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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


  • 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

  • G

    Google Cloud

    AI Infrastructure: ストレージ オプション

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, Cloud Infrastructure, Cloud Storage, Data Infrastructure, Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Model Training, Data Storage, Data Storage Technologies, File Systems, Cloud Solutions, Applied Machine Learning, Infrastructure Architecture, Performance Tuning, Data Pipelines

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • B

    Board Infinity

    Deploying Deep Learning: Quantization, Serving, and Edge AI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Application Deployment, Model Optimization, MLOps (Machine Learning Operations), Cloud Deployment, Fine-tuning, Containerization, LLM Application, Large Language Modeling, Docker (Software), Model Evaluation, API Design, Scalability, Memory Management

    Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

  • M

    Microsoft

    Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens

    Kompetenzen, die Sie erwerben: AI-Integrationen, Maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Modellevaluation, Künstliche Intelligenz, Datenmanagement, Modell-Einsatz, Datenverwaltung, Anwendungs-Rahmenwerke, Datenvorverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Bereinigung von Daten, Skalierbarkeit, Daten-Infrastruktur, AI-Arbeitsabläufe, Infrastruktur-Architektur, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Datensicherheit, Daten-Pipelines, Bereitstellung von Anwendungen

    ★ 4.5 (265) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Architect AI Systems: From Concept to Code

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Systems Architecture, AI Workflows, Process Modeling, Model Based Systems Engineering, System Design and Implementation, Systems Analysis, Enterprise Modeling, Model Training, Diagram Design, Dataflow, MLOps (Machine Learning Operations), Requirements Management

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Deploy Vector DBs Securely

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Vector Databases, Grafana, Containerization, Role-Based Access Control (RBAC), Docker (Software), MLOps (Machine Learning Operations), Application Deployment, AI Security, Enterprise Security, Scalability, Data Access, Authorization (Computing), Dashboard Creation, Encryption, Cryptographic Protocols, Performance Tuning, System Monitoring, Infrastructure Security, Continuous Monitoring

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • B

    Board Infinity

    Transformers and NLP: Fine-Tuning Models with Hugging Face

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Fine-tuning, Model Optimization, Hugging Face, Model Deployment, Model Training, Transfer Learning, Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, Performance Tuning, LLM Application, Generative Model Architectures, Data Preprocessing, Data Pipelines, Version Control, Git (Version Control System)

    Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

  • P

    Packt

    LLMs in Enterprise

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation, LLM Application, Model Deployment, Responsible AI, Large Language Modeling, Fine-tuning, MLOps (Machine Learning Operations), Multimodal Prompts, Prompt Patterns, Enterprise Application Management, Application Deployment, Model Optimization, AI Workflows, Model Evaluation, Data Management, Model Training, Generative AI, Embeddings, API Design

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • G

    Google Cloud

    AI 基础设施:存储选项

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Google Cloud Platform, Cloud Infrastructure, Cloud Storage, Data Infrastructure, Data Storage, Performance Tuning, Model Training, Cloud Solutions, Data Storage Technologies, MLOps (Machine Learning Operations), AI Workflows, Data Pipelines, File Systems

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • G

    Google Cloud

    Einführung in KI und maschinelles Lernen in der Google Cloud

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Google Cloud-Plattform, Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Schnelles Engineering, Cloud-Infrastruktur, Bewertung des Modells, Künstliche Intelligenz, Modellevaluation, Modell Ausbildung, Modell-Einsatz, Tensorflow, Angewandtes maschinelles Lernen, AI-Arbeitsabläufe, Multimodale Aufforderungen, Daten-Infrastruktur, Generative AI-Agenten, Generative Modellarchitekturen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Google Gemini

    ★ 4.6 (329) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • P

    Packt

    Optimizing, Deploying, and Governing LLMs in the Enterprise

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Responsible AI, LLM Application, Large Language Modeling, MLOps (Machine Learning Operations), Multimodal Prompts, Enterprise Application Management, Application Deployment, Model Optimization, AI Workflows, Data Management, Generative AI, Data Strategy, AI Personalization, Data Governance, Scalability, Data Quality

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • J

    John Wiley & Sons

    CompTIA DataX Study Guide

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Statistical Methods, Exploratory Data Analysis, Data Preprocessing, Model Evaluation, Data Processing, Data Quality, Model Deployment, Data Transformation, Machine Learning Methods, Image Analysis, Statistics, Statistical Machine Learning, Data Analysis, Data Science, MLOps (Machine Learning Operations), Applied Machine Learning, Unsupervised Learning, Computer Vision, Machine Learning Algorithms

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten mlops Kurse

  • Deep Learning: Advanced Backbones and Efficient GPU Training: Board Infinity
  • AI Infrastructure: ストレージ オプション: Google Cloud
  • Deploying Deep Learning: Quantization, Serving, and Edge AI: Board Infinity
  • Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens: Microsoft
  • Architect AI Systems: From Concept to Code: Coursera
  • Deploy Vector DBs Securely: Coursera
  • Transformers and NLP: Fine-Tuning Models with Hugging Face: Board Infinity
  • LLMs in Enterprise: Packt
  • AI 基础设施:存储选项: Google Cloud
  • Einführung in KI und maschinelles Lernen in der Google Cloud: Google Cloud

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