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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


  • G

    Google Cloud

    Preparing for the Google Cloud Professional Data Engineer Exam 日本語版

    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

  • C

    Coursera

    Fortgeschrittene Techniken des Maschinellen Lernens

    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

  • G

    Google Cloud

    TFX on Google Cloud Vertex Pipelines

    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

  • C

    Coursera

    Vision & Audio AI Systems

    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

  • I

    IBM

    Schnelles Prototyping für maschinelles Lernen mit IBM Watson Studio

    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

  • E

    Edge Impulse

    Edge AI Fundamentals

    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

  • C

    Coursera

    LLM Engineering That Works: Prompting, Tuning, and Retrieval

    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

  • C

    Coursera

    Deep Learning Engineering

    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

  • S

    Starweaver

    GenAI Data and Analytics Academy

    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

  • G

    Google Cloud

    Introduction to AI and Machine Learning on GC - Español

    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

  • C

    Coursera

    Building and Optimizing AI Agent Workflows

    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

  • 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

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten mlops Kurse

  • Preparing for the Google Cloud Professional Data Engineer Exam 日本語版: Google Cloud
  • Fortgeschrittene Techniken des Maschinellen Lernens: Coursera
  • TFX on Google Cloud Vertex Pipelines: Google Cloud
  • Vision & Audio AI Systems: Coursera
  • Schnelles Prototyping für maschinelles Lernen mit IBM Watson Studio: IBM
  • Edge AI Fundamentals: Edge Impulse
  • LLM Engineering That Works: Prompting, Tuning, and Retrieval: Coursera
  • Deep Learning Engineering: Coursera
  • GenAI Data and Analytics Academy: Starweaver
  • Introduction to AI and Machine Learning on GC - Español: Google Cloud

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