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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: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Pearson

    Introduction to Transformer Models for NLP

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Vision Transformer (ViT), Prompt Engineering, PyTorch (Machine Learning Library), Model Deployment, Transfer Learning, Hugging Face, Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, Cloud Deployment, Computer Vision, Generative AI, Image Analysis, Application Deployment, Generative Model Architectures, Embeddings, Data Preprocessing, Model Evaluation

    Mittel · Spezialisierung · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    C

    CertNexus

    Schließen Sie ein Data Science Projekt ab

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Engagement von Stakeholdern, Kommunikation, Maschinelles Lernen, Daten-Storytelling, Automatisierung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Datenverarbeitung, Daten Präsentation, Abschluss des Projekts, Modell-Bereitstellung, Kommunikation mit Stakeholdern, Web-Anwendungen, Datenvisualisierung

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Google Cloud

    Einführung in die Scheitelpunktprognose und Zeitreihen in der Praxis

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Prädiktive Modellierung, Modellevaluation, Datenumwandlung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Deep Learning, Kontinuierliche Überwachung, Datenvorverarbeitung, Google Cloud-Platform, Modell-Bereitstellung, Vorhersage, Angewandtes maschinelles Lernen

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    P

    Pearson

    AWS Certified Machine Learning - Specialty

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Exploratory Data Analysis, Model Evaluation, Cloud Deployment, Data Preprocessing, Data Analysis, Amazon Elastic Compute Cloud, Application Deployment, Predictive Modeling, Data Pipelines, Extract, Transform, Load, Data Processing

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Google Cloud

    Datenanalyse mit dem FraudFinder Workshop

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Explorative Datenanalyse, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Daten in Echtzeit, Datenvorverarbeitung, Modell-Bereitstellung, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenanalyse, Feature Technik, Aufdeckung von Betrug, Jupyter

    Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google Cloud

    Preparing for the Google Cloud Professional Data Engineer Exam 日本語版

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Data Processing, Model Deployment, Data Pipelines, Systems Design, Google Cloud Platform, Analytics, Database Development, Data Infrastructure, Cloud Engineering, Data Architecture, Data Analysis, Security Controls, Machine Learning, Data Visualization, Data Storage Technologies, Scalability, Disaster Recovery

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

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    W

    Whizlabs

    Prüfungsvorbereitung AIF-C01: AWS Certified AI Practitioner

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Modellevaluation, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Amazon Webdienste, Amazonas-Felsen, Modell-Bereitstellung, Verantwortungsvolle KI, Amazon S3, AWS Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM), Verarbeitung natürlicher Sprache, AI-Sicherheit, Schnelles Engineering, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), AWS SageMaker

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • G

    Google Cloud

    Arbeiten mit Notizbüchern in Vertex AI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Maschinelles Lernen Operations), KI-Workflows, Datenvorverarbeitung, Google Cloud-Platform, Modell-Bereitstellung, Jupyter, Angewandtes maschinelles Lernen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google Cloud

    Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português Brasileiro

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Responsible AI, Tensorflow, Model Deployment, Data Preprocessing, Google Cloud Platform, Keras (Neural Network Library), Machine Learning, Embeddings, Applied Machine Learning, Data Strategy, Data Quality, MLOps (Machine Learning Operations), Cloud Deployment, Unsupervised Learning, Data Cleansing, Machine Learning Algorithms, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Supervised Learning, Artificial Neural Networks

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenlos
    Kostenlos
    D

    DeepLearning.AI

    Evaluating and Debugging Generative AI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, Jupyter, AI Workflows, Data Store, Version Control, Metadata Management

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

    Mittel · Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    G

    Google Cloud

    Introduction to AI and Machine Learning on GC - Español

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Google Cloud Platform, MLOps (Machine Learning Operations), Tensorflow, Cloud Infrastructure, Cloud Platforms, Artificial Intelligence, Model Deployment, Applied Machine Learning, Machine Learning, Natural Language Processing

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    W

    Whizlabs

    NVIDIA: LLM-Experimente, Einsatz und ethische KI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Generative KI, KI-Workflows, Datenethik, Modellierung großer Sprachen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Künstliche Intelligenz, Verantwortungsvolle KI, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Versionskontrolle, Modell-Bereitstellung, Leistungsoptimierung, AI-Sicherheit, A/B-Tests, Tensorflow, Informationen zum Datenschutz

    4,9
    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
    ·
    8 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten mlops Kurse

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  • Prüfungsvorbereitung AIF-C01: AWS Certified AI Practitioner: Whizlabs
  • Arbeiten mit Notizbüchern in Vertex AI: Google Cloud
  • Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português Brasileiro: Google Cloud
  • Evaluating and Debugging Generative AI: DeepLearning.AI

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