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Cours en MLOps

Les cours en MLOps peuvent vous aider à comprendre comment déployer, superviser et faire évoluer des modèles d'apprentissage automatique. Vous pouvez développer des compétences en pipelines, automatisation, surveillance, documentation et bonnes pratiques de production. Beaucoup de cours utilisent des environnements réels pour illustrer les workflows.

Cours et certificats populaires en MLOps


  • E

    Edureka

    Building LLMs with Hugging Face and LangChain

    Compétences que vous acquerrez: LangChain, LLM Application, Hugging Face, Retrieval-Augmented Generation, Prompt Patterns, LangGraph, Model Deployment, AI Workflows, Large Language Modeling, AI Orchestration, Generative AI, Token Optimization, Generative Model Architectures, AI Integrations, Fine-tuning, Embeddings, Data Pipelines, Containerization, Restful API, Docker (Software)

    ★ 1.7 (7) · Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

  • C

    Coursera

    Automate ML Pipelines for Peak Performance

    Compétences que vous acquerrez: MLOps (Machine Learning Operations), Feature Engineering, Model Optimization, Model Training, Workflow Management, Predictive Modeling

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • B

    Board Infinity

    Applications réelles et déploiement de modèles en Java

    Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle, IA responsable, CI/CD, Java, Déploiement continu, Apprentissage automatique appliqué, MLOps (Machine Learning Operations), Apprentissage automatique, Déploiement du modèle, Programmation Java, Sécurité de l'IA, Gestion des applications d'entreprise, Cadre de travail Spring, L'IA responsable, Spring Boot, Éthique des données, Jenkins, Apprentissage fédéré, Apprentissage par renforcement

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • C

    Coursera

    Orchestrate, Analyze, and Evaluate ML Pipelines

    Compétences que vous acquerrez: Feature Engineering, Data Pipelines, Apache Airflow, MLOps (Machine Learning Operations), Service Level, AI Orchestration, Data Store, Data Transformation, Change Control, Key Performance Indicators (KPIs)

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • C

    Coursera

    Orchestrate, Analyze, and Evaluate AI Deployments

    Compétences que vous acquerrez: CI/CD, Continuous Deployment, Continuous Delivery, DevOps, Containerization, Performance Analysis, Performance Metric, Performance Measurement, Artificial Intelligence, Application Performance Management, Operational Analysis, Conversion Funnel Analysis, Continuous Monitoring, Root Cause Analysis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • K

    KodeKloud

    ML Model Development and Tracking: Hands-on Guide

    Compétences que vous acquerrez: MLOps (Machine Learning Operations), Model Training, Model Deployment, Model Optimization, Test Data, Model Evaluation, Data Synthesis, Development Environment, Claims Processing, Application Deployment, Record Keeping, Computer Hardware

    Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • K

    KodeKloud

    Data Engineering Essentials

    Compétences que vous acquerrez: MLOps (Machine Learning Operations), Apache Kafka, Apache Airflow, Apache Spark, Extract, Transform, Load, Data Lakes, Data Pipelines, Distributed Computing, Real Time Data, DevOps, Data Processing, Feature Engineering, CI/CD, Pandas (Python Package), Continuous Integration

    Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • C

    Coursera

    Test & Debug Java ML Pipelines

    Compétences que vous acquerrez: JUnit, MLOps (Machine Learning Operations), CI/CD, Continuous Integration, Jenkins, Test Automation, Unit Testing, DevOps, Development Testing, Debugging, Code Coverage, Test Engineering, Data Pipelines

    Avancées · Cours · 1 à 4 semaines

  • T

    Technical University of Munich (TUM)

    Du zéro au héros - Développement de produits numériques à partir de zéro

    Compétences que vous acquerrez: L'innovation, Amazon Web Services, Amélioration des processus, Évaluation du modèle, Conception de solutions, MLOps (Machine Learning Operations), Développement de nouveaux produits, Apprentissage automatique, Gestion des risques, Modèle de formation, Développement de produits, L'idée, Ingénierie de requête, Ingénierie rapide, Conception centrée sur l'homme, Amélioration des produits, Méthodologies allégées, IA générative, La roche-mère de l'Amazonie, Recherche sur les utilisateurs, Méthodes d'apprentissage automatique

    ★ 4.6 (53) · Débutant · Cours · 1 à 3 mois

  • C

    Coursera

    ML Concepts, Models & Workflow Essentials

    Compétences que vous acquerrez: Model Training, Java Programming, Java, Feature Engineering, Machine Learning Methods, Statistical Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Deep Learning, Data Pipelines

    Avancées · Cours · 1 à 4 semaines

  • P

    Packt

    Essential Guide to LLMOps

    Compétences que vous acquerrez: LLM Application, MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, Data Processing, Model Deployment, AI Workflows, Model Training, Responsible AI, Model Optimization, Generative AI, Scalability, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Evaluation, Continuous Monitoring, Artificial Intelligence, Data Collection

    Avancées · Cours · 1 à 3 mois

  • P

    Pragmatic AI Labs

    Machine Learning with Databricks and MLflow

    Compétences que vous acquerrez: MLOps (Machine Learning Operations), Databricks, Apache Spark, Model Evaluation, Hugging Face, Data Architecture, Recurrent Neural Networks (RNNs), LLM Application, Data Science, Data Mining, Mathematical Modeling, Scala Programming, Continuous Monitoring, Rust (Programming Language), Lean Six Sigma, Statistical Inference, Artificial Intelligence, Functional Testing, Exploratory Data Analysis, Programming Principles

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

1…8910…36

En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur mlops .

  • Building LLMs with Hugging Face and LangChain: Edureka
  • Automate ML Pipelines for Peak Performance: Coursera
  • Applications réelles et déploiement de modèles en Java: Board Infinity
  • Orchestrate, Analyze, and Evaluate ML Pipelines: Coursera
  • Orchestrate, Analyze, and Evaluate AI Deployments: Coursera
  • ML Model Development and Tracking: Hands-on Guide: KodeKloud
  • Data Engineering Essentials: KodeKloud
  • Test & Debug Java ML Pipelines: Coursera
  • Du zéro au héros - Développement de produits numériques à partir de zéro: Technical University of Munich (TUM)
  • ML Concepts, Models & Workflow Essentials: Coursera

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