MLOps Grundlagen entscheiden zunehmend darüber, wie zuverlässig Machine-Learning-Modelle im produktiven Betrieb wirken. Statt einmaliger Trainings entstehen damit fortlaufende Liefer- und Pflegeprozesse. Der Kurs zeigt zentrale Konzepte und Werkzeuge.

!Kursinhalt

!1. Vom Modell zum Produkt
*Lebenszyklus eines Modells
*Anforderungen an produktive Lösungen
*Beteiligte Rollen und Aufgaben

!2. Datenflüsse und Pipelines
*Trainings- und Inferenzpipelines
*Monitoring der Datenqualität
*Reproduzierbare Trainingsläufe

!3. Deployment und Bereitstellung
*Serving-Optionen für Modelle
*Versionierung und Rollbacks
*Skalierung im Betrieb

!4. Beobachtung und Pflege
*Modell- und Datenmonitoring
*Reaktion auf Drift und Qualitätsverlust
*Iterative Aktualisierung

!Berufliche Relevanz

*Belastbarer Betrieb produktiver Modelle
*Reduktion von Risiken durch Drift und Veränderung
*Schlüsselrolle in skalierenden ML-Organisationen