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.

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Umarmendes Gesicht, Modellevaluation, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), GitHub, Transfer Learning, Modell-Bereitstellung, Cloud Computing, Cloud-Bereitstellung, DevOps, Containerisierung, Docker (Software), Microsoft Azure, CI/CD, Software für maschinelles Lernen
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Data Preprocessing, Model Evaluation
Mittel · Kurs · 1–3 Monate
Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, CI/CD, Continuous Deployment, Docker (Software), Kubernetes, Containerization, AI Workflows, Scalability, AI Orchestration, DevOps, Model Evaluation, Continuous Monitoring, Version Control
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Pearson
Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, AWS SageMaker, CI/CD, Data Management, Cloud Deployment, Model Evaluation, Data Preprocessing, Machine Learning, Automation, Data Pipelines, Continuous Monitoring
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Programmierung, Generative KI, Serverloses Rechnen, LLM-Bewerbung, Umarmendes Gesicht, Verarbeitung natürlicher Sprache, Jenkins, Modellierung großer Sprachen, Restful API, Rust (Programmiersprache), Testfall, Cloud Computing, DevOps, Docker (Software), Bereitstellung von Anwendungen, Containerisierung, CI/CD, Befehlszeilen-Schnittstelle, Daten-Pipelines, Amazon Webdienste
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Responsible AI, Generative AI, Model Deployment, Tensorflow, Google Cloud Platform, Keras (Neural Network Library), Data Preprocessing, Data Quality, MLOps (Machine Learning Operations), Exploratory Data Analysis, Machine Learning, Applied Machine Learning, Model Evaluation, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Cleansing, Prompt Engineering, Cloud Deployment, Data Strategy, Cloud Computing
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Feature Engineering, PySpark, Data Import/Export, Big Data, Apache Spark, Dashboard, Data Architecture, Data Governance, Apache Kafka, Cloud Deployment, Apache Hadoop, Metadata Management, Data Storage, Apache Hive, Application Programming Interface (API), Data Quality, Data Cleansing, Applied Machine Learning, Cloud Services
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Modellevaluation, Datenvorverarbeitung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), AWS SageMaker, Cloud-Bereitstellung, Modell-Bereitstellung, Python-Programmierung, Serverloses Rechnen, Amazon Webdienste, Feature Technik, Microsoft Azure, Explorative Datenanalyse, Cloud-Lösungen, Daten-Pipelines
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud-Platform, Technologien zur Datenspeicherung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Datenmodellierung, Modell-Bereitstellung, Datenmanagement, Datensicherheit, Feature Technik, Datenverarbeitung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Board Infinity
Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, MLOps (Machine Learning Operations), Data Preprocessing, Model Deployment, Jenkins, Apache Mahout, AI Security, Applied Machine Learning, Classification Algorithms, Java, Continuous Deployment, Java Programming, Federated Learning, Artificial Intelligence, Model Evaluation, Deep Learning, Machine Learning, Spring Boot, Natural Language Processing, Reinforcement Learning
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Faltungsneuronale Netzwerke, Umarmendes Gesicht, Fehlersuche, Datenvorverarbeitung, Transfer Learning, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Künstliche neuronale Netze, Verarbeitung natürlicher Sprache, Überwachtes Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Angewandtes maschinelles Lernen, Deep Learning, Einbettungen, Tensorflow, Leistungsoptimierung, Bildanalyse, Computervision
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Packt
Kompetenzen, die Sie erwerben: Retrieval-Augmented Generation, Large Language Modeling, Hugging Face, MLOps (Machine Learning Operations), OpenAI, Prompt Engineering, Model Deployment, AWS SageMaker, Extract, Transform, Load, Embeddings, Data Pipelines, CI/CD, Vector Databases, Model Evaluation
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate