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: Faltungsneuronale Netzwerke, Klassifizierungsalgorithmen, Datenanalyse, Modellevaluation, Modell-Bereitstellung, Transfer Learning, Datenethik, Datenvorverarbeitung, Maschinelles Lernen, Virtuelle Maschinen, Verantwortungsvolle KI, Überwachtes Lernen, Verteiltes Rechnen, Tensorflow, Daten-Pipelines, Informationen zum Datenschutz, Bildanalyse, Software für maschinelles Lernen, Datenumwandlung, Datenverarbeitung
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvorverarbeitung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Maschinelles Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Datenmodellierung, Tensorflow, Daten in Echtzeit, Datenspeicherung, Datenspeicher, Feature Technik, Daten-Pipelines, Datenumwandlung, Datenverarbeitung
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Google Cloud Platform, Dataflow, Data Lakes, Data Pipelines, Big Data, Tensorflow, Data Architecture, Extract, Transform, Load, Data Warehousing, Apache Spark, Data Migration, Unstructured Data, Apache Hadoop, Data Security, Applied Machine Learning, Real Time Data, MLOps (Machine Learning Operations), Feature Engineering, Data Management
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Model Deployment, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Generative AI, Deep Learning, Image Analysis, MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, Embeddings, Artificial Neural Networks, Model Evaluation, Data Preprocessing, Software Visualization, Computer Vision, Natural Language Processing, Machine Learning
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 1–3 Monate

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, KI-Workflows, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Prädiktive Modellierung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Google Cloud-Platform, Modell-Bereitstellung, Cloud Computing, Datenmanagement, Tensorflow, Daten-Governance, Daten-Pipelines, Datenumwandlung
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Regressionsanalyse, Modellevaluation, Modell-Bereitstellung, Prädiktive Modellierung, Datenbausteine, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Überwachtes Lernen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Virtuelle Maschinen, Verantwortungsvolle KI, Unüberwachtes Lernen, Microsoft Azure, Angewandtes maschinelles Lernen, Daten-Pipelines, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

University of California San Diego
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Klassifizierungsalgorithmen, Modellevaluation, Maschinelles Lernen, Web Scraping, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Überwachtes Lernen, Datenvisualisierungssoftware, Datenmanipulation, Datenvalidierung, Python-Programmierung, Prädiktive Analytik, Modell-Bereitstellung, Datenverarbeitung, Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen, Design Thinking, Flask (Web-Framework), Datenvisualisierung
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Microsoft
Kompetenzen, die Sie erwerben: No-Code-Entwicklung, Künstliche Intelligenz, Klassifizierungsalgorithmen, Regressionsanalyse, Prädiktive Modellierung, Modell-Bereitstellung, Maschinelles Lernen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Microsoft Azure
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Model Deployment, Data Visualization, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Data Presentation, Tensorflow, Application Deployment, Dimensionality Reduction, MLOps (Machine Learning Operations), Probability Distribution, Apache Spark, Statistical Hypothesis Testing, Supervised Learning, Design Thinking, Data Science, Machine Learning, Python Programming
Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Gemeinsame Nutzung von Daten, Transfer Learning, Modellevaluation, Datenvorverarbeitung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Datenmanagement, Daten importieren/exportieren, Daten-Pipelines, Leistungsoptimierung, Tensorflow, Datenumwandlung, Auszug, Datenverarbeitung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud-natives Computing, Maschinelles Lernen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Cloud-API, Cloud-Speicher, Cloud Computing, Cloud-Bereitstellung, Google Cloud-Platform, Cloud-Infrastruktur, Verteiltes Rechnen, Cloud-Anwendungen, Angewandtes maschinelles Lernen, CI/CD, Software-Ingenieur, Agile Entwicklung von Software, DevOps, Technische Dokumentation, Kontinuierliche Lieferung, Technische Kommunikation, Cloud-Plattformen
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Faltungsneuronale Netzwerke, Klassifizierungsalgorithmen, Regressionsanalyse, Prädiktive Modellierung, Datenanalyse, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Transfer Learning, Datenverarbeitung, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Unüberwachtes Lernen, Microsoft Azure, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Deep Learning, Bildanalyse, Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen