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MLOps Schulungen &
Inhouse-Seminare

  • 24 Seminare
  • 8 durchgeführte Termine
  • 30 zufriedene Teilnehmende
Machine Learning Professional - Architektur, MLOps und industrielle Anwendungen
Der strukturierte Weg zur produktionsreifen ML-Lösung
Nach Abschluss des Seminars sind die Teilnehmer in der Lage, ML-Modelle strukturiert in produktive Umgebungen zu überführen und dort zu betreiben. Sie… 
  • 3 Tage
  • 5 gesicherte Termine
MLOps und ML-Pipelines: Von der Entwicklung zur Produktion
Experiment Tracking, Feature Stores, automatisierte Trainings-Pipelines, Model Serving und Drift-Monitoring
Die Teilnehmenden können ML-Modelle reproduzierbar, versioniert und automatisiert in Produktion bringen - und dort zuverlässig betreiben. Am Ende des… 
  • 3 Tage
  • 5 gesicherte Termine
Google Professional Machine Learning Engineer: Zertifizierungsvorbereitung (2026)
Von BigQuery ML über Model Garden bis zur produktiven MLOps-Pipeline
Die Teilnehmenden bauen, bewerten, produktivieren und optimieren KI-Lösungen auf Google Cloud. Sie entwerfen Low-Code-KI-Lösungen mit BigQuery ML und… 
  • 4 Tage
  • 5 gesicherte Termine
Vertex AI & MLOps auf Google Cloud
ML-Modelle entwickeln, trainieren, bereitstellen und betreiben
Sie beherrschen nach dem Seminar die wesentlichen Funktionen von Vertex AI und können den gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus nach modernen… 
  • 2 Tage
  • 5 gesicherte Termine
ML-Ops mit MLflow - Modelle effizient tracken, verwalten und ausrollen
MLOps-Workflows praxisnah mit MLflow umsetzen
Sie beherrschen den Einsatz von MLflow im modernen MLOps-Kontext und können ML-Modelle reproduzierbar entwickeln, verwalten und sicher in Betrieb nehmen.
  • 3 Tage
  • 5 gesicherte Termine
OpenShift AI Administration
Verwaltung und Betrieb von OpenShift AI für moderne KI-Anforderungen in Unternehmen
Sie erwerben in zwei intensiven Tagen das technische Wissen und die praktische Kompetenz, OpenShift AI professionell zu verwalten und für KI-spezifische… 
  • 2 Tage
Workshop: Drift-Erkennung mit Evidently AI 
Modellüberwachung einführen, Abweichungen erkennen, Qualität sichern Agenda
Die Teilnehmenden verstehen technische, statistische und organisatorische Anforderungen an ein professionelles Modellmonitoring. Sie nutzen Evidently AI zur… 
  • 3 Tage
DataRobot Enterprise AI Suite Grundlagen
Von Daten zu Entscheidungen mit DataRobot
 Nach dem Seminar können die Teilnehmer die DataRobot-Plattform effektiv nutzen, um geschäftliche Herausforderungen mit automatisiertem Machine Learning zu… 
  • 3 Tage
  • 5 gesicherte Termine
Einführung in AI Engineering
Strategische Integration von KI - Mit ML-Tools zu fundierten Insights
Dieses Seminar hat das Ziel, IT- und ML-Experten praxisnah in die fortschrittlichen Konzepte des AI Engineering einzuarbeiten. Die Teilnehmer erhalten… 
  • 2 Tage
  • 5 gesicherte Termine
End-to-End-KI-Entwicklung auf der Gemini Enterprise Agent Platform
Vom Datensatz zum produktiven Modell auf Googles neuer KI-Plattform
Die Teilnehmenden entwickeln KI-Lösungen von den Daten bis zum Produktivbetrieb auf der Gemini Enterprise Agent Platform. Sie bereiten Daten auf und… 
  • 2 Tage
  • 5 gesicherte Termine
NVIDIA AI Enterprise und seine Anwendungsbereiche
Automatisierte KI-Pipelines mit Kubernetes und NVIDIA-Tools
Das Seminar befähigt die Teilnehmenden:
  • GPU-optimierte KI-Workflows mit NVIDIA AI Enterprise zu erstellen und zu skalieren
  • KI-Modelle mit optimierten… 
  • 3 Tage
TorchServe: Bereitstellung von PyTorch-Modellen in Produktionsumgebungen
Best Practices für erfolgreiche Modellbereitstellungsprojekte
Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Nutzung von TorchServe anzuwenden, um die Effizienz und… 
  • 2 Tage
  • 5 gesicherte Termine
ONNX: Effektive Modellinteroperabilität für maschinelles Lernen
Übungen zur Verwendung von ONNX-Modellen: Import, Export und Konvertierung.
Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, grundlegende und erweiterte Techniken und Best Practices bei der Nutzung von ONNX anzuwenden, um die Effizienz und… 
  • 2 Tage
  • 5 gesicherte Termine
Konzepte der KI-Softwarearchitektur und -verwaltung
Praxisorientierte Übungen zur Entwicklung und Optimierung von KI-Anwendungen
Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, grundlegende und erweiterte Techniken und Best Practices bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Anwendungen… 
  • 11 Teilnehmende bisher
  • 3 Tage
  • 4 gesicherte Termine
H2O AutoML für skalierbare Machine Learning-Lösungen
Effiziente AutoML-Lösungen mit H2O
Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Entwicklung und Implementierung von AutoML-Lösungen mit H2O… 
  • 3 Tage
  • 5 gesicherte Termine
Machine Learning-Pipelines mit TensorFlow Extended (TFX)
Leistungsstarke Modellentwicklung und Bereitstellung
Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Entwicklung und Implementierung von Machine Learning-Pipelines… 
  • 3 Tage
  • 5 gesicherte Termine
Integration von AI-Plugins in Jenkins
Automatisierte Workflows und AI-Modelle mit Jenkins
Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, fortgeschrittene Techniken und Best Practices bei der Entwicklung und Implementierung von CI/CD- und Machine… 
  • 2 Tage
  • 5 gesicherte Termine
Einführung in MLflow
Automatisierung und Nachverfolgbarkeit in ML-Projekten
Das Seminar befähigt die Teilnehmenden, MLflow in ihre bestehenden Machine Learning-Workflows zu integrieren, um eine nahtlose Verwaltung und Skalierung von… 
  • 2 Tage
  • 5 gesicherte Termine
AWS SageMaker Python SDK für Machine-Learning-Modelle
Modellbewertung und Optimierung
Das Ziel des Seminars ist es, den Teilnehmenden zu vermitteln, wie sie AWS SageMaker für die effektive Entwicklung, das Training und Deployment von… 
  • 2 Tage
  • 5 gesicherte Termine
AutoML bis Pipelines: Azure SDK v2 in der Praxis
Azure Machine Learning Python SDK v2
Das Ziel des Seminars ist es, Teilnehmern ein tiefes Verständnis des Azure Machine Learning Python SDK v2 zu vermitteln, inklusive der Fähigkeit,… 
  • 2 Tage
  • 5 gesicherte Termine
OpenAI API: Erstellung und Training benutzerdefinierter KI-Modelle 
Das Seminar soll den Teilnehmern ein grundlegendes Verständnis für Künstliche Intelligenz, benutzerdefinierte KI-Modelle und die Verwendung der OpenAI-API… 
  • 5 Tage
  • 5 gesicherte Termine
Training eigener Modelle mit der OpenAI API
Das Seminarziel für die Teilnehmer besteht darin, ein grundlegendes  Verständnis für Künstliche Intelligenz zu erlangen und praktische  Fähigkeiten im… 
  • 5 Tage
  • 5 gesicherte Termine
Maschinelles Lernen auf Kubernetes mit Kubeflow
Sie erhalten praktische Fähigkeiten in der Implementierung von  ML-Workflows, darunter das Erstellen von Pipelines, das Training von  Modellen und das… 
  • 2 Tage
  • 5 gesicherte Termine
Kubeflow im Überblick
Nach dem Seminar "Kubeflow im Überblick" kennen Sie sich mit  Architektur, Entwicklung und Bereitstellung von Kubeflow aus.
  • 13 Teilnehmende bisher
  • 2 Tage
  • 5 gesicherte Termine

Wählen Sie Ihre MLOps Schulung mit garantierten Terminen oder als Inhouse-Seminar

SchulungTermineTage
Machine Learning Professional - Architektur, MLOps und industrielle Anwendungen5 Termine3 Tage
MLOps und ML-Pipelines: Von der Entwicklung zur Produktion5 Termine3 Tage
Google Professional Machine Learning Engineer: Zertifizierungsvorbereitung (2026)5 Termine4 Tage
Vertex AI & MLOps auf Google Cloud5 Termine2 Tage
ML-Ops mit MLflow - Modelle effizient tracken, verwalten und ausrollen5 Termine3 Tage
OpenShift AI AdministrationTermin nach Wunsch2 Tage
Workshop: Drift-Erkennung mit Evidently AI Termin nach Wunsch3 Tage
DataRobot Enterprise AI Suite Grundlagen5 Termine3 Tage
Einführung in AI Engineering5 Termine2 Tage
End-to-End-KI-Entwicklung auf der Gemini Enterprise Agent Platform5 Termine2 Tage
NVIDIA AI Enterprise und seine AnwendungsbereicheTermin nach Wunsch3 Tage
TorchServe: Bereitstellung von PyTorch-Modellen in Produktionsumgebungen5 Termine2 Tage
ONNX: Effektive Modellinteroperabilität für maschinelles Lernen5 Termine2 Tage
Konzepte der KI-Softwarearchitektur und -verwaltung4 Termine3 Tage
H2O AutoML für skalierbare Machine Learning-Lösungen5 Termine3 Tage
Machine Learning-Pipelines mit TensorFlow Extended (TFX)5 Termine3 Tage
Integration von AI-Plugins in Jenkins5 Termine2 Tage
Einführung in MLflow5 Termine2 Tage
AWS SageMaker Python SDK für Machine-Learning-Modelle5 Termine2 Tage
AutoML bis Pipelines: Azure SDK v2 in der Praxis5 Termine2 Tage
OpenAI API: Erstellung und Training benutzerdefinierter KI-Modelle 5 Termine5 Tage
Training eigener Modelle mit der OpenAI API5 Termine5 Tage
Maschinelles Lernen auf Kubernetes mit Kubeflow5 Termine2 Tage
Kubeflow im Überblick5 Termine2 Tage
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Auszeichnungen & Mitgliedschaften

Focus Auszeichnung Süddeutsche Zeitung Institut Auszeichnung Brandeins Auszeichnung International Training Center Rating PerformNet's 2023 Training Center Award
Linux Professional Institute Logo Linux Foundation Authorized Training Partner Gesellschaft für Informatik Mitglied eato Mitglied Deutschlandstipendium Logo

Jede MLOps Schulung kann auch als individualisierbares Inhouse-Training durchgeführt werden

Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
Offene Schulung

findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmer anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.

Firmen-/Inhouse-Schulung

geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können europaweit durchgeführt werden.

Individual-Schulung

bietet Ihnen Flexibilität bei Lerninhalten, Lernmethoden und Dauer. Sie erhalten eine 1-zu-1 Betreuung. Sie bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der MLOps-Trainer passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.

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