Erlernen Sie die wesentlichen Strategien und Tools für die erfolgreiche Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen und die Implementierung von MLOps-Best Practices, um zuverlässige, skalierbare und wartbare KI-Systeme zu gewährleisten.
Die Überbrückung der Lücke zwischen ML-Entwicklung und Produktion ist entscheidend, um das volle Potenzial Ihrer Machine-Learning-Investitionen auszuschöpfen. Dieses Seminar taucht tief in die Welt von MLOps ein und vermittelt praktische Fähigkeiten und Einblicke, um Ihre Machine-Learning-Modelle während ihres gesamten Lebenszyklus effektiv bereitzustellen, zu überwachen und zu verwalten.
Viele vielversprechende ML-Projekte scheitern oft daran, einen greifbaren Geschäftswert zu liefern, weil sie nie über das Prototypenstadium hinauskommen. MLOps begegnet diesen kritischen Herausforderungen, indem es DevOps-Prinzipien systematisch auf Machine-Learning-Workflows anwendet und so eine robuste Zusammenarbeit, umfassende Automatisierung und kontinuierliche Bereitstellung intelligenter Systeme fördert.
Im Rahmen dieses intensiven Seminars erwerben Sie praktisches Fachwissen in Schlüsselbereichen, darunter:
* Verständnis der MLOps-Prinzipien und ihrer entscheidenden Bedeutung im modernen ML-Lebenszyklus.
* Implementierung effektiver Strategien für Modell-Versionierung, -Paketierung und robustes Abhängigkeitsmanagement.
* Beherrschung von Techniken zur Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen in verschiedenen Umgebungen, wie Cloud-Plattformen und Edge-Geräten.
* Design und Implementierung von Continuous Integration- und Continuous Delivery (CI/CD)-Pipelines, die speziell für Machine Learning zugeschnitten sind.
* Einrichtung umfassender Monitoring-, Logging- und Alerting-Systeme für bereitgestelltes Modelle, um optimale Leistung und frühzeitige Problemerkennung zu gewährleisten.
* Entwicklung von Strategien für effizientes Modell-Retraining, nahtlose Updates und zuverlässige Rollback-Mechanismen.
* Sicherstellung strenger Modell-Governance, robuster Sicherheitsmaßnahmen und vollständiger Reproduzierbarkeit in Ihren ML-Operationen.
Dieses Seminar richtet sich an Data Scientists, ML Engineers, DevOps Engineers und technische Manager, die ihre Machine-Learning-Initiativen operationalisieren und einen echten Mehrwert erzielen möchten.
Ein grundlegendes Verständnis von Machine-Learning-Konzepten und Programmiererfahrung (vorzugsweise Python) werden als Voraussetzungen empfohlen, um Ihr Lernerlebnis zu maximieren.