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.

Kompetenzen, die Sie erwerben: API Design, MLOps (Machine Learning Operations), Restful API, Fine-tuning, OAuth, Model Deployment, Technical Communication, Model Training, Model Evaluation, Transfer Learning, Vision Transformer (ViT), Model Optimization, AI Workflows, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Software, Solution Architecture, Machine Learning, Data Architecture, Machine Learning Algorithms, Data Science
Mittel · Kurs · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Optimization, Generative Model Architectures, Model Deployment, Azure DevOps Pipelines, Large Language Modeling, Model Training, Cloud Deployment, CI/CD, Fine-tuning
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Containerization, AI Workflows, Model Deployment, Generative AI Agents, LangGraph, Agentic Workflows, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), CrewAI, Devops Tools, BeeAI, Docker (Software), Cloud Deployment, Agentic systems, Google Cloud Platform, Cloud Platforms, Kubernetes, Applied Machine Learning, Scalability
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Transfer Learning, Microsoft Azure, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Modell-Einsatz, Lernen übertragen, Software für maschinelles Lernen, GitHub, Cloud-Bereitstellung, Containerisierung, Gesicht umarmen, Feinabstimmung, Modell Ausbildung, Cloud Computing, Docker (Software), CI/CD, Kontinuierliche Bereitstellung
★ 3.7 (67) · Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Entwicklung von Testskripten, Skripting, Test-Automatisierung, Fehlersuche, Datenmanipulation, Einheitliche Prüfung, NumPy, Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Modell-Einsatz, Daten-Strukturen, Datenwrangling, Software-Prüfung, Objektorientierte Programmierung (OOP), Daten importieren/exportieren, Einheitstest, Wiederverwendbarkeit von Code, Datenverarbeitung, Pandas (Python-Paket)
★ 4.2 (362) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Application Deployment, Data Preprocessing, Devops Tools, Model Training, Machine Learning Software, Data Processing, Model Optimization, Model Evaluation
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Pragmatic AI Labs
Kompetenzen, die Sie erwerben: Databricks, MLOps (Machine Learning Operations), Role-Based Access Control (RBAC), Data Lakes, Data Governance, CI/CD, Authorization (Computing), Anomaly Detection, Identity and Access Management, Model Deployment, Generative AI, Data Access, Metadata Management, Data Engineering, Data Quality, GitHub, Event Monitoring, Test Tools, Authentications, Python Programming
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmodellierung, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Technologien zur Datenspeicherung, Technische Merkmale, Datenverwaltung, Modell-Einsatz, Datenmanagement, Google Cloud-Plattform, Modell Ausbildung, Datenvorverarbeitung, Feature Technik, Datenverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Datenspeicher
★ 4.1 (16) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Microsoft
Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, MLOps (Machine Learning Operations), Azure DevOps Pipelines, Azure DevOps, Generative AI, Microsoft Azure, Model Deployment, AI Workflows, Model Training, CI/CD, Version Control, Data Ethics, Model Evaluation, Continuous Integration, Git (Version Control System), Automation, Application Performance Management, Continuous Monitoring
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Data Preprocessing, AWS SageMaker, Model Evaluation, Model Deployment, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Amazon Web Services, Model Training, Predictive Modeling, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Data Processing, Machine Learning, Supervised Learning, Machine Learning Algorithms, Unsupervised Learning, Classification Algorithms
★ 4.3 (6) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, CI/CD, Continuous Deployment, Docker (Software), Kubernetes, Model Training, Containerization, AI Workflows, Model Optimization, Scalability, Devops Tools, DevOps, Continuous Monitoring
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Airflow, MLOps (Machine Learning Operations), Fine-tuning, User Acceptance Testing (UAT), Prompt Patterns, LLM Application, AI Security, Extract, Transform, Load, Scripting, Technical Communication, SQL, Model Optimization, Data Pipelines, Data Presentation, Large Language Modeling, Python Programming, Performance Tuning, Root Cause Analysis, Statistical Analysis, Version Control
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate