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.

KodeKloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: AWS SageMaker, Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Data Governance, Data Management, Model Training, Data Security, Amazon Web Services, Application Deployment, General Data Protection Regulation (GDPR), Model Optimization, Information Privacy
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), AI Orchestration, AI Workflows, Data Pipelines, Model Deployment, Agentic Workflows, Generative AI Agents, Google Cloud Platform, Forecasting, Model Training, Agentic systems, Prompt Engineering, Automation
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Responsible AI, API Design, Multimodal Prompts, Data Preprocessing, Vision Transformer (ViT), Data Processing, Solution Architecture, Kubernetes, Apache Airflow, Transfer Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Data Pipelines, CI/CD, Model Evaluation, Deep Learning, Natural Language Processing, Computer Vision, Docker (Software), Ethical Standards And Conduct
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Packt
Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Fine-tuning, Containerization, Model Optimization, AI Workflows, Model Evaluation, Model Deployment, Generative AI Agents, LangGraph, Keras (Neural Network Library), Agentic Workflows, Transfer Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), CrewAI, Image Analysis, Large Language Modeling, Natural Language Processing, Python Programming
Fortgeschritten · Spezialisierung · 1–3 Monate

LearnKartS
Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Responsible AI, Prompt Engineering Tools, Computer Vision, Model Optimization, Generative Model Architectures, Machine Learning Methods, AI Workflows, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence, Model Training, Cloud Security, Amazon Elastic Compute Cloud, Risking, AI literacy, Embeddings, MLOps (Machine Learning Operations), Deep Learning, Data Wrangling
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Pragmatic AI Labs
Kompetenzen, die Sie erwerben: Databricks, Role-Based Access Control (RBAC), MLOps (Machine Learning Operations), Data Lakes, Data Governance, CI/CD, Authorization (Computing), Anomaly Detection, Identity and Access Management, Model Deployment, Generative AI, Data Access, Metadata Management, Data Engineering, Data Quality, GitHub, Event Monitoring, Test Tools, Authentications, Python Programming
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Microsoft
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Responsible AI, Generative Model Architectures, Multimodal Prompts, Prompt Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Generative Adversarial Networks (GANs), Fine-tuning, Azure DevOps Pipelines, AI Security, Data Ethics, AI Orchestration, AI Workflows, Model Deployment, Azure DevOps, ChatGPT, AI Integrations, Microsoft Azure, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Python Programming
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Google Cloud Platform, Model Deployment, DevOps, AI Workflows, Model Evaluation, Machine Learning Methods, Automation
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanagement, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Entwurf von Systemen, Datenverwaltung, Daten-Pipelines, Technologie-Lösungen, Methoden der Softwareentwicklung, Maschinelles Lernen, Datenerhebung, Technischer Entwurf, Datenqualität, Vorverarbeitung von Daten, Bereinigung von Daten, Modell-Einsatz, Projektleitung, Verwaltung des Lebenszyklus von Anwendungen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Datenwissenschaft, Datenerfassung, Technisches Management, Angewandtes maschinelles Lernen, Qualität der Daten, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, Software Documentation, Code Reusability, Model Training, Test Script Development, Continuous Delivery, Test Automation, Model Evaluation, Continuous Integration, Technical Documentation, API Design, Application Programming Interface (API), Data Validation, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Maintainability, Version Control, Package and Software Management, Code Review
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, Scalability, Model Optimization, CI/CD, Continuous Deployment, Machine Learning Software, Continuous Delivery, Model Training, DevOps, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Evaluation, Continuous Integration, Performance Measurement, Business Metrics, Automation, Business Priorities, Performance Analysis, YAML
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen