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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


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    G

    Google Cloud

    Advanced Machine Learning on Google Cloud

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Model Optimization, Convolutional Neural Networks, Google Cloud Platform, Natural Language Processing, Tensorflow, MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, Reinforcement Learning, Model Training, Transfer Learning, Computer Vision, Keras (Neural Network Library), Systems Design, Applied Machine Learning, Image Analysis, AI Personalization, Cloud Deployment, Recurrent Neural Networks (RNNs), Machine Learning

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    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
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    1546 Bewertungen

    Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    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

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    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

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    B

    Board Infinity

    Deep Learning: Train Neural Networks and Deploy with Docker

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Model Training, Deep Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Scalability, Docker (Software), MLOps (Machine Learning Operations), Application Deployment, Containerization, Model Evaluation, Artificial Neural Networks, Tensorflow, Model Optimization, Network Model, Network Architecture, Performance Testing

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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    G

    Google Cloud

    Maschinelle Lernsysteme für die Produktion

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Maschinelles Lernen, Verteiltes Rechnen, Abhängigkeitsanalyse, Daten-Pipelines, Google Cloud-Plattform, Modell-Einsatz, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Hybrides Cloud-Computing, Modell-Optimierung, Entwurf von Systemen, Leistungsoptimierung, Tensorflow

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
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    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

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    M

    Microsoft

    Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens

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

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    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
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    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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    A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    Maschinelles Lernen: Algorithmen in der realen Welt

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Validierung von Daten, Projektleitung, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandtes maschinelles Lernen, Technische Merkmale, Verantwortungsvolle AI, Bewertung des Modells, Vorverarbeitung von Daten, Klassifizierungsalgorithmen, Daten-Ethik, Statistisches maschinelles Lernen, Qualität der Daten, Modell-Einsatz, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Jupyter, Datenvalidierung, Datenqualität, Modell-Optimierung, Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Feature Technik, Modellevaluation, Datenvorverarbeitung

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    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
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    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    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

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    Vorschau
    N

    Neal Davis

    AWS Machine Learning Engineer Associate Exam Prep

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, AWS SageMaker, Amazon Bedrock, MLOps (Machine Learning Operations), Amazon Web Services, Cloud Deployment, Data Preprocessing, Model Evaluation, Amazon S3, Generative AI, Data Storage, Generative Model Architectures, Data Storage Technologies, Model Training, Feature Engineering, Exploratory Data Analysis, Applied Machine Learning, Machine Learning, Amazon Redshift, Cloud Engineering

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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    Vorschau
    C

    Coursera

    Databricks GenAI Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Databricks, Prompt Engineering, Generative AI, Retrieval-Augmented Generation, Vector Databases, Context Engineering, Fine-tuning, LLM Application, MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, Applied Machine Learning, Embeddings, Data Lakes, Model Evaluation, Model Optimization, Application Deployment, Acceptance Testing

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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    Kostenloser Testzeitraum
    E

    Edge Impulse

    Edge AI for Microcontrollers

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Convolutional Neural Networks, Applied Machine Learning, Embedded Software, Model Training, Machine Learning Methods, Embedded Systems, MLOps (Machine Learning Operations), Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Algorithms, Responsible AI, Data Collection, Predictive Modeling, Artificial Intelligence, Model Optimization, AI literacy, AI Product Strategy, Prototyping, Product Development

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
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    897 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

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    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, Data Preprocessing, Scalability, Performance Tuning

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

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