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 (Maschinelles Lernen Operations), Regressionsanalyse, Prädiktive Modellierung, Tensorflow, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Datenverarbeitung, Künstliche neuronale Netze, Microsoft Azure, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Deep Learning, Explorative Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Jupyter, Datenvisualisierung, Unüberwachtes Lernen, Bildanalyse, Datenanalyse, Pandas (Python-Paket)
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Google Cloud-Platform, CI/CD, Daten-Pipelines, Angewandtes maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen
Mittel · Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Verantwortungsvolle KI, Cloud Computing, Datensicherheit, Informationen zum Datenschutz, Datenbausteine, Microsoft Azure, Daten-Pipelines, Datenethik, Kontinuierliche Überwachung, Leistungsoptimierung, Maschinelles Lernen, Skalierbarkeit
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, MLOps (Machine Learning Operations), Applied Machine Learning, Machine Learning, Responsible AI, Performance Measurement, Predictive Modeling, Leadership and Management, Predictive Analytics, Data Processing, Fraud detection, Business Leadership, Business Transformation, Data-Driven Decision-Making, Business Priorities, Data Science
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Supervised Learning, Generative Model Architectures, Unsupervised Learning, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, LLM Application, Applied Machine Learning, Data Collection, Machine Learning Algorithms, OpenAI, Feature Engineering, Data Ethics, Dimensionality Reduction, MLOps (Machine Learning Operations), Machine Learning, Multimodal Prompts, Data Processing, Network Architecture
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Infrastructure as a Service (IaaS), Google Cloud-Platform, Verteiltes Rechnen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Cloud-API, Technische Kommunikation, Bereitstellung von Anwendungen, CI/CD, Microservices, DevOps, Kontinuierliche Lieferung, Cloud Computing, Cloud-Infrastruktur, Angewandtes maschinelles Lernen, Cloud-natives Computing, Agile Entwicklung von Software, Software-Ingenieur, Maschinelles Lernen, Cloud-Plattformen, Auszug
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Verantwortungsvolle KI, Cloud Management, Künstliche neuronale Netze, Tensorflow, Informationen zum Datenschutz, Überwachtes Lernen, Datenanalyse, Datenverarbeitung, Daten-Pipelines, Bereitstellung von Anwendungen, Datensicherheit, Datenethik, Kontinuierliche Überwachung, Leistungsoptimierung, Skalierbarkeit, Bildanalyse, Maschinelles Lernen, Pandas (Python-Paket), Virtuelle Maschinen, Datenumwandlung
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Regressionsanalyse, Verantwortungsvolle KI, Zielsetzung, Lern-Strategien, Compliance Management, Erhebung von Daten, Produktivität, Geschäftsethik, Datenanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Deep Learning, Datenethik, Unüberwachtes Lernen, Testplanung, Random Forest Algorithmus, Algorithmen für maschinelles Lernen, Workflow Management, Lernen mit Entscheidungsbäumen
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Data Presentation, Tensorflow, Application Deployment, Dimensionality Reduction, MLOps (Machine Learning Operations), Probability Distribution, Apache Spark, Statistical Hypothesis Testing, Supervised Learning, Data Visualization Software, Data Pipelines, Design Thinking, Unit Testing, Data Science, Machine Learning, Python Programming
Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Regressionsanalyse, Prädiktive Modellierung, Cloud Management, Verantwortungsvolle KI, Bereitstellung von Anwendungen, Datenbausteine, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Microsoft Azure, Überwachtes Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Daten-Pipelines, Maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Virtuelle Maschinen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Dataflow, Google Cloud Platform, Data Pipelines, Real Time Data, Data Lakes, MLOps (Machine Learning Operations), Unstructured Data, Data Processing, Cloud Engineering, Systems Design, Data Warehousing, Big Data, Data Infrastructure, Cloud Storage, Analytics, Database Development, Tensorflow, Data Visualization, Extract, Transform, Load, Dashboard
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Google Cloud Platform, Cloud Infrastructure, Hardware Architecture, Application Deployment, Infrastructure Architecture, Infrastructure As A Service (IaaS), Cloud Computing Architecture, Performance Tuning, Computer Hardware, Computer Architecture, MLOps (Machine Learning Operations), Cloud Platforms, Business Workflow Analysis, Interoperability, Artificial Intelligence, Product Demonstration, Performance Improvement, Systems Architecture, Benchmarking
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate