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.

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Unit Testing, MLOps (Machine Learning Operations), Kubernetes, Docker (Software), Containerization, Test Driven Development (TDD), Application Deployment, Continuous Integration, Software Testing, Model Training, CI/CD, Scalability, Scikit Learn (Machine Learning Library), Tensorflow, PyTorch (Machine Learning Library), Performance Tuning, Python Programming, Software Engineering, Git (Version Control System)
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Generative AI, Model Optimization, MLOps (Machine Learning Operations), Google Cloud Platform, Responsible AI, Continuous Monitoring
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Generative AI, MLOps (Machine Learning Operations), Model Optimization, Model Deployment, Machine Learning Methods, Continuous Monitoring, AI Security, Responsible AI
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Google Cloud Platform, Data Store, Model Deployment, Data Modeling, Feature Engineering, Data Management, Data Storage
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: LangChain, LLM Application, Hugging Face, Retrieval-Augmented Generation, Prompt Patterns, LangGraph, Model Deployment, AI Workflows, Large Language Modeling, AI Orchestration, Generative AI, Token Optimization, Generative Model Architectures, AI Integrations, Fine-tuning, Embeddings, Data Pipelines, Containerization, Restful API, Docker (Software)
★ 1.7 (7) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Google Cloud Platform, Model Deployment, Model Training, Application Lifecycle Management, DevOps, AI Workflows, Applied Machine Learning, CI/CD, Automation
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Kontinuierliche Lieferung, Cloud-Technik, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Computer Vision, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Software-Entwicklung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Cloud-Anwendungen, Cloud-Bereitstellung, Cloud-API, Angewandtes maschinelles Lernen, Microsoft Azure, AI-Arbeitsabläufe, Google Cloud-Plattform, Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), Cloud-Entwicklung, Softwaretechnik, Flask (Web-Framework), Modell-Einsatz
★ 4.5 (92) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, Google Cloud Platform, Data Modeling, Feature Engineering, Data Store, Data Processing, Data Management, Data Storage
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Google Cloud Platform, Model Deployment, Application Lifecycle Management, Model Training, DevOps, Applied Machine Learning, Cloud Deployment, AI Workflows, Devops Tools, Automation, CI/CD
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, MLOps (Machine Learning Operations), Generative AI, Continuous Monitoring, Model Optimization, Model Deployment
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Google Cloud Platform, Data Store, Feature Engineering, Model Deployment, AI Workflows, Data Modeling, Data Storage, Data Management, Data Import/Export
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, Google Cloud Platform, Model Training, DevOps, Application Lifecycle Management, Machine Learning Methods, AI Workflows, Automation
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen