In diesem Kurs wird eine Lösung für Retrieval-Augmented Generation (RAG) in BigQuery vorgestellt, die KI-Halluzinationen minimiert. Sie lernen einen RAG-Workflow kennen, der die Erstellung von Einbettungen, die Suche in einem Vektorraum und die Generierung verbesserter Antworten umfasst. Darüber hinaus werden die konzeptionellen Gründe für diese Schritte und ihre praktische Umsetzung mit BigQuery erklärt. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, eine RAG-Pipeline mithilfe von BigQuery und generativen KI-Modellen wie Gemini zu erstellen und Modelle einzubetten, um KI-Halluzinationen zu verhindern.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mithilfe generativer Playbooks dialogorientierte Anwendungen für Conversational Agents erstellen. Zuerst erhalten Sie eine Einführung in Playbooks und lernen, wie Sie Ihr erstes Playbook erstellen. Außerdem erfahren Sie, wie wichtig Tests sind, und erhalten Erläuterungen zu wichtigen Themen der Produktion wie beispielsweise Kontingentlimits und Integration. Zum Schluss wird eine Fallstudie vorgestellt, die zeigt, wie Playbooks für die generative Steuerung genutzt werden.
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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit Gemini und Apps Script manuelle Aufgaben in Google Workspace automatisieren können. Sie erfahren, wie Sie Gemini auffordern, Apps Script-Code zu generieren, der in Google Sheets automatisch E‑Mail-Erinnerungen für Aufgaben entwirft, die nicht als „Abgeschlossen“ markiert sind. Sie können Ihren Workflow mit wenig oder gar keinem technischen Fachwissen automatisieren, sodass Sie mehr Zeit für wichtigere Aufgaben haben und manuelle Nachfassaktionen entfallen.
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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.
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Big Data, Machine Learning und künstliche Intelligenz sind heutzutage sehr wichtige Themen. Diese Technologiefelder bringen jedoch sehr spezielle Anforderungen mit sich und es ist schwierig, einführende Materialien dafür zu finden. Google Cloud bietet nutzerfreundliche Dienste in diesen Bereichen an, die in diesem Kurs für Einsteiger behandelt werden. Verschaffen Sie sich Einblicke in die Nutzung von Tools wie BigQuery, der Cloud Speech API und Video Intelligence.
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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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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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Einbettungen, Vektorsuche und RAG mit BigQuery erstellen
Earned Jan 16, 2026 EST
KI-Agenten mit generativen Playbooks erstellen
Earned Jan 15, 2026 EST
AI Boost Bites: Aufgaben mit Gemini und Apps Script automatisieren
Earned Jan 15, 2026 EST
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned Apr 5, 2020 EDT
Referenz – Big Data, Machine Learning und KI
Earned Apr 5, 2020 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned Apr 4, 2020 EDT
Google Cloud – Grundlagen
Earned Mär 9, 2018 EST