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: AWS Kinesis, Model Evaluation, AWS SageMaker, Machine Learning Algorithms, Data Collection, Amazon Redshift, MLOps (Machine Learning Operations), Image Analysis, Reinforcement Learning, Amazon Web Services, Model Deployment, Data Preprocessing, Scalability, Classification Algorithms, Forecasting, Feature Engineering, Algorithms, Data Analysis, Predictive Modeling, Data Modeling
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modellevaluation, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Explorative Datenanalyse, Datenumwandlung, Anomalie-Erkennung, Datenethik, Qualitätssicherung, Datenverarbeitung, Verantwortungsvolle KI, Datenvorverarbeitung, Text Mining, Dimensionalitätsreduktion, Unüberwachtes Lernen, Python-Programmierung, Methoden des Maschinellen Lernens, Feature Technik, Daten-Pipelines, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenvisualisierung
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Model Evaluation, Tensorflow, Google Cloud Platform, Model Deployment, Data Preprocessing, Data Quality, Machine Learning, Keras (Neural Network Library), Embeddings, Applied Machine Learning, Exploratory Data Analysis, Machine Learning Algorithms, Supervised Learning, Logistic Regression, MLOps (Machine Learning Operations), AI Enablement, Data Pipelines, Jupyter, Artificial Neural Networks
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Alberta Machine Intelligence Institute
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Modellevaluation, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Risikominderung, Datenethik, Geschäftsstrategie, Kontinuierliche Überwachung, Systemintegration, Verantwortungsvolle KI, Modell-Bereitstellung, KI-Produktstrategie, Kommunikation mit Stakeholdern, Leistungsmetrik, Angewandtes maschinelles Lernen, Leistungsoptimierung, Datenpflege, Operative Analyse, Geschäftsbetrieb, KI-Förderung
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Universidad Austral
Kompetenzen, die Sie erwerben: Web Scraping, Natural Language Processing, Data Integration, Data Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Data Preprocessing, Data Cleansing, Artificial Neural Networks, Data Manipulation, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Tensorflow, Applied Machine Learning, Text Mining, Jupyter, Pandas (Python Package), Application Lifecycle Management, Systems Architecture, Analysis, Deep Learning, Python Programming
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, PyTorch (Machine Learning Library), Generative AI, Deep Learning, Transfer Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Convolutional Neural Networks, Software Visualization, Model Evaluation, Computer Vision
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Data Processing, Model Deployment, Data Pipelines, Systems Design, Google Cloud Platform, Analytics, Database Development, Data Infrastructure, Cloud Engineering, Data Architecture, Data Analysis, Security Controls, Machine Learning, Data Visualization, Data Storage Technologies, Scalability, Disaster Recovery
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Google Cloud Platform, MLOps (Machine Learning Operations), Tensorflow, Cloud Infrastructure, Cloud Platforms, Artificial Intelligence, Model Deployment, Applied Machine Learning, Machine Learning, Natural Language Processing
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud Computing, Klassifizierungsalgorithmen, Prädiktive Modellierung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Modell-Bereitstellung, Google Cloud-Platform, Angewandtes maschinelles Lernen
Mittel · Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Automatisierung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Modellevaluation, Explorative Datenanalyse, Prädiktive Modellierung, Datenverarbeitung, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Datenvorverarbeitung, Datenumwandlung, Python-Programmierung, Modell-Bereitstellung, Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des Maschinellen Lernens, Leistungsoptimierung, IBM Cloud, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Kompetenzen, die Sie erwerben: Engagement von Stakeholdern, Kommunikation, Maschinelles Lernen, Daten-Storytelling, Automatisierung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Datenverarbeitung, Daten Präsentation, Abschluss des Projekts, Modell-Bereitstellung, Kommunikation mit Stakeholdern, Web-Anwendungen, Datenvisualisierung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Exploratory Data Analysis, Model Evaluation, Cloud Deployment, Data Preprocessing, Data Analysis, Amazon Elastic Compute Cloud, Application Deployment, Predictive Modeling, Data Pipelines, Extract, Transform, Load, Data Processing
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen