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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

    Automate, Analyze, and AI Feedback

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, MLOps (Machine Learning Operations), Model Training, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Sampling (Statistics), Decision Intelligence, Statistical Methods, Model Deployment, Statistical Modeling, Human Machine Interfaces, Performance Metric, Performance Analysis, Applied Machine Learning, Machine Learning, Business Metrics, Predictive Analytics, Analysis

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Automate, Validate, and Promote ML Models Safely

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Responsible AI, CI/CD, Data Ethics, Model Deployment, Model Training, Continuous Integration, Continuous Delivery, Continuous Deployment, Cloud Platforms, Model Evaluation, Automation, Data Governance, Data Pipelines, Performance Tuning, Continuous Monitoring, Performance Analysis, Analysis

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Secure AI Systems Across Lifecycle Stages

    Kompetenzen, die Sie erwerben: AI Security, Threat Modeling, MITRE ATT&CK Framework, Security Controls, MLOps (Machine Learning Operations), Secure Coding, Security Testing, Threat Management, Model Deployment, Data Security, Model Training, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Vulnerability Assessments, Application Lifecycle Management, Data Integrity

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • W

    Whizlabs

    Azure ML: Bereitstellen, Verwalten und Experimentieren mit Modellen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Datenverwaltung, Daten-Strategie, Cloud-Management, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Datenmanagement, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Angewandtes maschinelles Lernen, Cloud-Bereitstellung, Datenspeicher, Verantwortungsvolle AI, Modellevaluation, Microsoft Azure, Feature Technik, Technische Merkmale, Vorverarbeitung von Daten, Skalierbarkeit, Algorithmen für maschinelles Lernen, Modell-Einsatz

    Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

  • P

    Pragmatic AI Labs

    Production ML with Hugging Face

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Hugging Face, Model Optimization, Rust (Programming Language), Application Deployment, CI/CD, LLM Application, AI Security, Performance Tuning, Large Language Modeling, Performance Testing, Cryptographic Protocols, Python Programming

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • W

    Whizlabs

    Azure AI & ML: Optimieren Sie Sprachmodelle für KI-Anwendungen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Daten-Pipelines, Prompt-Muster, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Kontinuierliche Überwachung, Datenvorverarbeitung, Schnelles Engineering, Modell Ausbildung, Cloud-Bereitstellung, Abruf-erweiterte Erzeugung, Bewertung des Modells, Modellevaluation, Feinabstimmung, AI-Arbeitsabläufe, Microsoft Azure, Prompt Engineering Tools, Vorverarbeitung von Daten, Modell-Einsatz

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • P

    Pearson

    Introduction to Transformer Models for NLP: Unit 3

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Vision Transformer (ViT), Model Deployment, Transfer Learning, Hugging Face, MLOps (Machine Learning Operations), Cloud Deployment, Large Language Modeling, Generative AI, Fine-tuning, Computer Vision, Image Analysis, Generative Model Architectures, Natural Language Processing, Application Deployment

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Testing and Refining LLM Applications

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), LLM Application, AI Security, Test Automation, Test Script Development, Test Driven Development (TDD), Unit Testing, CI/CD, Continuous Integration, Software Testing, Testability, Large Language Modeling, Model Deployment, Test Case, Responsible AI, Security Testing, AI Workflows, Python Programming, Statistical Analysis, SQL

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • W

    Whizlabs

    Azure ML: Entwerfen und Vorbereiten von Machine Learning-Lösungen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverwaltung, Statistische Modellierung, Daten-Pipelines, Entwicklungsumgebung, Datenmanagement, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Daten importieren/exportieren, Modell-Einsatz, Algorithmen für maschinelles Lernen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Build Testable Python Packages for AI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Package and Software Management, Unit Testing, Code Reusability, Testability, Software Design, Python Programming, AI Workflows, Test Script Development, Test Case, Test Tools

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Deploy & Evaluate Vision Models Effectively

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, Performance Metric, Performance Measurement, Failure Analysis

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Advancing Your Career in Production AI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Optimization, Responsible AI, Data Ethics, Model Training, Model Deployment, Technical Design, Prompt Engineering, AI Security, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Technical Communication, Communication, AI Workflows, MLOps (Machine Learning Operations), LLM Application, Apache Airflow, System Design and Implementation, Python Programming, CI/CD, SQL, AWS CloudFormation

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten mlops Kurse

  • Automate, Analyze, and AI Feedback: Coursera
  • Automate, Validate, and Promote ML Models Safely: Coursera
  • Secure AI Systems Across Lifecycle Stages: Coursera
  • Azure ML: Bereitstellen, Verwalten und Experimentieren mit Modellen: Whizlabs
  • Production ML with Hugging Face: Pragmatic AI Labs
  • Azure AI & ML: Optimieren Sie Sprachmodelle für KI-Anwendungen: Whizlabs
  • Introduction to Transformer Models for NLP: Unit 3: Pearson
  • Testing and Refining LLM Applications: Coursera
  • Azure ML: Entwerfen und Vorbereiten von Machine Learning-Lösungen: Whizlabs
  • Build Testable Python Packages for AI: Coursera

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