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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

    Harden AI: Secure Your ML Pipelines

    Kompetenzen, die Sie erwerben: AI Security, Vulnerability Scanning, Hardening, DevSecOps, Vulnerability Assessments, Responsible AI, Identity and Access Management, MLOps (Machine Learning Operations), Cyber Governance, Infrastructure Security, Application Security, Security Controls, CI/CD, Continuous Monitoring, AI Personalization, Resilience, Compliance Management, Anomaly Detection, Data Integrity, Engineering

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Advanced RAG Patterns

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Retrieval-Augmented Generation, Prompt Patterns, Agentic systems, Performance Testing, Prompt Engineering, Generative AI Agents, Generative AI, Agentic Workflows, Performance Tuning, Model Evaluation, Verification And Validation, Large Language Modeling, MLOps (Machine Learning Operations), Embeddings

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Choose Optimal Data Structures for ML

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Structures, Feature Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Java Programming, Java, Performance Tuning, Data Processing, Applied Machine Learning, System Monitoring, Scalability, Performance Analysis, Memory Management, Benchmarking, Graph Theory, Program Implementation

    Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Master Java Build Tools for ML Projects

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Build Tools, CI/CD, Software Development Tools, Java, Gradle, Java Programming, Apache Maven, MLOps (Machine Learning Operations), Package and Software Management, Applied Machine Learning, Dependency Analysis

    Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Google Cloud

    Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, Google Gemini, Generative AI Agents, Generative AI, MLOps (Machine Learning Operations), Applied Machine Learning, AI Workflows, Artificial Intelligence, Model Training, Cloud Infrastructure, Big Data, Model Deployment, Data Infrastructure, Prompt Engineering, Large Language Modeling, Agentic Workflows, Natural Language Processing, Model Evaluation, Predictive Modeling, Cloud Storage

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • G

    Google Cloud

    AI Infrastructure: Storage Options

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Infrastructure, Model Training, Data Preprocessing, Model Deployment, Data Storage Technologies, Data Processing, Model Optimization, AI Workflows, Data Persistence, Data Pipelines, Data Access, File Systems

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • W

    Whizlabs

    Azure ML: Erforschen und Konfigurieren des Arbeitsbereichs für maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Azure, Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Azure Synapse-Analytik, Apache Spark, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Datenverwaltung, Angewandtes maschinelles Lernen, Statistische Methoden, Modell-Einsatz, Datenmanagement, Statistische Modellierung, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Cloud Computing, Vorverarbeitung von Daten, Datenverarbeitung, Datenspeicher, Entwicklungsumgebung

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Design, Compare and Analyze LLM Architectures

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Diagram Design, Unified Modeling Language, Cloud Deployment, Model Deployment, Information Privacy, MLOps (Machine Learning Operations), Application Programming Interface (API), AI Product Strategy, Analysis, Data Pipelines, Cloud API, Feature Engineering, Cost Management, Performance Analysis, Business Risk Management

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Scale Kubernetes: Optimize Your Systems

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Scalability, Dashboard, Kubernetes, Capacity Management, Analysis, Performance Tuning, MLOps (Machine Learning Operations), Scenario Testing, Memory Management, Continuous Monitoring

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • H

    H2O.ai

    H2O Gen AI Ecosystem Overview - Level 2

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Model Optimization, Model Training, Generative AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), MLOps (Machine Learning Operations), AI Workflows, System Monitoring, Machine Learning Methods, Real Time Data, Continuous Monitoring, Applied Machine Learning, Data Preprocessing, Artificial Intelligence, Machine Learning

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Google Cloud

    Autoscaling TensorFlow Model Deployments with TF Serving and Kubernetes

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, Model Deployment, Tensorflow, Kubernetes, Scalability, Cloud Deployment, Image Analysis, Applied Machine Learning, Model Training, Cloud Computing, MLOps (Machine Learning Operations), Cloud Management, Cloud Storage, Data Management

    Mittel · Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • G

    Google Cloud

    Implementing Canary Releases of TensorFlow Model Deployments with Kubernetes and Anthos Service Mesh

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud Computing, Model Deployment, Cloud Deployment, Istio, Tensorflow, Google Cloud Platform, MLOps (Machine Learning Operations), Kubernetes, Application Deployment, Continuous Deployment, Microservices, Load Balancing

    Mittel · Projekt · Weniger als 2 Stunden

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten mlops Kurse

  • Harden AI: Secure Your ML Pipelines: Coursera
  • Advanced RAG Patterns: Coursera
  • Choose Optimal Data Structures for ML: Coursera
  • Master Java Build Tools for ML Projects: Coursera
  • Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud: Google Cloud
  • AI Infrastructure: Storage Options: Google Cloud
  • Azure ML: Erforschen und Konfigurieren des Arbeitsbereichs für maschinelles Lernen: Whizlabs
  • Design, Compare and Analyze LLM Architectures: Coursera
  • Scale Kubernetes: Optimize Your Systems: Coursera
  • H2O Gen AI Ecosystem Overview - Level 2: H2O.ai

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