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
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: DevOps, NumPy, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Maschinelles Lernen, Feinabstimmung, Datenverwaltung, AWS SageMaker, Verantwortungsvolle AI, Modell-Einsatz, Cloud Computing, Microsoft Azure, Python-Programmierung, Pandas (Python-Paket), Große Daten, Datenmanipulation, GitHub, Datenanalyse, GitHub Kopilot, Cloud-Bereitstellung, Gesicht umarmen
DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Angewandtes maschinelles Lernen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Maschinelles Lernen, Modell-Einsatz, Bereitstellung von Anwendungen, Bewertung des Modells
Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Evaluation, Model Deployment, AI Orchestration, AI Workflows, Generative AI, Google Cloud Platform, Data Modeling, Continuous Monitoring, Data Pipelines, Model Optimization, DevOps, Agentic Workflows, Generative AI Agents, Cloud Deployment, Data Store, Forecasting, Model Training, Agentic systems, Prompt Engineering
Kompetenzen, die Sie erwerben: DevOps, Automatisierung, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Modell-Einsatz, Google Cloud-Plattform, Cloud-Bereitstellung, Bewertung des Modells
Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Generative AI, Model Deployment, Retrieval-Augmented Generation, MLOps (Machine Learning Operations), Azure DevOps Pipelines, OpenAI, Incident Response, AI Orchestration, Agentic systems, Fine-tuning, Expense Management, Responsible AI, Operational Excellence, Application Deployment, Embeddings, Accountability Frameworks, CI/CD, LinkedIn, GitHub
Was führt Sie heute zu Coursera?
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: DevOps, Angewandtes maschinelles Lernen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Containerisierung, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Verantwortungsvolle AI, Web-Frameworks, Große Daten, GitHub, Bereitstellung von Anwendungen, Rust (Programmiersprache), GitHub Kopilot, Cloud-Lösungen, Befehlszeilenschnittstelle, Serverloses Rechnen, Gesicht umarmen
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Vektordatenbanken, OpenAI, Datenumwandlung, Abruf-erweiterte Erzeugung, Amazonas-Felsen, OpenAI-API, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Generative KI, Apache Airflow, Laden Sie, Transformieren, ChatGPT, Leistungsoptimierung, Modell-Einsatz, Modellierung großer Sprachen, Skalierbarkeit, Databricks, Auszug, Schnelles Engineering, Datenbank-Management-Systeme, LLM-Bewerbung, Gesicht umarmen
Microsoft
Kompetenzen, die Sie erwerben: Unsupervised Learning, Fine-tuning, Model Deployment, Generative AI, Large Language Modeling, Data Management, Generative Model Architectures, Natural Language Processing, Supervised Learning, Microsoft Azure, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative Adversarial Networks (GANs), LLM Application, Responsible AI, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Reinforcement Learning, Data Preprocessing, Model Optimization
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, MLOps (Machine Learning Operations), Regression Testing, Kubernetes, Docker (Software), Feature Engineering, Containerization, Software Documentation, Data Pipelines, Git (Version Control System), Apache Airflow, Technical Documentation, Microservices, CI/CD, Unit Testing, API Design, Performance Metric, Python Programming, Version Control, Verification And Validation
Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Feature Engineering, AWS SageMaker, DevOps, CI/CD, Kubernetes, Model Training, Cloud-Native Computing, Fraud detection, Continuous Integration, Application Deployment, Site Reliability Engineering, Distributed Computing, Managed Services, System Monitoring, Data Preprocessing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Scalability, Artificial Intelligence
Board Infinity
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, AWS SageMaker, MLOps (Machine Learning Operations), Serverless Computing, Google Cloud Platform, Cloud Deployment, AI Integrations, Docker (Software), Cloud Platforms, Containerization, Amazon Web Services, Restful API, DevOps, CI/CD, Application Deployment, Microsoft Azure, Continuous Integration, AI Workflows, API Design, Continuous Deployment
Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, Data Architecture, Apache Airflow, Data Processing, 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
Die besten MLOPS Kurse von Duke University
Die am besten bewerteten MLOPS Kurse werden von Duke University auf Coursera angeboten.
- MLOps | Machine Learning OperationsDuke UniversityFortgeschritten3–6 MonateDuke University
- DevOps, DataOps, MLOpsDuke UniversityFortgeschritten1–3 MonateDuke University
- Large Language Model Operations (LLMOps)Duke UniversityAnfänger3–6 MonateDuke University
Die besten MLOPS Zertifikatsprogramme
Erwerben Sie ein Zertifikat in MLOPS von führenden Universitäten und Unternehmen.
- Machine Learning Operations (MLOps) on Google CloudGoogle CloudMittel3–6 MonateSpecialization
- Microsoft Generative AI Operations (GenAIOps)MicrosoftMittel3–6 MonateProfessional Certificate
- Microsoft AI & ML EngineeringMicrosoftMittel3–6 MonateProfessional Certificate
Die besten MLOPS Kurse für Anfänger
Top bewertete, anfängerfreundliche MLOPS Kurse ohne Vorbedingungen.
- Machine Learning Operations (MLOps)Board InfinityAnfänger1–3 MonateOhne Vorkenntnisse
- Hands-On MLOps Fundamentals for ML EngineersKodeKloudAnfänger1–3 MonateOhne Vorkenntnisse
