Bringen Sie Ihre Kenntnisse im Bereich Machine Learning über das Notebook hinaus in die Produktion. In diesem kurzen, praxisorientierten Kurs lernen Sie, wie Sie trainierte Modelle in zuverlässige RESTful-Inferenzdienste umwandeln, Bereitstellungs-Pipelines automatisieren und die Leistung in Echtzeit wie ein professioneller MLOps-Ingenieur überwachen. Sie erstellen eine /predict-API mit FastAPI, integrieren diese über GitHub Actions für CI/CD und simulieren anschließend mit Locust den Datenverkehr, um die Latenz zu bewerten und die Leistung für ein SLA-Ziel von 100 ms zu optimieren.

Ganz gleich, ob Sie ein angehender MLOps-Ingenieur oder ein Data Scientist sind, der bereit ist, den Sprung in die Bereitstellung zu wagen – dieser Kurs vermittelt Ihnen das praktische Selbstvertrauen, skalierbare ML-Dienste auf Produktionsniveau bereitzustellen. Sie stärken die technischen und analytischen Fähigkeiten, die moderne KI-Teams benötigen – Automatisierung, Leistungsoptimierung und Dienstzuverlässigkeit –, um in der sich ständig weiterentwickelnden ML-Betriebslandschaft wettbewerbsfähig zu bleiben. Am Ende des Kurses werden Sie nicht nur Ihr eigenes Modell souverän bereitstellen können, sondern auch die nötige Kompetenz erworben haben, um reale ML-Systeme durchgängig zu verwalten.