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.

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Wiederverwendbarkeit von Code, Maschinelles Lernen, Skripting, Entwicklung von Testskripten, Einheitstest, NumPy, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Datenwrangling, Angewandtes maschinelles Lernen, Daten importieren/exportieren, Datenmanipulation, Test-Automatisierung, Daten-Strukturen, Software-Prüfung, Pandas (Python-Paket), Datenverarbeitung, Objektorientierte Programmierung (OOP), Python-Programmierung, Einheitliche Prüfung, Modell-Einsatz, Fehlersuche
★ 4.2 (362) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Optimization, Generative Model Architectures, Model Deployment, Azure DevOps Pipelines, Large Language Modeling, Model Training, Cloud Deployment, CI/CD, Fine-tuning
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Pearson
Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, DevOps, Data Processing, Model Training, Data Collection, Data Management, Cloud Deployment, Model Evaluation, Machine Learning Methods, Automation, Data Pipelines, Feature Engineering, Continuous Monitoring
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud Computing, Containerisierung, Transfer Learning, Docker (Software), MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), CI/CD, GitHub, Feinabstimmung, Modell Ausbildung, Microsoft Azure, Gesicht umarmen, Kontinuierliche Bereitstellung, Software für maschinelles Lernen, Modell-Einsatz, Lernen übertragen, Cloud-Bereitstellung
★ 3.7 (67) · Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Data Preprocessing, AWS SageMaker, Model Evaluation, Model Deployment, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Amazon Web Services, Model Training, Predictive Modeling, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Data Processing, Machine Learning, Supervised Learning, Machine Learning Algorithms, Unsupervised Learning, Classification Algorithms
★ 4.3 (6) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, CI/CD, Continuous Deployment, Docker (Software), Kubernetes, Model Training, Containerization, AI Workflows, Model Optimization, Scalability, Devops Tools, DevOps, Continuous Monitoring
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverwaltung, Datenmodellierung, Datenvorverarbeitung, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Technologien zur Datenspeicherung, Vorverarbeitung von Daten, Feature Technik, Datenspeicher, Modell Ausbildung, Datenmanagement, Technische Merkmale, Datenverarbeitung, Modell-Einsatz, Google Cloud-Plattform
★ 4.1 (16) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Application Deployment, Data Preprocessing, Devops Tools, Model Training, Machine Learning Software, Data Processing, Model Optimization, Model Evaluation
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Microsoft
Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, MLOps (Machine Learning Operations), Azure DevOps Pipelines, Azure DevOps, Generative AI, Microsoft Azure, Model Deployment, AI Workflows, Model Training, CI/CD, Version Control, Data Ethics, Artificial Intelligence, Model Evaluation, Continuous Integration, Git (Version Control System), Automation, Application Performance Management, Continuous Monitoring
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Airflow, MLOps (Machine Learning Operations), Fine-tuning, User Acceptance Testing (UAT), Prompt Patterns, LLM Application, AI Security, Extract, Transform, Load, Scripting, Technical Communication, SQL, Model Optimization, Data Pipelines, Data Presentation, Large Language Modeling, Python Programming, Performance Tuning, Root Cause Analysis, Statistical Analysis, Version Control
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Explorative Datenanalyse, Daten-Pipelines, Datenvorverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Modellevaluation, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Bewertung des Modells, Angewandtes maschinelles Lernen, Feature Technik, Amazon Webdienste, Modell Ausbildung, Serverloses Rechnen, Microsoft Azure, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Cloud-Plattformen, Technische Merkmale, Cloud-Bereitstellung, AWS SageMaker, Python-Programmierung, Methoden des maschinellen Lernens, Amazon Web Services, Modell-Einsatz
★ 3.5 (56) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: API Design, MLOps (Machine Learning Operations), Restful API, Fine-tuning, OAuth, Model Deployment, Technical Communication, Model Training, Model Evaluation, Transfer Learning, Vision Transformer (ViT), Model Optimization, AI Workflows, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Software, Solution Architecture, Machine Learning, Data Architecture, Machine Learning Algorithms, Data Science
Mittel · Kurs · 3–6 Monate