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Informationsverarbeitung und angewandte Datentechnik GmbH

MLOps und Model Deployment - Schulung

MLOps und Model Deployment unterstützen Unternehmen dabei, Machine-Learning-Modelle zuverlässig bereitzustellen, zu überwachen und produktiv in bestehende Prozesse einzubinden.

 

Unsere Schulungen vermitteln praxisnahes Wissen, um Machine-Learning-Modelle professionell bereitzustellen, zu überwachen und in produktiven Umgebungen weiterzuentwickeln.

MLOps und Model Deployment sind wichtige Themenfelder moderner datenbasierter und KI-gestützter Anwendungen. Unternehmen und Organisationen stehen vor der Aufgabe, Machine-Learning-Modelle nicht nur zu entwickeln, sondern sie zuverlässig bereitzustellen, in bestehende Systeme einzubinden und im laufenden Betrieb kontrollierbar zu halten.

Unsere Schulungen im Bereich MLOps und Model Deployment vermitteln praxisnahes Wissen zu zentralen Konzepten, Technologien und Prozessschritten für den produktiven Einsatz von Modellen. Im Mittelpunkt stehen die Bereitstellung von Modellen, die Einbindung in Entwicklungs- und Betriebsprozesse, das Monitoring der Modellleistung sowie die Verwaltung von Versionen, Schnittstellen und Abläufen.

Je nach Schwerpunkt können auch CI/CD für Machine Learning, Containerisierung, Automatisierung, Modellüberwachung, Daten- und Model-Drift, Qualitätsmetriken, Governance und Sicherheitsaspekte eine wichtige Rolle spielen. So entstehen Kompetenzen, mit denen Data-, Entwicklungs- und Betriebsteams KI-Modelle verlässlich in produktive Anwendungen überführen können.

Die Angebote richten sich an Unternehmen und Organisationen, die Mitarbeitende aus Data Science, Softwareentwicklung, IT-Betrieb oder technischen Fachbereichen für produktionsnahe KI- und Machine-Learning-Prozesse qualifizieren möchten.

Mit den Schulungen der IAD GmbH schaffen Sie eine fundierte Grundlage, um MLOps, Model Deployment und den stabilen Betrieb datenbasierter KI-Lösungen im Unternehmenskontext praxisnah umzusetzen.

Unsere Schulungen

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NEU im Angebot

MLOps Engineering on AWS

MLOps-Architekturen und KI-Workloads auf AWS produktionsnah umsetzen

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NEU im Angebot

MS-4017 Training: Verwalten und Erweitern von Microsoft 365 Copilot

Microsoft 365 Copilot administrieren, erweitern und sicher bereitstellen

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NEU im Angebot

AB-900T00-A Training: Einführung in Microsoft 365 und AI Administration

Microsoft 365, Copilot und Agents administrativ steuern, Daten schützen und Governance sicher einordnen

NEU im Angebot

Open-Source-LLMs lokal betreiben: Grundkurs

Lokale Open-Source-LLMs sicher einrichten, nutzen und evaluieren

NEU im Angebot

GLM-5.1: Open Source LLM produktiv nutzen

Das Open Weights Model GLM sicher evaluieren, absichern und mit eigenen Daten in Workflows bringen.

NEU im Angebot

MiniMax 2.7 Training: Das sich selbst-entwickelende Open-Source Model

MiniMax fachlich einordnen, sicher betreiben und kontrolliert einsetzen

NEU im Angebot

DeepSeek: Einsatz und Self-Hosting

DeepSeek sicher self-hosten, teamfähig betreiben und mit RAG, Governance und Monitoring produktiv nutzen

NEU im Angebot

Llama-Modelle im Vergleich: Nutzen statt Hype

Vom Bauchgefühl zur belastbaren Llama-Auswahl: Qualität, Kosten, Latenz und Governance messbar bewerten

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GPT-OSS im Einsatz: OpenAI-Modelle verstehen

Offene GPT-Modelle sicher bewerten, integrieren und vom PoC in belastbare Prozesse bringen

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NEU im Angebot

Kimi K2.5: OpenSource LLM sofort produktiv

Von Setup bis Governance: Kimi K2.6 sicher betreiben, bewerten und in Workflows integrieren.

NEU im Angebot

KI-Infrastrukturplanung: On-Premise vs. Cloud

Triff belastbare Architekturentscheidungen für GPU, Daten, Sicherheit und Kosten, bevor dein KI-Projekt teuer wird

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NEU im Angebot

MLOps auf Azure: Modelle produktiv ausrollen

Machine-Learning-Modelle auf Azure zuverlässig bereitstellen und betreiben

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NEU im Angebot

Cloud-native KI auf AWS und Azure: Ready für Production

Baue, deploye und betreibe ML-Workloads mit MLOps, Security und Kostenkontrolle in AWS und Microsoft Azure.

NEU im Angebot

Erklärbare KI: Warum entscheidet die KI so?

XAI-Checks für ML-Modelle entwickeln, Erklärungen prüfen und auditfähig dokumentieren

NEU im Angebot

Backend für KI-Systeme: Python & Node.js Advanced Training

Entwickle belastbare KI-Backends mit Streaming, Queues, Retrieval und sauberem Betrieb

NEU im Angebot

Computer Use im Einsatz: Systeme sicher steuern

AI-Agenten und Remote-Zugriff mit IAM, PAM, Logging und klaren Freigaben sicher betreiben

NEU im Angebot

IaC mit KI: Terraform & GitOps sauber skalieren

Baue reproduzierbare Cloud-Infrastruktur, reduziere Drift und nutze KI für Reviews, Tests und sichere Änderungen.

NEU im Angebot

LLM Self-Hosting und Deployment

Plane, deploye und betreibe LLM-Inferenz on-premises: reproduzierbar, sicher, kostenkontrolliert.

NEU im Angebot

KI-Apps containerisieren mit Podman, Docker & Kubernetes

Vom Container zur skalierbaren Inferenz: Images, Deployments, GPU, Security und Betrieb im Cluster

NEU im Angebot

Open-Source LLM Fine-Tuning für Entwickler

Open-Source-LLMs reproduzierbar anpassen, evaluieren und bereitstellen

NEU im Angebot

Full-Stack KI-Entwicklung: End-to-End Projekt

Vom ML-Prototyp zum belastbaren KI-Produkt mit MLOps, API, Deployment und Monitoring

NEU im Angebot

Linux Administration für KI-Workloads mit GPUs

Treiber, CUDA-Stack, Performance und stabile Deployments für Training und Inference im Betrieb

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NEU im Angebot

Machine Learning Engineering on AWS

ML-Modelle mit SageMaker, MLOps und Monitoring zuverlässig auf AWS produktionsreif machen