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.

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

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

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

Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Kontinuierliche Überwachung, Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), Kontinuierliche Bereitstellung, Modell-Einsatz, Angewandtes maschinelles Lernen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Gesundheitsinformatik, Docker (Software), Prädiktive Modellierung, Dashboard
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverwaltung, Modell-Einsatz, Modellevaluation, Bereinigung von Daten, Technisches Management, Technologie-Lösungen, Maschinelles Lernen, Lebenszyklus des Projektmanagements, Vorverarbeitung von Daten, Bewertung des Modells, Projektleitung, Datenwissenschaft, Methoden der Softwareentwicklung, Daten-Pipelines, Datenerhebung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Angewandtes maschinelles Lernen, Datenqualität, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Datenvorverarbeitung, Datenerfassung, Qualität der Daten, Entwurf von Systemen, Datenmanagement, Marktchancen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, Scalability, CI/CD, Continuous Deployment, Application Deployment, DevOps, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Evaluation, Continuous Integration, Performance Measurement, Business Metrics, Process Optimization, Verification And Validation, Automation, Key Performance Indicators (KPIs), Performance Analysis, Data-Driven Decision-Making
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Pragmatic AI Labs
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Hugging Face, Rust (Programming Language), Cloud Deployment, Application Deployment, CI/CD, Performance Tuning, Large Language Modeling, Performance Testing, Cross Platform Development, Cryptography
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: Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), AI Security, Cloud Deployment, DevOps, CI/CD, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), System Monitoring, Software Versioning, Data-Driven Decision-Making
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Technik, Modellevaluation, Datenverwaltung, Skalierbarkeit, Algorithmen für maschinelles Lernen, Cloud-Management, Maschinelles Lernen, Cloud-Bereitstellung, Bewertung des Modells, Microsoft Azure, Verantwortungsvolle AI, Vorverarbeitung von Daten, Modell-Einsatz, Angewandtes maschinelles Lernen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Technische Merkmale, Datenvorverarbeitung, Leistungsoptimierung, Datenmanagement
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

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

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