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.

Board Infinity
Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, DevOps, CI/CD, Containerization, Application Deployment, Devops Tools, Cloud Deployment, Continuous Integration, Continuous Deployment, Docker (Software), Model Training, Model Evaluation, Restful API, Version Control, API Testing, Application Programming Interface (API), GitHub, Automation, Data Validation
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Pragmatic AI Labs
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Hugging Face, Model Optimization, Rust (Programming Language), Continuous Deployment, LLM Application, Frontend Performance, AI Security, Model Evaluation, Performance Tuning, Applied Machine Learning, Other Programming Languages, Large Language Modeling, Performance Testing, Cryptographic Protocols
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvalidierung, Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), Instandhaltbarkeit, Modellevaluation, Kontinuierliche Integration, Test-Automatisierung, Software-Dokumentation, Code-Überprüfung, Bewertung des Modells, Modell-Einsatz, Wiederverwendbarkeit von Code, Technische Dokumentation, Validierung von Daten, API-Entwurf, Kontinuierliche Lieferung, Modell Ausbildung, Paket- und Softwareverwaltung, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandtes maschinelles Lernen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Entwicklung von Testskripten, Versionskontrolle
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Generative AI, Continuous Monitoring, Model Optimization, MLOps (Machine Learning Operations), Applied Machine Learning, Responsible AI
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), AI Security, Cloud Deployment, DevOps, CI/CD, AI Workflows, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Metadata Management, System Monitoring, Software Versioning, Data-Driven Decision-Making, Incident Response
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Daten-Pipelines, Google Cloud-Plattform, Modell-Einsatz, Modell Ausbildung, AI-Integrationen, Angewandtes maschinelles Lernen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
Mittel · Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, Data Architecture, Model Training, Apache Airflow, Data Pipelines, Apache Kafka, DevOps, CI/CD, Apache Spark, Pandas (Python Package), Deep Learning, Data Governance, Machine Learning, Supervised Learning, Flask (Web Framework), Grafana, Python Programming, Unsupervised Learning, Automation
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Unit Testing, MLOps (Machine Learning Operations), Kubernetes, Docker (Software), Containerization, Test Driven Development (TDD), Application Deployment, Continuous Integration, Software Testing, Model Training, CI/CD, Scalability, Scikit Learn (Machine Learning Library), Tensorflow, PyTorch (Machine Learning Library), Performance Tuning, Python Programming, Software Engineering, Git (Version Control System)
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI Agents, Prompt Engineering, Agentic systems, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Artificial Intelligence, AI Security, Model Deployment, Large Language Modeling, Application Deployment, Development Environment, Security Testing, Responsible AI, Virtual Environment, Software Development, Python Programming, Software Testing, Microsoft Visual Studio, Computer Programming, Software Design
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Data Cleansing, Data Transformation, Data Preprocessing, Data Storytelling, Feature Engineering, AWS SageMaker, AI Integrations, Systems Architecture, Solution Architecture, Model Optimization, Cloud Computing Architecture, Scalability, MLOps (Machine Learning Operations), System Design and Implementation, Kubernetes, Data Engineering, Cloud Infrastructure, Docker (Software), Prometheus (Software)
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud Computing, Generative KI, Serverloses Rechnen, Verarbeitung natürlicher Sprache, CI/CD, LLM-Bewerbung, Docker (Software), Kontinuierliche Integration, Daten-Pipelines, Restful API, DevOps, Befehlszeilenschnittstelle, Computer Programmierung, Computerprogrammierung, Jenkins, Rust (Programmiersprache), Testfall, Gesicht umarmen, Containerisierung, Bereitstellung von Anwendungen, Modellierung großer Sprachen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Serverloses Rechnen, Maschinelles Lernen, AWS SageMaker, Modellevaluation, Datenvorverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Daten-Pipelines, Microsoft Azure, Explorative Datenanalyse, Amazon Web Services, Bewertung des Modells, Datenanalyse, Modell-Einsatz, Technische Merkmale, Cloud-Bereitstellung, Amazon Webdienste, Feature Technik, Python-Programmierung, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandtes maschinelles Lernen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate