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Machine Learning Operations (MLOps) Seminar


Maschinelle Lernbetriebsseminar (MLOps)

Willkommen beim Maschinelle Lernbetriebsseminar (MLOps)! Dieser Kurs richtet sich an alle, die ihr Wissen über das Thema MLOps vertiefen möchten. MLOps ist ein aufstrebendes Konzept, das sich mit der effizienten und skalierbaren Bereitstellung von Machine Learning Modellen beschäftigt. Dieser Kurs bietet Ihnen alles, was Sie wissen müssen, um erfolgreich MLOps in Ihrer Organisation zu implementieren.

Was ist MLOps?

MLOps steht für Machine Learning Operations und beschreibt die Methoden und Praktiken, die für die effektive Bereitstellung und Verwaltung von Machine Learning Modellen in einer produktiven Umgebung erforderlich sind. Das Ziel von MLOps ist es, die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Entwicklern und Betriebsteams zu verbessern und die Integration von Machine Learning in Geschäftsprozesse zu erleichtern.

Warum sollten Sie diesen Kurs belegen?

Dieser Kurs bietet Ihnen einen umfassenden Einblick in die Welt von MLOps und vermittelt Ihnen alle wichtigen Konzepte, Tools und Best Practices, die Sie benötigen, um erfolgreich MLOps in Ihrem Unternehmen zu implementieren. Sie lernen, wie Sie Machine Learning Modelle in produktiver Umgebung bereitstellen, überwachen, aktualisieren und verwalten können. Durch praxisnahe Beispiele und Übungen werden Sie in die Lage versetzt, Ihr erlerntes Wissen direkt in die Praxis umzusetzen.

Dieser Kurs ist ideal für Data Scientists, Entwickler, Betriebsteams und alle, die an der Implementierung von Machine Learning Modellen in produktiven Umgebungen beteiligt sind. Mit den erworbenen Kenntnissen sind Sie in der Lage, die Effizienz, Skalierbarkeit und Qualität Ihrer Machine Learning Prozesse zu verbessern und somit einen echten Mehrwert für Ihr Unternehmen zu schaffen.

Worauf warten Sie noch? Melden Sie sich noch heute für das Maschinelle Lernbetriebsseminar (MLOps) an und tauchen Sie ein in die faszinierende Welt von MLOps!

Course outline
  • Einführung in MLOps
  • Datenmanagement und -vorbereitung
  • Modellentwicklung und -training
  • Modellvalidierung und -evaluation
  • Automatisierung von ML-Pipelines
  • Containerisierung von Modellen
  • Orchestrierung von ML-Workflows
  • Modelldeployment in der Cloud
  • Überwachung von Modellen
  • Fehlermanagement und -behebung
  • Skalierung von ML-Systemen
  • Sicherheit in MLOps
  • Compliance und Ethik in der ML-Entwicklung
  • Zusammenarbeit von Entwicklern und Betriebsteams
  • Zukunftstrends in MLOps
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