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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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    C

    Coursera

    Master Agentic AI: Core Principles & Real-World PC

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Threat Modeling, Feature Engineering, Anomaly Detection, Data Visualization, Data Presentation, MLOps (Machine Learning Operations), Agentic Workflows, Interactive Data Visualization, AI Orchestration, AI Security, A/B Testing, Generative AI Agents, Threat Management, Model Optimization, Open Web Application Security Project (OWASP), Technical Communication, Agentic systems, Continuous Monitoring, CI/CD, Reinforcement Learning

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

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    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

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    B

    Board Infinity

    Managing AI Systems: Development, Deployment, and Governance

    Kompetenzen, die Sie erwerben: AI Security, AI Orchestration, MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, Vulnerability Assessments, AI Workflows, Governance Risk Management and Compliance, Retrieval-Augmented Generation, Responsible AI, Compliance Auditing, LLM Application, Personally Identifiable Information, Regulatory Compliance, Regulatory Requirements, Application Deployment, Generative Model Architectures, Decision Intelligence, Model Training, Cloud Deployment, Artificial Intelligence

    2,1
    Bewertung, 2,1 von 5 Sternen
    ·
    7 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    Universidad Austral

    NLP System Architecture and Dev-Ops

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Application Lifecycle Management, Systems Architecture, Application Development, Algorithms, Software Architecture, Model Evaluation, Machine Learning Algorithms, Software Development Life Cycle, Model Deployment

    3,2
    Bewertung, 3,2 von 5 Sternen
    ·
    6 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Snowflake für Data Science: Einführung in Snowpark ML für Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenumwandlung, Python-Programmierung, Daten-Pipelines, Regressionsanalyse, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Modell Ausbildung, Modell-Einsatz, Methoden des maschinellen Lernens, Schneeflocken-Schema, Prädiktive Modellierung, Datenvorverarbeitung

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

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    Kostenloser Testzeitraum
    M

    Microsoft

    Arbeiten mit großen Sprachmodellen in Azure

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative Modellarchitekturen, ChatGPT, OpenAI, Feinabstimmung, Semantisches Web, Architektur der Lösung, AI-Arbeitsabläufe, Modell Ausbildung

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Google Cloud

    Orchestrierung einer TFX-Pipeline mit Airflow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Cloud Computing, Angewandtes maschinelles Lernen, Daten-Pipelines, Google Cloud-Plattform, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Modell Ausbildung, Modell-Einsatz, Apache Airflow, Tensorflow

    1,3
    Bewertung, 1,3 von 5 Sternen
    ·
    7 Bewertungen

    Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    W

    Whizlabs

    AWS: Model Training , Optimization & Deployment

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Optimization, Model Training, Model Deployment, Cloud Deployment, Amazon Elastic Compute Cloud, Model Evaluation, Classification Algorithms, Continuous Deployment, Continuous Integration, Predictive Modeling, Debugging

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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    Kostenloser Testzeitraum
    C

    Coursera

    Statistical Inference & Predictive Modeling Foundations

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Descriptive Statistics, A/B Testing, Classification And Regression Tree (CART), Dashboard, Dashboard Creation, Model Evaluation, Model Deployment, Data-Driven Decision-Making, Risk Analysis, Histogram, Statistical Inference, Descriptive Analytics, Simulations, Predictive Modeling, Regression Analysis, Data Visualization, MLOps (Machine Learning Operations), Decision Making, Decision Tree Learning, Keras (Neural Network Library)

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • P

    Pearson

    AWS Certified Machine Learning - Specialty

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Training, Model Deployment, Exploratory Data Analysis, Model Evaluation, Cloud Deployment, Data Preprocessing, Data Analysis, Data Wrangling, Model Optimization, Amazon Redshift, Amazon Elastic Compute Cloud, Amazon CloudWatch, Application Deployment, AWS Kinesis, Data Pipelines, Extract, Transform, Load, Regression Analysis, Containerization, Box Plots

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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    C

    Coursera

    Transformers Unleashed: Master the Architecture of Modern AI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Optimization, MLOps (Machine Learning Operations), Systems Architecture, Model Evaluation, Feature Engineering, AI Integrations, Image Analysis, Model Training, Model Deployment, Extract, Transform, Load, Systems Design, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Tensorflow, Apache Spark, Natural Language Processing, Pandas (Python Package), Cloud Deployment, Machine Learning, Computer Vision, Computational Thinking

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google Cloud

    Preparing for the Google Cloud Professional Data Engineer Exam en Español

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Processing, Systems Design, Data Pipelines, Data Infrastructure, Google Cloud Platform, Quality Assurance, Data Modeling, Data Compilation, Statistical Reporting, Interactive Data Visualization, MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, Data Quality, Database Development, Applied Machine Learning, Data Maintenance, Cloud Security, Machine Learning

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

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