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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


  • C

    Coursera

    Master Agentic AI: Core Principles & Real-World PC

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Threat Modeling, Feature Engineering, Anomaly Detection, Data Visualization, Data Presentation, MLOps (Machine Learning Operations), Agentic Workflows, Interactive Data Visualization, AI Orchestration, AI Security, A/B Testing, Generative AI Agents, Threat Management, Model Optimization, Open Web Application Security Project (OWASP), Technical Communication, Agentic systems, Continuous Monitoring, CI/CD, Reinforcement Learning

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • G

    Google Cloud

    Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer Professional Certificate 日本語版

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, Dataflow, Data Pipelines, Data Lakes, Data Governance, Data Store, Model Deployment, Cloud Engineering, Apache Kafka, Tensorflow, MLOps (Machine Learning Operations), Data Infrastructure, Data Storage Technologies, Data Migration, Apache Spark, Data Architecture, Unstructured Data, Real Time Data, Data Processing, Data Warehousing

    4,4
    Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
    ·
    90 Bewertungen

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • E

    Edureka

    AI Security

    Kompetenzen, die Sie erwerben: AI Security, Responsible AI, Incident Response, Computer Security Incident Management, Data Ethics, Generative AI, LLM Application, Large Language Modeling, Generative Model Architectures, Prompt Patterns, Threat Modeling, Cybersecurity, Security Testing, IT Security Architecture, Artificial Intelligence, Machine Learning, Security Management, MLOps (Machine Learning Operations), Agentic systems, Ethical Standards And Conduct

    3,7
    Bewertung, 3,7 von 5 Sternen
    ·
    7 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • D

    Duke University

    Operationalisierung von LLMs auf Azure

    Kompetenzen, die Sie erwerben: OpenAI-API, Prompt-Muster, Einbettungen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Schnelles Engineering, OpenAI, Abruf-erweiterte Erzeugung, Modellierung großer Sprachen, Python-Programmierung, Microsoft Azure, LLM-Bewerbung, Bereitstellung von Anwendungen, Rahmen für das Risikomanagement, Modell-Einsatz

    4,2
    Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
    ·
    51 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • P

    Pragmatic AI Labs

    Enterprise AI and Data Engineering with Databricks

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, Databricks, Generative AI, Data Lakes, Generative AI Agents, Data Governance, Data Architecture, AI Enablement, Data Modeling, Data Management, Data Processing, Data Strategy, Data Quality, Scala Programming, SQL, Python Programming, Data Visualization, Data Literacy

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    6 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • C

    Coursera

    Fortgeschrittene Techniken des Maschinellen Lernens

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Software für maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Klassifizierungsalgorithmen, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Gesicht umarmen, Vorverarbeitung von Daten, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Building and Optimizing AI Agent Workflows

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Agentic Workflows, AI Orchestration, Generative AI Agents, Model Optimization, Model Training, Data Ethics, Responsible AI, Model Deployment, Agentic systems, Artificial Intelligence, Generative AI, MLOps (Machine Learning Operations), Data Transformation, Model Evaluation, Reinforcement Learning, Code Reusability, Fine-tuning, System Design and Implementation, Python Programming

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    LLM Engineering That Works: Prompting, Tuning, and Retrieval

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, MLOps (Machine Learning Operations), Model Optimization, Model Deployment, Feature Engineering, Product Requirements, Prompt Engineering, Data Ethics, Prompt Patterns, LLM Application, Model Training, Kubernetes, AI Security, Systems Architecture, Large Language Modeling, Model Evaluation, PyTorch (Machine Learning Library), Apache Airflow, Data Pipelines, SQL

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • P

    Pragmatic AI Labs

    Next-Gen AI Development with Hugging Face

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Hugging Face, Fine-tuning, Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), CI/CD, Continuous Deployment, Model Evaluation, Applied Machine Learning, Continuous Integration, Transfer Learning, Agentic Workflows, Data Preprocessing, Generative AI Agents, Model Training, Large Language Modeling, Image Analysis, Rust (Programming Language), Model Optimization, AI Orchestration

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • C

    CertNexus

    Schließen Sie ein Data Science Projekt ab

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Kontinuierliche Bereitstellung, Kommunikation, Datengestützte Entscheidungsfindung, Engagement der Interessengruppen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Präsentation der Daten, Maschinelles Lernen, Datenvisualisierung, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Abschluss des Projekts, Daten-Storytelling, Präsentationen, Angewandtes maschinelles Lernen, Web-Anwendungen, Lieferung der Lösung, Datenwissenschaft, Kommunikation mit Interessenvertretern, Engagement von Stakeholdern, Algorithmen für maschinelles Lernen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    Evaluating and Debugging Generative AI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, LLM Application, Jupyter, AI Workflows, Model Training, Software Versioning

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    10 Bewertungen

    Mittel · Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • C

    Coursera

    Statistical Inference & Predictive Modeling Foundations

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Descriptive Statistics, A/B Testing, Classification And Regression Tree (CART), Dashboard, Dashboard Creation, Model Evaluation, Model Deployment, Data-Driven Decision-Making, Risk Analysis, Histogram, Statistical Inference, Descriptive Analytics, Simulations, Predictive Modeling, Regression Analysis, Data Visualization, MLOps (Machine Learning Operations), Decision Making, Decision Tree Learning, Keras (Neural Network Library)

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

1…181920…36

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten mlops Kurse

  • Master Agentic AI: Core Principles & Real-World PC: Coursera
  • Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer Professional Certificate 日本語版: Google Cloud
  • AI Security: Edureka
  • Operationalisierung von LLMs auf Azure: Duke University
  • Enterprise AI and Data Engineering with Databricks: Pragmatic AI Labs
  • Fortgeschrittene Techniken des Maschinellen Lernens: Coursera
  • Building and Optimizing AI Agent Workflows: Coursera
  • LLM Engineering That Works: Prompting, Tuning, and Retrieval: Coursera
  • Next-Gen AI Development with Hugging Face: Pragmatic AI Labs
  • Schließen Sie ein Data Science Projekt ab: CertNexus

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