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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

    Integrate, Scale, and Monitor ML Microservices

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Microservices, MLOps (Machine Learning Operations), Application Performance Management, AI Integrations, Site Reliability Engineering, AI Workflows, Continuous Monitoring, Performance Analysis, Event-Driven Programming

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • L

    LearnQuest

    Mitigate AI Risk and Ensure Ethical Operations

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, Operational Risk, Compliance Management, Governance Risk Management and Compliance, Regulatory Compliance, Risk Control, Risk Management Framework, Risk Analysis, Data Ethics, Risk Mitigation, Continuous Monitoring, Risk Management, Risk Modeling, Law, Regulation, and Compliance, Enterprise Risk Management (ERM), MLOps (Machine Learning Operations), Governance, Regulatory Requirements, Auditing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Google Cloud

    Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard Creation, Model Deployment, Feature Engineering, PySpark, Data Import/Export, Big Data, Apache Spark, Apache Hadoop, Dashboard, Data Architecture, Data Governance, Apache Kafka, Data Store, Cloud Services, Cloud Deployment, Data Access, Cloud API, Data Quality, Data Cleansing, Machine Learning Methods

    ★ 4.6 (4399) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • N

    NVIDIA

    Grundlagen der KI-Infrastruktur und des Betriebs

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Tiefes Lernen, Maschinelles Lernen, Cloud-Management, Cloud-Infrastruktur, Devops-Werkzeuge, Cloud-Bereitstellung, KI-Orchestrierung, Betrieb der Informationstechnologie, Künstliche Intelligenz, Cloud Computing, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), KI-Kenntnisse, Modellierung großer Sprachen, AI-Arbeitsabläufe, Daten-Infrastruktur, Netzinfrastruktur, Infrastruktur-Architektur, Daten-Zentren, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)

    ★ 4.6 (491) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Google Cloud

    Professional Cloud Architect Part 2: AI, Security, & Ops

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Kubernetes, Infrastructure as Code (IaC), Application Performance Management, Terraform, Generative AI, Identity and Access Management, Generative AI Agents, Google Gemini, Google Cloud Platform, Metadata Management, Data Sharing, Data Pipelines, Cloud-Native Computing, Cloud Development, Generative Model Architectures, Serverless Computing, Cloud Security, Cloud Computing Architecture, Dashboard Creation, MLOps (Machine Learning Operations)

    ★ 4.6 (2928) · Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • D

    Duke University

    KI-Produktmanagement

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenqualität, Datenwissenschaft, Tiefes Lernen, Maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Qualität der Daten, Bewertung des Modells, Produktdesign, Unüberwachtes Lernen, Modellevaluation, Modell Ausbildung, Projektleitung, Datenmanagement, Produktmanagement, Modell-Einsatz, Datenverwaltung, Datenvorverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Benutzerfreundliches Design, Verantwortungsvolle AI, Daten-Ethik, Design erleben, Menschenzentriertes Design, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)

    ★ 4.7 (1173) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • P

    Pragmatic AI Labs

    Rust on GCP

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, Data Pipelines, Rust (Programming Language), Google App Engine, Containerization, Cloud-Based Integration, Data Engineering, Cloud API, Cloud Engineering, Cloud Management, Multi-Cloud, Cloud Infrastructure, DevOps, Serverless Computing, MLOps (Machine Learning Operations), Cloud Services, Cloud Platforms, Cloud Storage, Cloud Security, Cloud Computing Architecture

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • G

    Google Cloud

    Machine Learning on Google Cloud

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Model Optimization, Generative AI, Model Deployment, Tensorflow, Generative AI Agents, Google Gemini, Model Training, Keras (Neural Network Library), Machine Learning, Generative Model Architectures, Data Preprocessing, Machine Learning Software, Machine Learning Methods, MLOps (Machine Learning Operations), Google Cloud Platform, Model Evaluation, Data Cleansing, Data Quality, Cloud Computing

    ★ 4.4 (3780) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • G

    Google Cloud

    Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Model Optimization, Generative AI, Google Cloud Platform, Model Deployment, Tensorflow, Generative AI Agents, Google Gemini, Model Training, Dataflow, Big Data, Keras (Neural Network Library), Machine Learning, Generative Model Architectures, Data Preprocessing, Machine Learning Software, CI/CD, Machine Learning Methods, Cloud Computing

    ★ 4.4 (4960) · Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • L

    LearnQuest

    Foundations of AI Governance and Responsible Development

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, Audit Working Papers, Governance, Governance Risk Management and Compliance, Compliance Management, Accountability Frameworks, Compliance Auditing, Internal Auditing, Data Governance, Regulatory Compliance, Audit Planning, Technical Communication, Auditing, Compliance Reporting, Model Training, MLOps (Machine Learning Operations), Regulatory Requirements, Accountability, Model Deployment, Risk Management

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Train, Tune, & Ship: End-to-End Machine Learning Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Training, Fine-tuning, Model Evaluation, Model Optimization, Machine Learning Methods, Predictive Modeling, Tensorflow, Statistical Machine Learning, Machine Learning Software, MLOps (Machine Learning Operations), Computer Vision, Performance Testing, Transfer Learning, Feature Engineering, Scikit Learn (Machine Learning Library), Verification And Validation, Network Architecture, Deep Learning, Benchmarking, PyTorch (Machine Learning Library)

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • B

    Board Infinity

    Deep Learning: Advanced Backbones and Efficient GPU Training

    Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Fine-tuning, Deep Learning, Vision Transformer (ViT), Transfer Learning, Convolutional Neural Networks, Model Optimization, Model Training, MLOps (Machine Learning Operations), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Evaluation, Distributed Computing, Data Preprocessing, Embeddings, Memory Management

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten mlops Kurse

  • Integrate, Scale, and Monitor ML Microservices: Coursera
  • Mitigate AI Risk and Ensure Ethical Operations: LearnQuest
  • Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP: Google Cloud
  • Grundlagen der KI-Infrastruktur und des Betriebs: NVIDIA
  • Professional Cloud Architect Part 2: AI, Security, & Ops: Google Cloud
  • KI-Produktmanagement: Duke University
  • Rust on GCP: Pragmatic AI Labs
  • Machine Learning on Google Cloud: Google Cloud
  • Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer: Google Cloud
  • Foundations of AI Governance and Responsible Development: LearnQuest

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