Informationsverarbeitung und angewandte Datentechnik GmbH

MLOps und Model Deployment - Schulung

MLOps und Model Deployment vermitteln Ihnen praxisnahe Kenntnisse für die Bereitstellung, Überwachung und Weiterentwicklung von Machine-Learning-Modellen in produktiven Umgebungen.

 

Unsere E-Learning-Weiterbildungen vermitteln Ihnen praxisnahe Kenntnisse für den beruflichen Einstieg, Wiedereinstieg oder die gezielte Spezialisierung im Bereich MLOps und Model Deployment.

MLOps und Model Deployment gehören zu den wichtigen Themenfeldern moderner datenbasierter und KI-gestützter Anwendungen. Unternehmen und Organisationen stehen vor der Aufgabe, Machine-Learning-Modelle nicht nur zu entwickeln, sondern diese auch zuverlässig bereitzustellen, in bestehende Systeme einzubinden und im laufenden Betrieb zu überwachen. Dadurch ergibt sich ein vielseitiges Tätigkeitsfeld an der Schnittstelle von Datenanalyse, Softwarebereitstellung, Automatisierung und KI-Anwendungen.

Unsere Weiterbildungen im Bereich MLOps und Model Deployment vermitteln Ihnen praxisnahes Wissen zu zentralen Konzepten, typischen Anwendungsbereichen und wichtigen Prozessschritten für den produktiven Einsatz von Modellen. Dazu gehören unter anderem die Vorbereitung und Bereitstellung von Modellen, die Einbindung in Entwicklungs- und Betriebsprozesse, das Monitoring von Modellleistung sowie die strukturierte Verwaltung von Versionen, Schnittstellen und Abläufen. So erwerben Sie aktuelle und praxisrelevante Kompetenzen, die in vielen technischen und zukunftsorientierten Berufsfeldern gefragt sind.

Die Angebote richten sich an Personen mit Interesse an Künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Datenprozessen und modernen IT-Umgebungen, die vorhandene Kenntnisse gezielt erweitern, sich beruflich neu orientieren oder sich im Bereich produktionsnaher KI-Prozesse spezialisieren möchten. Durch das E-Learning-Format lernen Sie flexibel und können Ihre Weiterbildung gut an Ihre persönliche Lebenssituation anpassen.

Viele unserer Weiterbildungen können über einen Bildungsgutschein, den Aktivierungs- und Vermittlungsgutschein (AVGS) oder weitere Fördermöglichkeiten gefördert werden.

Wenn Sie sich für MLOps und Model Deployment interessieren, finden Sie in der ViA flexible Weiterbildungen für den Aufbau aktueller und praxisrelevanter Kompetenzen in einem wichtigen Themenfeld moderner KI- und Bereitstellungsprozesse.

Infos VIA

Unsere Schulungen

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NEU im Angebot

MLOps Engineering on AWS

MLOps-Architekturen und KI-Workloads auf AWS produktionsnah umsetzen

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NEU im Angebot

MS-4017 Training: Verwalten und Erweitern von Microsoft 365 Copilot

Microsoft 365 Copilot administrieren, erweitern und sicher bereitstellen

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NEU im Angebot

AB-900T00-A Training: Einführung in Microsoft 365 und AI Administration

Microsoft 365, Copilot und Agents administrativ steuern, Daten schützen und Governance sicher einordnen

NEU im Angebot

Open-Source-LLMs lokal betreiben: Grundkurs

Lokale Open-Source-LLMs sicher einrichten, nutzen und evaluieren

NEU im Angebot

GLM-5.1: Open Source LLM produktiv nutzen

Das Open Weights Model GLM sicher evaluieren, absichern und mit eigenen Daten in Workflows bringen.

NEU im Angebot

MiniMax 2.7 Training: Das sich selbst-entwickelende Open-Source Model

MiniMax fachlich einordnen, sicher betreiben und kontrolliert einsetzen

NEU im Angebot

Qwen und weitere Alibaba-Modelle: Was lohnt sich?

Qwen und Alibaba-Modelle strukturiert vergleichen und bewerten

NEU im Angebot

DeepSeek: Einsatz und Self-Hosting

DeepSeek sicher self-hosten, teamfähig betreiben und mit RAG, Governance und Monitoring produktiv nutzen

NEU im Angebot

Llama-Modelle im Vergleich: Nutzen statt Hype

Vom Bauchgefühl zur belastbaren Llama-Auswahl: Qualität, Kosten, Latenz und Governance messbar bewerten

NEU im Angebot

GPT-OSS im Einsatz: OpenAI-Modelle verstehen

Offene GPT-Modelle sicher bewerten, integrieren und vom PoC in belastbare Prozesse bringen

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NEU im Angebot

Kimi K2.5: OpenSource LLM sofort produktiv

Von Setup bis Governance: Kimi K2.6 sicher betreiben, bewerten und in Workflows integrieren.

NEU im Angebot

KI-Infrastrukturplanung: On-Premise vs. Cloud

Triff belastbare Architekturentscheidungen für GPU, Daten, Sicherheit und Kosten, bevor dein KI-Projekt teuer wird

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NEU im Angebot

MLOps auf Azure: Modelle produktiv ausrollen

Machine-Learning-Modelle auf Azure zuverlässig bereitstellen und betreiben

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NEU im Angebot

Cloud-native KI auf AWS und Azure: Ready für Production

Baue, deploye und betreibe ML-Workloads mit MLOps, Security und Kostenkontrolle in AWS und Microsoft Azure.

NEU im Angebot

Vektordatenbanken für KI Training: Architektur & Praxis

Vektordatenbanken für KI-Anwendungen belastbar designen und betreiben

NEU im Angebot

Erklärbare KI: Warum entscheidet die KI so?

XAI-Checks für ML-Modelle entwickeln, Erklärungen prüfen und auditfähig dokumentieren

NEU im Angebot

Backend für KI-Systeme: Python & Node.js Advanced Training

Entwickle belastbare KI-Backends mit Streaming, Queues, Retrieval und sauberem Betrieb

NEU im Angebot

Computer Use im Einsatz: Systeme sicher steuern

AI-Agenten und Remote-Zugriff mit IAM, PAM, Logging und klaren Freigaben sicher betreiben

NEU im Angebot

IaC mit KI: Terraform & GitOps sauber skalieren

Baue reproduzierbare Cloud-Infrastruktur, reduziere Drift und nutze KI für Reviews, Tests und sichere Änderungen.

NEU im Angebot

LLM Self-Hosting und Deployment

Plane, deploye und betreibe LLM-Inferenz on-premises: reproduzierbar, sicher, kostenkontrolliert.

NEU im Angebot

KI-Apps containerisieren mit Podman, Docker & Kubernetes

Vom Container zur skalierbaren Inferenz: Images, Deployments, GPU, Security und Betrieb im Cluster

NEU im Angebot

Open-Source LLM Fine-Tuning für Entwickler

Open-Source-LLMs reproduzierbar anpassen, evaluieren und bereitstellen

NEU im Angebot

Full-Stack KI-Entwicklung: End-to-End Projekt

Vom ML-Prototyp zum belastbaren KI-Produkt mit MLOps, API, Deployment und Monitoring

NEU im Angebot

Linux Administration für KI-Workloads mit GPUs

Treiber, CUDA-Stack, Performance und stabile Deployments für Training und Inference im Betrieb

NEU im Angebot

Serverless AI Training

Serverlose KI-Architekturen planbar entwickeln, testen und betreiben

NEU im Angebot

MLOps Training in Air-Gapped Umgebungen

MLOps in abgeschotteten Netzwerken sicher und auditierbar betreiben

NEU im Angebot

Mistral-KI Training: Europas LLM-Stack im Einsatz

Mistral-Modelle bewerten, auswählen und für europäische KI-Szenarien einsetzen

NEU im Angebot

Experimente, Prompts, Modelle und GenAI-Qualität mit MLflow nachvollziehbar steuern

LLM-Traces, Prompt-Versionen und Evaluation als belastbaren MLflow-Workflow aufbauen

Banner OG Industrie40 Big Data KI Big Data
NEU im Angebot

Qdrant-Schulung: RAG und Hybrid Search im Betrieb

Vektorsuche, Metadatenfilter und RAG-Anwendungen mit Qdrant betreibbar umsetzen

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NEU im Angebot

Machine Learning Engineering on AWS

ML-Modelle mit SageMaker, MLOps und Monitoring zuverlässig auf AWS produktionsreif machen

NEU im Angebot

Dagster-Schulung für KI-Pipelines

Asset-zentrierte Daten- und KI-Pipelines mit Dagster orchestrieren

Banner OG Programmierung Machinelearning
NEU im Angebot

Google Cloud Machine Learning Engineer Training

Praxisorientierte Vorbereitung auf ML Engineering mit Google Cloud und Vertex AI

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NEU im Angebot

Vektordatenbanken in der Cloud: Pinecone, Weaviate und Co

Cloud-Vektordatenbanken für semantische Suche und RAG einsetzen

Banner OG Programmierung Machinelearning
NEU im Angebot

Vertex AI: ML-Pipelines, die wirklich laufen

ML-Pipelines mit Google Vertex AI produktionsnah planen und betreiben

NEU im Angebot

vLLM-Schulung: Open-Source-LLMs bereitstellen

Open-Source-LLMs performant bereitstellen, konfigurieren und überwachen

NEU im Angebot

LLM-Evaluation: Evaluation. Praxis. Sicherheit

LLM-Anwendungen systematisch testen, bewerten und sicher weiterentwickeln