Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Entdecke MLOps für Unternehmen
Lerne die wichtigsten Konzepte und Praktiken von MLOps kennen, einer neuen Reihe von Tools und Techniken zur Automatisierung und Skalierung von Machine-Learning-Anwendungen.Früher war die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen echt mühsam und manuelle Arbeit, und die meisten Modelle haben es nie bis zur Produktion geschafft. Mit MLOps können Unternehmen das Design, die Entwicklung und den Betrieb von Machine-Learning-Modellen effektiv skalieren und automatisieren.Lerne, wie du Machine Learning Operations in deinem Unternehmen einsetzen kannst
In diesem Kurs lernst du, was MLOps ist und wie du es nutzen kannst, um ein richtig ausgereiftes Machine-Learning-Unternehmen zu werden. Du lernst die Anforderungen für MLOps kennen, die Tools, Techniken und beteiligten Personen sowie wie du häufige Fallstricke vermeiden kannst.Zuerst lernst du die wichtigsten Elemente von MLOps kennen und warum es für Unternehmen, die mehrere Machine-Learning-Anwendungen entwerfen, entwickeln und betreiben wollen, so wichtig ist.Entdecke den MLOps-Lebenszyklus
Als Nächstes schaust du dir den ganzen MLOps-Lebenszyklus an, vom Design über die Entwicklung bis hin zur Bereitstellung und zum Betrieb. In Kapitel 3 lernst du die wichtigsten Herausforderungen und Risiken beim Einsatz von Machine-Learning-Modellen in der Praxis kennen.Zum Schluss schaust du dir die besten Vorgehensweisen und Fallstudien für die erfolgreiche Umsetzung von MLOps in der Praxis an.Am Ende des Kurses wirst du genau wissen, wie man Machine-Learning-Anwendungen in großem Maßstab entwirft, entwickelt und betreibt, und kannst die Vorteile von Machine Learning für dein Unternehmen nutzen.Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Einführung in MLOps
In diesem ersten Kapitel lernst du MLOps kennen und warum es für Unternehmen notwendig ist, die mehrere Machine-Learning-Anwendungen gleichzeitig entwerfen, entwickeln und betreiben wollen. Du erfährst, welche Hauptelemente MLOps ausmachen – etwa Skalierung und Automatisierung –, welche Vorteile es bietet und warum MLOps dennoch herausfordernd bleibt. Außerdem schaust du dir an, was es braucht, um mit MLOps zu starten – sowohl aus technologischer als auch aus Management-Perspektive.
- Was ist MLOps?50 XP
- MLOps: ein Set an Praktiken, um ...50 XP
- Welche Merkmale hat MLOps?100 XP
- Die geschäftlichen Argumente für MLOps50 XP
- Relevante MLOps‑Bereiche50 XP
- Wie in MLOps investieren50 XP
- Gründe, in MLOps zu investieren100 XP
- Das Fundament für MLOps legen50 XP
- MLOps-Teammitglieder50 XP
- Voraussetzungen für MLOps100 XP
- Elemente von MLOps100 XP
2
Der MLOps-Lebenszyklus
Im zweiten Kapitel lernst du den gesamten MLOps-Lebenszyklus kennen – vom Design über Entwicklung und Deployment bis zum Betrieb. Du erfährst, warum Monitoring für produktive Machine-Learning-Anwendungen essenziell ist und warum wir ML-Modelle regelmäßig neu trainieren müssen.
3
MLOps: Von der Theorie zur Praxis
Im dritten Kapitel gehst du von der Theorie in die Praxis über und lernst die wichtigsten Herausforderungen und Risiken beim Deployment von Machine-Learning-Modellen kennen. Außerdem erfährst du, wie MLOps-Teams erfolgreich arbeiten und was das Management tun kann, um die skalierte Nutzung von Machine Learning zu fördern.
4
MLOps in der Praxis
Im letzten Kapitel erfährst du, wie du die MLOps-Reise deines Unternehmens erfolgreich startest – mit Best Practices und typischen Fallstricken, die du vermeiden solltest. Zum Abschluss beleuchtest du die verschiedenen Stufen der MLOps-Reife und schließt den Kurs mit einer Fallstudie aus der Praxis ab: dem Design, der Entwicklung und dem Betrieb einer Machine-Learning-Anwendung für kritische Produktionsprozesse.
R
MLOps für Unternehmen
Kurs
abgeschlossen
