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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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    W

    Whizlabs

    AWS: ML Workflows with SageMaker, Storage & Security

    Kompetenzen, die Sie erwerben: AWS SageMaker, AWS Kinesis, Amazon Web Services, Amazon Redshift, Cloud Security, MLOps (Machine Learning Operations), Amazon S3, Model Training, AWS Identity and Access Management (IAM), Model Deployment, Real Time Data, Feature Engineering, Cloud Storage, Data Storage, Data Security, Applied Machine Learning, Encryption, Key Management

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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    P

    Pragmatic AI Labs

    Fine-Tuning Transformers with Hugging Face

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Fine-tuning, CI/CD, Hugging Face, Continuous Deployment, Model Evaluation, Applied Machine Learning, Continuous Integration, Model Training, Transfer Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Data Preprocessing, Model Deployment, Model Optimization, Data Pipelines, Natural Language Processing

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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    C

    Coursera

    Optimize AI: Build Reusable Model Pipelines

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Optimization, Model Deployment, AI Workflows, Scikit Learn (Machine Learning Library), Model Evaluation, Data Preprocessing, Version Control

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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    C

    Coursera

    Automate, Optimize, and Maintain AI Systems

    Kompetenzen, die Sie erwerben: AI Security, Ansible, Patch Management, MLOps (Machine Learning Operations), Generative AI, System Monitoring, Incident Management, Continuous Monitoring, IT Automation, Security Controls, Automation, Predictive Analytics

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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    W

    Whizlabs

    Azure ML: Erforschen und Konfigurieren des Arbeitsbereichs für maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Azure, Angewandtes maschinelles Lernen, Statistische Methoden, Datenspeicher, Vorverarbeitung von Daten, Statistische Modellierung, Modell Ausbildung, Modell-Einsatz, Entwicklungsumgebung, Datenverwaltung, Cloud Computing, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen, Datenmanagement, Apache Spark, Azure Synapse-Analytik, Datenvorverarbeitung, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Datenverarbeitung

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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    C

    Coursera

    Deep Learning optimieren: PyTorch Modelle abstimmen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Leistungsoptimierung, Modell Ausbildung, Feinabstimmung, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Modell-Einsatz, Lernen übertragen, Tiefes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Fehlersuche, Transfer Learning, Skalierbarkeit, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    G

    Google Cloud

    Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, Google Gemini, Generative AI, Generative AI Agents, MLOps (Machine Learning Operations), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative Model Architectures, Cloud Infrastructure, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence, Agentic Workflows, AI Workflows, AI Orchestration, Model Deployment, Agentic systems, Model Training, Prompt Engineering Tools, Machine Learning Methods, Model Evaluation

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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    C

    Coursera

    ML Dev optimieren: Versionieren, Reproduzieren und Speichern

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Speicherverwaltung, Modell Ausbildung, Versionskontrolle, Jupyter, Nutzung der Ressourcen, Paket- und Softwareverwaltung, Software-Konfigurationsmanagement, AI-Arbeitsabläufe, Git (Versionskontrollsystem), Virtuelle Umgebung

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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    Kostenloser Testzeitraum
    C

    Coursera

    Optimale Datenstrukturen für ML auswählen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Speicherverwaltung, Graphentheorie, Angewandtes maschinelles Lernen, Leistungsoptimierung, Java-Programmierung, Benchmarking, Java Programmierung, Systemüberwachung, Daten-Strukturen, Java, Programmdurchführung, Technische Merkmale, Leistungsanalyse, Skalierbarkeit, Feature Technik, Datenverarbeitung, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)

    Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

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    Kostenloser Testzeitraum
    C

    Coursera

    Evaluierung der LLM-Leistung und -Effizienz

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Prozess-Optimierung, Modellevaluation, Schnelles Engineering, Wichtige Leistungsindikatoren (KPIs), Eindämmung der Kosten, Prompt-Muster, Prozess-Mapping, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Token-Optimierung, Prozess-Analyse, Arbeitsablauf-Management, Prozessgestaltung, Dokumente zu den Benutzeranforderungen, Produktanforderungen, Bewertung des Modells, Modellierung großer Sprachen, Prozessanalyse , MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), LLM-Bewerbung, Automatisierung von Geschäftsprozessen, Software-Dokumentation

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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    Kostenloser Testzeitraum
    S

    SAS

    Modelle des Maschinellen Lernens verwalten

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellevaluation, Modell Ausbildung, Modellierung von Prozessen, Modell-Einsatz, Prädiktive Modellierung, Governance Risikomanagement und Compliance, R Programmierung, SAS (Software), Arbeitsablauf-Management, Bewertung des Modells, Software für maschinelles Lernen, Leistungsanalyse, Terminplanung, Unstrukturierte Daten, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Text Mining

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    B

    Board Infinity

    Deploying Deep Learning: Quantization, Serving, and Edge AI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Application Deployment, Model Optimization, MLOps (Machine Learning Operations), Cloud Deployment, Fine-tuning, Containerization, LLM Application, Large Language Modeling, Docker (Software), Model Evaluation, API Design, Scalability, Memory Management

    Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

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