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Production ML Systems Design Seminar


Production ML Systems Design Seminar

Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die Gestaltung von Machine Learning Systemen für die Produktion. Sie lernen, wie Sie ML-Systeme entwerfen, implementieren und verwalten, um komplexe Probleme in der Industrie zu lösen. Der Kurs beinhaltet sowohl theoretische Konzepte als auch praktische Anwendungen, um Ihnen ein fundiertes Verständnis der Produktions-ML-Systeme zu vermitteln.

Warum sollten Sie diesen Kurs kaufen?

Die Entwicklung von ML-Systemen für die Produktion ist ein wichtiger Bereich in der heutigen Industrie. Unternehmen investieren zunehmend in diese Technologie, um ihre Prozesse zu optimieren und wettbewerbsfähig zu bleiben. Mit diesem Kurs können Sie Ihre Fähigkeiten in der Gestaltung von Produktions-ML-Systemen verbessern und Ihre Karrierechancen in diesem wachsenden Markt erhöhen.

Dieser Kurs ist ideal für Ingenieure, Entwickler und Datenwissenschaftler, die ihr Wissen über die Gestaltung von ML-Systemen in der Produktion vertiefen möchten. Vorkenntnisse in Machine Learning und Programmierung sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.

Mit Ihrem erworbenen Wissen können Sie produktionsreife ML-Systeme entwerfen und implementieren, um komplexe Probleme in der Industrie zu lösen. Sie werden in der Lage sein, die Anforderungen der Produktion zu verstehen und ML-Modelle entsprechend anzupassen, um eine erfolgreiche Integration in bestehende Prozesse zu gewährleisten.

Investieren Sie in Ihre Zukunft und erweitern Sie Ihre Fähigkeiten mit unserem Production ML Systems Design Seminar!

Course outline
  • Einführung in die Gestaltung von ML-Systemen
  • Datenbeschaffung und -aufbereitung für ML-Systeme
  • Modellierung und Training von ML-Algorithmen
  • Evaluierung von ML-Modellen
  • Skalierung von ML-Systemen
  • Feature Engineering für ML-Anwendungen
  • Optimierung von ML-Modellen
  • Implementierung von ML-Systemen in die Produktion
  • Überwachung und Wartung von ML-Systemen
  • Interpretation von ML-Ergebnissen
  • Ethik und Datenschutz in der ML-Systemgestaltung
  • Fallstudien und Anwendungsbeispiele
  • Automatisierung von ML-Prozessen
  • Auswahl geeigneter Infrastruktur für ML-Systeme
  • Zukünftige Entwicklungen im Bereich der ML-Systemgestaltung
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