine Learning Operations), AI Security, Generative AI, Model Deployment, Responsible AI, Model Optimization

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Google Cloud

    Vertex Pipelines: Qwik Start

    Kompetenzen, die Sie erwerben: AI-Integrationen, Modell Ausbildung, Maschinelles Lernen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Modell-Einsatz, Angewandtes maschinelles Lernen, Daten-Pipelines, Google Cloud-Plattform

    Mittel · Projekt · Weniger als 2 Stunden

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    K

    KodeKloud

    Hands-On MLOps Fundamentals for ML Engineers

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, Data Architecture, Model Training, Apache Airflow, Data Pipelines, Apache Kafka, DevOps, CI/CD, Apache Spark, Pandas (Python Package), Deep Learning, Data Governance, Machine Learning, Supervised Learning, Flask (Web Framework), Grafana, Python Programming, Unsupervised Learning, Automation

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

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    C

    Coursera

    Agentic AI Performance & Reliability

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, Anomaly Detection, Model Evaluation, Dashboard, CI/CD, Data Visualization, DevOps, Continuous Monitoring, Data-Driven Decision-Making, Performance Analysis, Key Performance Indicators (KPIs), Statistical Analysis, Performance Tuning, Data Processing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Real Time Data, Automation, Agentic systems, Version Control

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    C

    Coursera

    ML Production Systems

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Unit Testing, MLOps (Machine Learning Operations), Kubernetes, Docker (Software), Containerization, Test Driven Development (TDD), Application Deployment, Continuous Integration, Software Testing, Model Training, CI/CD, Scalability, Scikit Learn (Machine Learning Library), Tensorflow, PyTorch (Machine Learning Library), Performance Tuning, Python Programming, Software Engineering, Git (Version Control System)

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

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    B

    Board Infinity

    MLOps and LLMOps: Deploying and Scaling AI in Production

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, LLM Application, Application Deployment, Model Training, Cloud Deployment, Continuous Deployment, AI Workflows, AI Security, Data Ethics, Responsible AI, Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation, Scalability, CI/CD, Site Reliability Engineering, Model Evaluation, Release Management, System Monitoring, Containerization

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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    E

    Edureka

    Building LLMs with Hugging Face and LangChain

    Kompetenzen, die Sie erwerben: LangChain, LLM Application, Hugging Face, Retrieval-Augmented Generation, Prompt Patterns, LangGraph, Model Deployment, AI Workflows, Large Language Modeling, AI Orchestration, Generative AI, Token Optimization, Generative Model Architectures, AI Integrations, Fine-tuning, Embeddings, Data Pipelines, Containerization, Restful API, Docker (Software)

    1,7
    Bewertung, 1,7 von 5 Sternen
    ·
    7 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

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    C

    Coursera

    Blueprint to Bytecode: Architecting Scalable AI Systems

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Data Cleansing, Data Transformation, Data Preprocessing, Data Storytelling, Feature Engineering, AWS SageMaker, AI Integrations, Systems Architecture, Solution Architecture, Model Optimization, Cloud Computing Architecture, Scalability, MLOps (Machine Learning Operations), System Design and Implementation, Kubernetes, Data Engineering, Cloud Infrastructure, Docker (Software), Prometheus (Software)

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

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