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Roisyatin Iftah Ni'mah Aulia Cantika 2203982

Mitglied seit 2024

Diamond League

24240 Punkte
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen Earned Feb 25, 2025 EST
Einführung in Vertex AI Studio Earned Feb 25, 2025 EST
Transformer-Modelle und BERT-Modell Earned Feb 25, 2025 EST
Aufmerksamkeitsmechanismus Earned Feb 25, 2025 EST
Encoder-Decoder-Architektur Earned Feb 25, 2025 EST
Einführung in generative KI Earned Dez 27, 2024 EST
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren Earned Apr 22, 2024 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten Earned Apr 22, 2024 EDT
Geschütztes Google Cloud-Netzwerk erstellen Earned Apr 22, 2024 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten Earned Mär 23, 2024 EDT
Deploy and Monitor in Google Cloud for AWS Professionals Earned Mär 17, 2024 EDT
Google Cloud-Infrastruktur erstellen – für AWS-Experten Earned Mär 16, 2024 EDT
Google Cloud Storage and Containers for AWS Professionals Earned Mär 16, 2024 EDT
Google Cloud Compute and Scalability for AWS Professionals Earned Mär 15, 2024 EDT
Google Cloud IAM and Networking for AWS Professionals Earned Mär 15, 2024 EDT
Kubernetes in Google Cloud Earned Mär 10, 2024 EDT
Referenz – Infrastruktur Earned Mär 10, 2024 EDT
Google Cloud – Grundlagen Earned Mär 10, 2024 EDT
Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen Earned Mär 10, 2024 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren Earned Mär 9, 2024 EST
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten Earned Mär 7, 2024 EST
Geschütztes Google Cloud-Netzwerk erstellen Earned Mär 7, 2024 EST
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten Earned Mär 6, 2024 EST
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud Earned Mär 6, 2024 EST
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud Earned Feb 20, 2024 EST
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud Earned Feb 19, 2024 EST
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen Earned Feb 16, 2024 EST

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 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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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 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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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: virtuelle Maschinen in der Compute Engine erstellen und bereitstellen und Netzwerk- und Application Load Balancer konfigurieren.

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Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs „Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten“ abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie eine speicherorientierte Cloud-Infrastruktur mithilfe der grundlegenden Funktionen der folgenden Technologien erstellen und verbinden: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions und Pub/Sub.

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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Geschütztes Google Cloud-Netzwerk erstellen abschließen. Dabei lernen Sie verschiedene netzwerkbezogene Ressourcen kennen, mit denen Sie Ihre Anwendungen in Google Cloud erstellen, skalieren und schützen können.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Bereinigen von Daten mit Dataprep von Trifacta, Ausführen von Datenpipelines in Dataflow, Erstellen von Clustern und Ausführen von Apache Spark-Jobs in Managed Service for Apache Spark sowie Aufrufen von ML-APIs, einschließlich der Cloud Natural Language API, Cloud Speech-to-Text API und Video Intelligence API.

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This is the fourth course of a four-course series for cloud architects and engineers with existing AWS knowledge. It compares Google Cloud and AWS solutions and guides professionals on their use. This course focuses on deploying and monitoring applications in Google Cloud. The learners apply the knowledge of monitoring and application deployment processes in AWS to explore the differences with Google Cloud. Learners get hands-on practice building and managing Google Cloud resources.

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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Google Cloud-Infrastruktur erstellen – für AWS-Experten abschließen. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie die IAM-Berechtigung konfigurieren, Arbeitslasten mit Kubernetes orchestrieren, eine Webanwendung mit der Compute Engine hosten und das Load Balancing konfigurieren.

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This is the third course of a four-course series for cloud architects and engineers with existing AWS knowledge, and it compares Google Cloud and AWS solutions and guides professionals on their use. This course focuses on Storage Options and containers in Google Cloud. The learners apply the knowledge of storage and containers in AWS to explore the similarities and differences with storage and containers in Google Cloud. Learners get hands-on practice building and managing Google Cloud resources.

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This is the second course of a four-course series for cloud architects and engineers with existing AWS knowledge. It aims to compare Google Cloud and AWS solutions and guide professionals on their use. This course focuses on compute resources and load balancing in Google Cloud. The learner will apply the knowledge of using virtual machines and load balancers in AWS to explore the similarities and differences with configuring and managing compute resources and load balancers in Google Cloud. Learners will get hands-on practice building and managing Google Cloud resources.

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This is the first course of a four-course series for cloud architects and engineers with existing AWS knowledge, and it compares Google Cloud and AWS solutions and guides professionals on their use. This course focuses on Identity and Access Management (IAM) and networking in Google Cloud. The learners apply the knowledge of access management and networking in AWS to explore the similarities and differences with access management and networking in Google Cloud. Learners get hands-on practice building and managing Google Cloud resources.

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Kubernetes ist das meistgenutzte System zur Orchestrierung von Containern. Die Google Kubernetes Engine wurde speziell für die Unterstützung verwalteter Kubernetes-Deployments in Google Cloud entwickelt. In diesem Kurs für Fortgeschrittene erfahren Sie, wie Sie Docker-Images und ‑Container konfigurieren und vollwertige Kubernetes Engine-Anwendungen bereitstellen. Sie erlernen die praktischen Fertigkeiten, die für die Einbindung der Containerorchestrierung in den eigenen Workflow erforderlich sind. Wenn Sie Ihre Fähigkeiten und Ihr Wissen unter Beweis stellen möchten, können Sie ein Challenge-Lab nach Abschluss des Kurses Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen absolvieren, um ein exklusives digitales Google Cloud-Logo zu erhalten.

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Wenn Sie als Einsteiger im Bereich Cloudentwicklung nach praktischen Übungen suchen, die über reine Google Cloud-Grundlagen hinausgehen, ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie. Sie sammeln praktische Erfahrungen in Labs rund um Cloud Storage und andere wichtige Anwendungsdienste wie Cloud Monitoring und Cloud Functions. Dabei bauen Sie Ihre Fähigkeiten aus, um sie bei unterschiedlichen Google Cloud-Initiativen einsetzen zu können.

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In diesem Einführungskurs erhalten Sie praktische Fertigkeiten im Umgang mit den grundlegenden Tools und Services der Google Cloud. Ihnen werden optionale Videos bereitgestellt, in denen Sie sich weitergehend über die in den Labs behandelten Konzepte informieren können, so oft Sie möchten. „Google Cloud – Grundlagen“ ist ein empfohlener erster Kurs für Google Cloud-Lernende. Selbst wenn Sie vor diesem Kurs wenig bis gar nichts über die Cloud gewusst haben, verfügen Sie danach über praktische Erfahrungen, die Sie in Ihrem ersten Google Cloud-Projekt anwenden können. Vom Schreiben von Cloud Shell- Befehlen und dem Bereitstellen Ihrer ersten virtuellen Maschine bis hin zum Ausführen von Anwendungen auf Kubernetes Engine oder mit Load-Balancing – Google Cloud – Grundlagen ist eine erstklassige Einführung in die grundlegenden Funktionen der Plattform.

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Mit dem Skill-Logo Kubernetes-Anwendungen in Google Cloud bereitstellen weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Konfigurieren und Erstellen von Docker-Container-Images, Erstellen und Verwalten von Google Kubernetes Engine-Clustern, Verwenden von kubectl für eine effiziente Clusterverwaltung und Bereitstellen von Kubernetes-Anwendungen mit leistungsfähigen Continuous Delivery-Abläufen.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: virtuelle Maschinen in der Compute Engine erstellen und bereitstellen und Netzwerk- und Application Load Balancer konfigurieren.

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Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs „Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten“ abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie eine speicherorientierte Cloud-Infrastruktur mithilfe der grundlegenden Funktionen der folgenden Technologien erstellen und verbinden: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions und Pub/Sub.

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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Geschütztes Google Cloud-Netzwerk erstellen abschließen. Dabei lernen Sie verschiedene netzwerkbezogene Ressourcen kennen, mit denen Sie Ihre Anwendungen in Google Cloud erstellen, skalieren und schützen können.

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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Bereinigen von Daten mit Dataprep von Trifacta, Ausführen von Datenpipelines in Dataflow, Erstellen von Clustern und Ausführen von Apache Spark-Jobs in Managed Service for Apache Spark sowie Aufrufen von ML-APIs, einschließlich der Cloud Natural Language API, Cloud Speech-to-Text API und Video Intelligence API.

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Die Kursreihe „Einführung in das Cloud-Computing von Google“ richtet sich an Personen mit geringen oder gar keinen Vorkenntnissen oder Erfahrungen im Bereich Cloud Computing. Sie bietet einen Überblick über Cloud-Grundlagen, Big Data, maschinelles Lernen und die Rolle von Google Cloud in diesem Bereich. Am Ende der Kursreihe können Teilnehmende diese Konzepte erläutern und einige praktische Fähigkeiten demonstrieren. Die Kurse sollten in folgender Reihenfolge absolviert werden: 1. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen 2. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud 3. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud 4. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud Im letzten Kurs der Reihe geht es um verwaltete Big-Data-Dienste, maschinelles Lernen und dessen Vorzüge sowie die Möglichkeit, Ihre Google Cloud-Kompetenzen durch den Erwerb von Skill-L…

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Die Kurse „Einführung in das Cloud-Computing von Google“ richten sich an Personen mit wenigen bis gar keinen Vorkenntnissen oder Erfahrungen im Bereich Cloud-Computing Sie bieten einen detaillierten Überblick über Cloud-Grundlagen, Big Data, maschinelles Lernen und die Rolle von Google Cloud in diesem Bereich. Am Ende der Kursreihe können Teilnehmende diese Konzepte erläutern und einige praktische Fähigkeiten demonstrieren. Die Kurse sollten in folgender Reihenfolge absolviert werden: 1. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen 2. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud 3. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud 4. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud Dieser dritte Kurs behandelt Tools zur Cloud-Automatisierung- und -Verwaltung sowie den Aufbau sicherer Netzwerke.

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Die Kursreihe „Einführung in das Cloud-Computing von Google“ richtet sich an Personen mit wenigen bis gar keinen Vorkenntnissen oder Erfahrungen im Bereich Cloud-Computing. Sie bietet einen detaillierten Überblick über Cloud-Grundlagen, Big Data, maschinelles Lernen und die Rolle von Google Cloud in diesem Bereich. Am Ende der Kursreihe können Teilnehmende diese Konzepte erläutern und einige praktische Fähigkeiten demonstrieren. Die Kurse sollten in folgender Reihenfolge absolviert werden: 1. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen 2. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud 3. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud 4. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud

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Die Kursreihe „Einführung in das Cloud-Computing von Google“ richtet sich an Personen mit geringen oder gar keinen Vorkenntnissen oder Erfahrungen im Bereich Cloud Computing. Sie bietet einen detaillierten Überblick über Cloud-Grundlagen, Big Data, maschinelles Lernen und die Rolle von Google Cloud in diesem Bereich. Am Ende der Kursreihe können Teilnehmende diese Konzepte erläutern und einige praktische Fähigkeiten demonstrieren. Die Kurse sollten in folgender Reihenfolge absolviert werden: 1. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen 2. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud 3. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud 4. Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud Diese Kursreihe bietet einen Überblick über Cloud-Computing, verschiedene Nutzungsmöglichkeiten von Google Cloud und verschiedene Computing-Optionen.

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