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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


  • G

    Google Cloud

    Orchestrate ML Workflows with Vertex AI Pipelines

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), AI Orchestration, AI Workflows, Data Pipelines, Model Deployment, Agentic Workflows, Generative AI Agents, Google Cloud Platform, Forecasting, Model Training, Agentic systems, Prompt Engineering, Automation

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Multimodal Intelligence - Vision, Audio & Language in Action

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Responsible AI, API Design, Multimodal Prompts, Data Preprocessing, Vision Transformer (ViT), Data Processing, Solution Architecture, Kubernetes, Apache Airflow, Transfer Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Data Pipelines, CI/CD, Model Evaluation, Deep Learning, Natural Language Processing, Computer Vision, Docker (Software), Ethical Standards And Conduct

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • D

    Duke University

    Rust Programmierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Kontinuierliche Integration, DevOps, Serverloses Rechnen, Befehlszeilenschnittstelle, Testfall, Rust (Programmiersprache), Einheitliche Prüfung, LLM-Bewerbung, Restful API, Containerisierung, Gesicht umarmen, Bereitstellung von Anwendungen, Cloud Computing, Docker (Software), Jenkins, Computer Programmierung, CI/CD, Einheitstest, Modellierung großer Sprachen, Computerprogrammierung, Daten-Pipelines

    3,9
    Bewertung, 3,9 von 5 Sternen
    ·
    299 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • C

    Coursera

    LLM Optimization & Evaluation

    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

  • D

    Duke University

    MLOps-Plattformen: Amazon SageMaker und Azure ML

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Azure, Maschinelles Lernen, Serverloses Rechnen, Bewertung des Modells, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Technische Merkmale, Datenanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Amazon Web Services, Python-Programmierung, Methoden des maschinellen Lernens, Modell-Einsatz, Cloud-Bereitstellung, AWS SageMaker, Amazon Webdienste, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Feature Technik, Explorative Datenanalyse, Modellevaluation, Vorverarbeitung von Daten, Daten-Pipelines

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

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • P

    Packt

    AI Engineer Professional

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Fine-tuning, Containerization, Model Optimization, AI Workflows, Model Evaluation, Model Deployment, Generative AI Agents, LangGraph, Keras (Neural Network Library), Agentic Workflows, Transfer Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), CrewAI, Image Analysis, Large Language Modeling, Natural Language Processing, Python Programming

    Fortgeschritten · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Deploying and Maintaining Production AI Systems

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Dashboard Creation, Generative AI, Dependency Analysis, Dashboard, Application Deployment, Continuous Deployment, Model Training, Responsible AI, Site Reliability Engineering, Release Management, Kubernetes, Application Performance Management, CI/CD, Performance Analysis, Continuous Monitoring, Automation, Cloud Platforms, Data-Driven Decision-Making

    Mittel · Kurs · 3–6 Monate

  • C

    Coursera

    MLOps in R: Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen mit Vetiver

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Bewertung des Modells, Kontinuierliche Überwachung, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Angewandtes maschinelles Lernen, Modell-Einsatz, Bereitstellung von Anwendungen, Methoden des maschinellen Lernens, Containerisierung, Gesundheitsinformatik, Modell Ausbildung, Erstellung des Dashboards, Modellevaluation, Docker (Software), Prädiktive Modellierung, Tidyverse (R-Paket), Kontinuierliche Bereitstellung, Anwendungsprogrammierschnittstelle (API)

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • C

    Coursera

    Automate, Evaluate and Deploy ML Models Confidently

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, Scalability, Model Optimization, CI/CD, Continuous Deployment, Machine Learning Software, Continuous Delivery, Model Training, DevOps, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Evaluation, Continuous Integration, Performance Measurement, Business Metrics, Automation, Business Priorities, Performance Analysis, YAML

    Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Heiße Neuerscheinung
    Heiße Neuerscheinung
    M

    Microsoft

    Microsoft Generative AI Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Responsible AI, Generative Model Architectures, Multimodal Prompts, Prompt Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Generative Adversarial Networks (GANs), Fine-tuning, Azure DevOps Pipelines, AI Security, Data Ethics, AI Orchestration, AI Workflows, Model Deployment, Azure DevOps, ChatGPT, AI Integrations, Microsoft Azure, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Python Programming

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

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • L

    LearnKartS

    AWS AI Practitioner Certification Prep

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Responsible AI, Prompt Engineering Tools, Computer Vision, Model Optimization, Generative Model Architectures, Machine Learning Methods, AI Workflows, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence, Model Training, Cloud Security, Amazon Elastic Compute Cloud, Risking, AI literacy, Embeddings, MLOps (Machine Learning Operations), Deep Learning, Data Wrangling

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

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • G

    Google Cloud

    Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - Español

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Google Cloud Platform, Model Deployment, DevOps, AI Workflows, Model Evaluation, Machine Learning Methods, Automation

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten mlops Kurse

  • Orchestrate ML Workflows with Vertex AI Pipelines: Google Cloud
  • Multimodal Intelligence - Vision, Audio & Language in Action: Coursera
  • Rust Programmierung: Duke University
  • LLM Optimization & Evaluation: Coursera
  • MLOps-Plattformen: Amazon SageMaker und Azure ML: Duke University
  • AI Engineer Professional: Packt
  • Deploying and Maintaining Production AI Systems: Coursera
  • MLOps in R: Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen mit Vetiver: Coursera
  • Automate, Evaluate and Deploy ML Models Confidently: Coursera
  • Microsoft Generative AI Engineering: Microsoft

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  • Google Cybersecurity-Zertifikat
  • Google Datenanalyse-Zertifikat
  • Google IT-Support-Zertifikat
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  • IBM Data Science-Zertifikat
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