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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


  • Status: Kostenloser Testzeitraum
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    M

    Microsoft

    Microsoft Azure Machine Learning für Datenwissenschaftler

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Azure, Daten-Pipelines, Unüberwachtes Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Regressionsanalyse, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Prädiktive Modellierung, Datenumwandlung, Databricks, Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Bewertung des Modells, Modell-Einsatz, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Modell Ausbildung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Cloud-Management, Verantwortungsvolle AI, Überwachtes Lernen

    4,3
    Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
    ·
    179 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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    C

    Coursera

    Harnessing LLMs: Strategy, Fine-Tuning & Evaluation

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Hugging Face, Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation, Responsible AI, Model Evaluation, Fine-tuning, Model Deployment, Feature Engineering, LangChain, Model Optimization, Large Language Modeling, Generative Model Architectures, Generative AI, LLM Application, MLOps (Machine Learning Operations), Model Training, OpenAI API, Generative Adversarial Networks (GANs), Business Strategy, Python Programming

    4
    Bewertung, 4 von 5 Sternen
    ·
    92 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    C

    Coursera

    Build Next-Gen LLM Apps with LangChain & LangGraph

    Kompetenzen, die Sie erwerben: LangChain, LLM Application, Prompt Engineering, API Design, MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, Performance Tuning, Microservices, Application Deployment, Kubernetes, Scalability, Site Reliability Engineering, DevOps, CI/CD, Docker (Software), Python Programming, Containerization, System Monitoring, Cloud Platforms, Security Controls

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of California San Diego

    Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Flask (Web-Framework), Python-Programmierung, Bereinigung von Daten, Prädiktive Modellierung, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Datenvorverarbeitung, Maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, AI-Personalisierung, Modellevaluation, Web-Anwendungen, Bewertung des Modells, Modell-Einsatz, Datenmanipulation, Django (Web-Framework), Angewandtes maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Algorithmen für maschinelles Lernen, Web-Frameworks

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

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    Microsoft

    Führen Sie Data Science mit Azure Databricks durch

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Azure, Daten-Pipelines, Datenverarbeitung, Apache Spark, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Datenumwandlung, PySpark, Databricks, Maschinelles Lernen, Explorative Datenanalyse, Modellevaluation, Bewertung des Modells, Große Daten, Modell-Einsatz, Tiefes Lernen, Datenmanipulation, Modell Ausbildung, Verteiltes Rechnen, Methoden des maschinellen Lernens, Daten-Seen

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    PyTorch: Techniques and Ecosystem Tools

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Hugging Face, Model Optimization, Fine-tuning, Transfer Learning, Model Training, Embeddings, Data Preprocessing

    5
    Bewertung, 5 von 5 Sternen
    ·
    19 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    A

    Amazon Web Services

    KI-Grundlagen und die Cloud

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Amazon Webdienste, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), No-Code-Entwicklung, AI-Arbeitsabläufe, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Modell-Einsatz, Modellierung großer Sprachen, Daten-Ethik, Amazon Web Services, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Amazonas-Felsen, Verantwortungsvolle AI, LLM-Bewerbung, AWS SageMaker

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    87 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Pragmatic AI Labs

    Enterprise AI and Data Engineering with Databricks

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, Databricks, Generative AI, Data Lakes, Generative AI Agents, Data Governance, Data Architecture, AI Enablement, Data Modeling, Data Management, Data Processing, Data Strategy, Data Quality, Scala Programming, SQL, Python Programming, Data Visualization, Data Literacy

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    12 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google Cloud

    Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer Professional Certificate 日本語版

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, Data Pipelines, Dataflow, Data Lakes, Model Deployment, Apache Kafka, Data Governance, Tensorflow, Data Warehousing, MLOps (Machine Learning Operations), Data Infrastructure, Data Architecture, Extract, Transform, Load, Unstructured Data, Real Time Data, Data Processing, Data Quality, Apache Spark, Data Management, Big Data

    4,4
    Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
    ·
    90 Bewertungen

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google Cloud

    Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP en Español

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, Model Deployment, Unstructured Data, MLOps (Machine Learning Operations), Tensorflow, Applied Machine Learning, Model Training, Cloud API, Analytics, Jupyter, Machine Learning

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    47 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    PyTorch: Fortgeschrittene Architekturen und Bereitstellung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Einbettungen, Künstliche neuronale Netze, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Modell-Optimierung, Modell-Einsatz, Tiefes Lernen, Computer Vision, Generative KI, Modellierung großer Sprachen, Software-Visualisierung, Faltungsneuronale Netze, Faltungsneuronale Netzwerke, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Generative Modellarchitekturen

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    18 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    W

    Whizlabs

    Prüfungsvorbereitung AIF-C01: AWS Certified AI Practitioner

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Amazon Webdienste, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Verarbeitung natürlicher Sprache, Maschinelles Lernen, Schnelles Engineering, AI-Sicherheit, Künstliche Intelligenz, Modellevaluation, Bewertung des Modells, Prompt-Muster, Generative KI, Amazon Web Services, Generative Modellarchitekturen, Amazonas-Felsen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Verantwortungsvolle AI, AWS SageMaker

    4,3
    Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
    ·
    16 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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