Dieser Kurs bietet den Coursera Coach!

Eine intelligentere Art zu lernen – mit interaktiven Echtzeit-Gesprächen, die Ihnen helfen, Ihr Wissen zu testen, Annahmen zu hinterfragen und Ihr Verständnis im Laufe des Kurses zu vertiefen. In diesem Kurs erwerben Sie fundiertes Wissen und praktische Erfahrung mit KI-Agenten und MLOps – entscheidenden Komponenten für die Entwicklung und Bereitstellung produktionsreifer KI-Lösungen. Zu Beginn lernen Sie verschiedene KI-Agenten kennen, darunter AutoGen, IBM Bee, LangGraph, CrewAI und AutoGPT. Der Kurs vermittelt praktische Einblicke, wie diese Frameworks KI-Workflows automatisieren und autonome KI-Agenten erstellen können. Sie haben die Möglichkeit, diese Agenten zu implementieren und KI-gesteuerte Systeme zu entwickeln, die Aufgaben wie Entscheidungsfindung, Automatisierung und Optimierung ausführen können. Der zweite Teil des Kurses befasst sich eingehend mit MLOps und konzentriert sich dabei auf die Operationalisierung von Machine-Learning-Modellen. Sie werden MLOps-Konzepte wie Versionierung, Automatisierung und Überwachung kennenlernen und erfahren, wie diese in den breiteren Kontext der Machine-Learning-Bereitstellung passen. Anhand praktischer Übungen lernen Sie, MLOps-Umgebungen mit Tools wie Git, Docker und Kubernetes einzurichten und durchgängige Machine-Learning-Pipelines zu entwickeln. Der Kurs hebt die entscheidenden Unterschiede zwischen Experimentier- und Produktionsumgebungen im Machine Learning hervor und vermittelt Ihnen, wie Sie robuste Systeme aufbauen, die nahtlos von der Entwicklung in den Einsatz übergehen können. Der Kurs behandelt zudem die für MLOps erforderliche Infrastruktur, einschließlich Cloud-Plattformen wie AWS, GCP und Azure, sowie die Containerisierung von Modellen mit Docker. Sie erwerben praktische Fähigkeiten bei der Bereitstellung und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen in großem Maßstab mithilfe von Kubernetes und stellen so sicher, dass Ihre Modelle produktionsreif und skalierbar sind. Diese umfassende Reise vermittelt Ihnen die Werkzeuge, um ML-Workflows zu verwalten, Bereitstellungsprozesse zu optimieren und KI-Agenten in Produktionsumgebungen zu integrieren. Dieser Kurs richtet sich an KI-Praktiker, Datenwissenschaftler und Ingenieure, die daran interessiert sind, ihre Machine-Learning- und KI-Systeme in die Produktion zu überführen. Grundkenntnisse in Machine-Learning-Konzepten und Programmierung werden empfohlen, da der Kurs sich auf die Anwendung dieser Konzepte in realen Produktionsumgebungen konzentriert. Der Kurs eignet sich für Lernende mit mittleren Vorkenntnissen und vermittelt sowohl theoretisches Wissen als auch praktische Erfahrungen in den Bereichen KI und MLOps. Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, KI-Agenten mithilfe fortschrittlicher Frameworks zu implementieren, MLOps-Pipelines einzurichten, Modelle zu containerisieren und bereitzustellen sowie Machine-Learning-Modelle in Cloud- und On-Premise-Umgebungen zu verwalten.