Vishal Wilson
Mitglied seit 2023
Silver League
11158 Punkte
Build a BI Dashboard Using Google Looker Studio and BigQuery
Earned Jun 11, 2026 EDT
Configure Federated Connections for BigQuery and Cloud SQL for PostgreSQL
Earned Jun 10, 2026 EDT
Generate and Edit Media in Agent Platform
Earned Feb 18, 2026 EST
Build and Deploy a Generative AI solution using a RAG framework
Earned Nov 12, 2024 EST
[DEPRECATED] Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps
Earned Jun 14, 2024 EDT
Develop Agent Search and Conversation Applications
Earned Jun 14, 2024 EDT
[DEPRECATED] Contact Center AI: Conversational Design Fundamentals
Earned Jun 12, 2024 EDT
[DEPRECATED] - Multimodality with Gemini
Earned Jun 12, 2024 EDT
Text Prompt Engineering Techniques
Earned Jun 11, 2024 EDT
[DEPRECATED] Generative AI Fundamentals
Earned Jan 16, 2024 EST
Einführung in Vertex AI Studio
Earned Jul 19, 2023 EDT
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen
Earned Jul 18, 2023 EDT
Transformer-Modelle und BERT-Modell
Earned Jul 18, 2023 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus
Earned Jul 18, 2023 EDT
Encoder-Decoder-Architektur
Earned Jul 18, 2023 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung
Earned Jul 18, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned Jul 18, 2023 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Jul 18, 2023 EDT
Einführung in Large Language Models
Earned Jul 18, 2023 EDT
Einführung in generative KI
Earned Jul 17, 2023 EDT
This advanced challenge lab puts you in the role of a LookML Developer for a retail chain. Moving beyond step-by-step tutorials, you are tasked with solving real-world business problems by building and optimizing LookML objects. You will work within a live Google Cloud environment to satisfy data requests from marketing and analytics teams, focusing on creating efficient data structures and refining how users interact with information in Looker.
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This course explores the integration of Google BigQuery with Cloud SQL for PostgreSQL to enhance analytics capabilities. The course focuses on building a environment where BigQuery’s analytics can be extended to include data from a production Cloud SQL for PostgreSQL database. Through a rigorous challenge lab, you'll gain hands-on experience in configuring federated connections, implementing role-based security, and validating integration by comparing query execution plans.
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This course dives into the world of media creation with Gemini Enterprise Agent Platform using Nano Banana and Veo. Learn to design text and image-based prompts to produce high-quality, consistent images, and captivating, cinematic video clips. You'll also learn to refine generated assets using core editing functions. Finally, this course guides you through multi-tool workflow implementations for creative control and consistency, empowering you to transform images into video clips and leverage Gemini for prompt writing assistance and feedback.
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Demonstrate your ability to implement updated prompt engineering techniques and utilize several of Gemini's key capacilities including multimodal understanding and function calling. Then integrate generative AI into a RAG application deployed to Cloud Run. This course contains labs that are to be used as a test environment. They are deployed to test your understanding as a learner with a limited scope. These technologies can be used with fewer limitations in a real world environment.
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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.
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In this quest, you’ll use text embeddings for tasks like classification, outlier detection, text clustering and semantic search. You’ll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) solutions, such as for question-answering systems, using Google Cloud’s Vertex AI and Google Cloud databases.
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Welcome to "CCAI Conversational Design Fundamentals", the first course in the "Customer Experiences with Contact Center AI" series.
In this course, learn how to design customer conversational solutions using Contact Center Artificial Intelligence (CCAI). You will be introduced to CCAI and its three pillars (Dialogflow, Agent Assist, and Insights), and the concepts behind conversational experiences and how the study of them influences the design of your virtual agent. After taking this course you will be prepared to take your virtual agent design to the next level of intelligent conversation.
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Delve into the power of multimodal AI with this project-based course using Gemini. Master essential techniques and build advanced applications. You will:
- Experiment with multimodal use cases to expand application possibilities
- Implement recommendation systems that combine suggestions with clear reasoning
- Design a powerful document search engine using multimodal RAG methods
Important Disclaimer: Please note that these labs are under active development. Functionality may occasionally change or break unexpectedly, and content might be removed or altered without notice. By proceeding with this course, you acknowledge this potential disruption.
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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
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Dieser Kurs bietet eine Einführung in Vertex AI Studio, ein Tool für die Interaktion mit generativen KI-Modellen sowie das Prototyping von Geschäftsideen und ihre Umsetzung. Anhand eines eindrucksvollen Anwendungsfalls, ansprechender Lektionen und einer praktischen Übung lernen Sie den Lebenszyklus vom Prompt bis zum Produkt kennen und erfahren, wie Sie Vertex AI Studio für multimodale Gemini-Anwendungen, Prompt-Design, Prompt Engineering und Modellabstimmung einsetzen können. Ziel ist es, Ihnen aufzuzeigen, wie Sie das Potenzial von generativer KI in Ihren Projekten mit Vertex AI Studio ausschöpfen.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Deep Learning ein Modell zur Bilduntertitelung erstellen. Sie lernen die verschiedenen Komponenten eines solchen Modells wie den Encoder und Decoder und die Schritte zum Trainieren und Bewerten des Modells kennen. Nach Abschluss dieses Kurses haben Sie folgende Kompetenzen erworben: Erstellen eigener Modelle zur Bilduntertitelung und Verwenden der Modelle zum Generieren von Untertiteln
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Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Transformer-Architektur und das BERT-Modell (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Sie lernen die Hauptkomponenten der Transformer-Architektur wie den Self-Attention-Mechanismus kennen und erfahren, wie Sie diesen zum Erstellen des BERT-Modells verwenden. Darüber hinaus werden verschiedene Aufgaben behandelt, für die BERT genutzt werden kann, wie etwa Textklassifizierung, Question Answering und Natural-Language-Inferenz. Der gesamte Kurs dauert ungefähr 45 Minuten.
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In diesem Kurs wird der Aufmerksamkeitsmechanismus vorgestellt. Dies ist ein leistungsstarkes Verfahren, das die Fokussierung neuronaler Netzwerke auf bestimmte Abschnitte einer Eingabesequenz ermöglicht. Sie erfahren, wie der Aufmerksamkeitsmechanismus funktioniert und wie Sie damit die Leistung verschiedener Machine Learning-Tasks wie maschinelle Übersetzungen, Zusammenfassungen von Texten und Question Answering verbessern können.
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Dieser Kurs vermittelt Ihnen eine Zusammenfassung der Encoder-Decoder-Architektur, einer leistungsstarken und gängigen Architektur, die bei Sequenz-zu-Sequenz-Tasks wie maschinellen Übersetzungen, Textzusammenfassungen und dem Question Answering eingesetzt wird. Sie lernen die Hauptkomponenten der Encoder-Decoder-Architektur kennen und erfahren, wie Sie diese Modelle trainieren und bereitstellen können. Im dazugehörigen Lab mit Schritt-für-Schritt-Anleitung können Sie in TensorFlow von Grund auf einen Code für eine einfache Implementierung einer Encoder-Decoder-Architektur erstellen, die zum Schreiben von Gedichten dient.
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In diesem Kurs werden Diffusion-Modelle vorgestellt, eine Gruppe verschiedener Machine Learning-Modelle, die kürzlich einige vielversprechende Fortschritte im Bereich Bildgenerierung gemacht haben. Diffusion-Modelle basieren auf physikalischen Konzepten der Thermodynamik und sind in den letzten Jahren in der Forschung und Industrie sehr beliebt geworden. Dabei stützen sich Diffusion-Modelle auf viele innovative Modelle und Tools zur Bildgenerierung in Google Cloud. In diesem Kurs werden Ihnen die theoretischen Grundlagen der Diffusion-Modelle erläutert und wie Sie diese Modelle über Vertex AI trainieren und bereitstellen können.
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Earn a skill badge by completing the Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models and Introduction to Responsible AI courses. By passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
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In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird erklärt, was verantwortungsbewusste Anwendung von KI bedeutet, warum sie wichtig ist und wie Google dies in seinen Produkten berücksichtigt. Darüber hinaus werden die 7 KI-Grundsätze von Google behandelt.
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In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird untersucht, was Large Language Models (LLM) sind, für welche Anwendungsfälle sie genutzt werden können und wie die LLM-Leistung durch Feinabstimmung von Prompts gesteigert werden kann. Darüber hinaus werden Tools von Google behandelt, die das Entwickeln eigener Anwendungen basierend auf generativer KI ermöglichen.
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In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird erklärt, was generative KI ist, wie sie genutzt wird und wie sie sich von herkömmlichen Methoden für Machine Learning unterscheidet. Darüber hinaus werden Tools von Google behandelt, mit denen Sie eigene generative KI-Anwendungen entwickeln können.
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