PickAClass · AI, Tech & Engineering · Generatieve AI & Deep Learning

MLOps voor Generatieve AI

Richt u op de operationele uitdagingen van het implementeren, monitoren en onderhouden van grootschalige generatieve modellen. Leer over modelversiebeheer, prestatietracking, kostenbeheer en het bouwen van robuuste productiepipelines.

MLOps voor Generatieve AI

Bouw een aangepaste MCP server voor je SaaS

MCP Fundamentals: Verbind LLMs met je data en tools

LLMOps voor beginners: Tracing, Caching en Token Management

Model Context Protocol (MCP): Bouw Aangepaste AI-servers

Foundations of LLMOps: Deployen, versioneren en monitoren van LLMs

Ontwikkelaarshandleiding voor Model Context Protocol (MCP) en AI-agenten

Machine Learning Modellen Implementeren met Python, Flask en MLOps

LLMOps Foundations: LLM's implementeren met Jenkins, Docker en Kubernetes

LLMOps en generatieve AI: productiemodellen implementeren

Moderne kwaliteitstechniek: automatisering, DevOps en AI-gestuurd testen

LLM-implementatie en LLMOps: schaalmodellen in productie

Model Context Protocol (MCP): AI-agenten bouwen met Python en Claude

Ontwikkeling van AI-agenten met Model Context Protocol (MCP)

Model testen met TPT: Verificatie voor Simulink-modellen

Machine Learning en MLOps Fundamentals

TensorFlow-gegevenspipelines en -modelimplementatie

Machine learning-systemen voor productieomgevingen ontwerpen op GCP

Levenscycli van machine learning beheren met MLflow

TensorFlow-modelimplementatie en -servicestrategieën

MLOps en Pipeline Orchestration op Cloud Platform

Monitoring en waarneembaarheid van machine learning-modellen

Machine Learning-modelbewaking met Python

De basis van LLMOps: AI-modellen implementeren en beheren

Moderne machine learning-engineering: van basisprincipes tot geavanceerde modellen