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.

Packt
Kompetenzen, die Sie erwerben: Retrieval-Augmented Generation, Large Language Modeling, Hugging Face, MLOps (Machine Learning Operations), OpenAI, Prompt Engineering, Model Deployment, AWS SageMaker, Extract, Transform, Load, Embeddings, Data Pipelines, CI/CD, Vector Databases, Model Evaluation
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Kompetenzen, die Sie erwerben: Hugging Face, Large Language Modeling, MLOps (Machine Learning Operations), Generative AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Product Strategy, Transfer Learning, Applied Machine Learning, AI Personalization, Model Deployment, Model Evaluation, Responsible AI, Performance Tuning, Model Based Systems Engineering, Program Evaluation, Analysis
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Kontinuierliche Bereitstellung, Prädiktive Modellierung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Gesundheitsinformatik, Modell-Bereitstellung, Docker (Software), Kontinuierliche Überwachung, Angewandtes maschinelles Lernen, R-Programmierung, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Google Cloud-Platform, Modell-Bereitstellung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Verarbeitung natürlicher Sprache, Cloud-Anwendungen, Microsoft Azure, Angewandtes maschinelles Lernen, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Kontinuierliche Lieferung, Flask (Web-Framework), Computervision
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Databricks, MLOps (Machine Learning Operations), Apache Spark, Applied Machine Learning, PySpark, Data Preprocessing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Feature Engineering, Application Deployment, Model Evaluation, Real Time Data, Exploratory Data Analysis, Engineering
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Modellevaluation, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Cloud Management, Cloud-Bereitstellung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Skalierbarkeit, Verantwortungsvolle KI, Modell-Bereitstellung, Leistungsoptimierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Microsoft Azure, Datenmanagement, Feature Technik
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

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

Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Modell-Bereitstellung, Datenmanagement, Daten-Pipelines
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: LLM Application, MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, Data Processing, Model Deployment, AI Workflows, Prompt Engineering, Responsible AI, Generative AI, Scalability, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Evaluation, Data Transformation, Continuous Monitoring, Feature Engineering, Natural Language Processing, Artificial Intelligence, Data Collection
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Marktchancen, Modellevaluation, Datenvorverarbeitung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Datenqualität, Projektmanagement, Projektmanagende Life Cycle, Datenverarbeitung, Technologie-Lösungen, Modell-Bereitstellung, Angewandtes maschinelles Lernen, Daten-Pipelines, Systeme Design, Methoden der Softwareentwicklung, Datenmanagement, Technisches Management, Erhebung von Daten, Daten bereinigen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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

Kompetenzen, die Sie erwerben: Milestones (Project Management), Acceptance Testing, CI/CD, Scope Management, MLOps (Machine Learning Operations), Feature Engineering, Governance Risk Management and Compliance, Capacity Management, Responsible AI, Smart Goals, Project Risk Management, Compliance Management, Stakeholder Communications, Data Governance, Risk Analysis, Model Evaluation, Applied Machine Learning, Project Planning, Risk Management, Mitigation
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate