Mlops Architektur 1. Einführung in MLOps und Architektur: Definition und Bedeutung von MLOps, Überblick über MLOps-Architekturen, Rolle von MLOps in der Datenwissenschaft 2. Komponenten einer MLOps-Architektur: Datenmanagement und -speicherung, Modellentwicklung und -bereitstellung, Monitoring und Wartung von Modellen 3. Implementierung von MLOps-Pipelines: Schritte zur Erstellung von MLOps-Pipelines, Integration von CI/CD in den Machine Learning Prozess, Tools zur Automatisierung von MLOps 4. Best Practices für MLOps: Optimierung von MLOps-Prozessen, Zusammenarbeit zwischen Data Scientists und DevOps, Sicherheitsaspekte und Compliance 5. Monitoring und Performance-Management von Modellen: Techniken zur Überwachung von Modellen, KPI-Definition und -Messung, Fehleranalyse und Optimierung 6. Fallstudien zu MLOps in der Praxis: Erfolgreiche Implementierungen von MLOps, Lessons Learned aus realen Anwendungen, Vergleich zwischen verschiedenen MLOps-Architekturen 7. Zukunft von MLOps und Architektur-Trends: Trends und Entwicklungen im MLOps-Bereich, Ausblick auf zukünftige Technologien, Vorbereitung auf neue Herausforderungen 8. Praktische Übungen zu MLOps-Architekturen: Entwicklung eines eigenen MLOps-Projekts, Präsentation der Ergebnisse und Feedback, Integration in bestehende Systeme