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

MLOps Engineering on AWS

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

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

Open-Source-LLMs lokal betreiben: Grundkurs

GLM-5.1: Open Source LLM produktiv nutzen

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

Qwen und weitere Alibaba-Modelle: Was lohnt sich?

DeepSeek: Einsatz und Self-Hosting

Llama-Modelle im Vergleich: Nutzen statt Hype

GPT-OSS im Einsatz: OpenAI-Modelle verstehen

Kimi K2.5: OpenSource LLM sofort produktiv

KI-Infrastrukturplanung: On-Premise vs. Cloud

MLOps auf Azure: Modelle produktiv ausrollen

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

Vektordatenbanken für KI Training: Architektur & Praxis

Erklärbare KI: Warum entscheidet die KI so?

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

Computer Use im Einsatz: Systeme sicher steuern

IaC mit KI: Terraform & GitOps sauber skalieren

LLM Self-Hosting und Deployment

KI-Apps containerisieren mit Podman, Docker & Kubernetes

Open-Source LLM Fine-Tuning für Entwickler

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

Linux Administration für KI-Workloads mit GPUs

Serverless AI Training

MLOps Training in Air-Gapped Umgebungen

Mistral-KI Training: Europas LLM-Stack im Einsatz

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

Qdrant-Schulung: RAG und Hybrid Search im Betrieb

Machine Learning Engineering on AWS

Dagster-Schulung für KI-Pipelines

Google Cloud Machine Learning Engineer Training

Vektordatenbanken in der Cloud: Pinecone, Weaviate und Co

Vertex AI: ML-Pipelines, die wirklich laufen

vLLM-Schulung: Open-Source-LLMs bereitstellen

