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.

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Dataflow, Data Pipelines, Data Processing, Database Development, Model Deployment, Data Infrastructure, Data Architecture, Google Cloud Platform, Machine Learning, Cloud Security, Interactive Data Visualization, Data Visualization, Data Storytelling, Security Controls, Data Analysis, Data Governance, Data Strategy, Data Storage Technologies, Disaster Recovery
★ 4.7 (14) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Modell Ausbildung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Software für maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Gesicht umarmen, Klassifizierungsalgorithmen, Methoden des maschinellen Lernens, Datenverarbeitung, Datenvorverarbeitung
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Google Cloud Platform, Tensorflow, Cloud Deployment, Data Pipelines, MLOps (Machine Learning Operations), Kubernetes, AI Workflows, Cloud-Based Integration, Machine Learning
Mittel · Projekt · Weniger als 2 Stunden

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Airflow, Model Optimization, Data Validation, Image Analysis, Transfer Learning, Data Preprocessing, Data Integrity, Model Evaluation, Debugging, Computer Vision, PyTorch (Machine Learning Library), Data Pipelines, Feature Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Tensorflow, Model Training, Embeddings, Performance Tuning, Deep Learning, Digital Signal Processing
Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Modell-Optimierung, Bewertung des Modells, Datenumwandlung, Explorative Datenanalyse, Technische Merkmale, Maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Vorverarbeitung von Daten, Modell-Einsatz, Python-Programmierung, Datenwissenschaft, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), IBM Wolke, Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Datenvorverarbeitung, Modellevaluation
★ 4.3 (16) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Edge Impulse
Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, AI literacy, Machine Learning Methods, Anomaly Detection, Convolutional Neural Networks, Machine Learning, Cloud Computing, Internet Of Things, Product Engineering, Embedded Systems, Industrial Engineering, Data Science, Product Development
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, MLOps (Machine Learning Operations), Model Optimization, Model Deployment, Feature Engineering, Product Requirements, Prompt Engineering, Data Ethics, Prompt Patterns, LLM Application, Model Training, Kubernetes, AI Security, Systems Architecture, Large Language Modeling, Model Evaluation, PyTorch (Machine Learning Library), Apache Airflow, Data Pipelines, SQL
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Fine-tuning, PyTorch (Machine Learning Library), Model Evaluation, Model Training, Vision Transformer (ViT), Model Optimization, Transfer Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Natural Language Processing, Debugging, Containerization, Kubernetes, Docker (Software), Distributed Computing, Performance Tuning, Tensorflow, Deep Learning, Cloud Computing, Data Pipelines
Fortgeschritten · Spezialisierung · 1–3 Monate

Starweaver
Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Fine-tuning, Generative AI Agents, Retrieval-Augmented Generation, CrewAI, AI Orchestration, Prompt Engineering Tools, AI Enablement, Vector Databases, Agentic Workflows, AI Workflows, Model Deployment, AI Personalization, Generative AI, Transfer Learning, Agentic systems, MLOps (Machine Learning Operations), Python Programming, System Monitoring, Engineering
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, Generative AI, Generative AI Agents, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), MLOps (Machine Learning Operations), AI literacy, Artificial Intelligence, AI Workflows, Cloud Infrastructure, Agentic systems, Applied Machine Learning, Model Training, Model Deployment, Machine Learning, Predictive Modeling, No-Code Development
★ 4.1 (18) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Agentic Workflows, AI Orchestration, Generative AI Agents, Model Optimization, Model Training, Data Ethics, Responsible AI, Model Deployment, Agentic systems, Artificial Intelligence, Generative AI, MLOps (Machine Learning Operations), Data Transformation, Model Evaluation, Reinforcement Learning, Code Reusability, Fine-tuning, System Design and Implementation, Python Programming
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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