ahmed hossam
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Einführung in generative KI
Earned Aug 24, 2025 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Aug 24, 2025 EDT
Einführung in Large Language Models
Earned Aug 24, 2025 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Sep 11, 2022 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Aug 5, 2022 EDT
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant
Earned Aug 1, 2022 EDT
Google Cloud – Grundlagen
Earned Jul 30, 2022 EDT
Google Workspace – Grundlagen
Earned Jul 25, 2022 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned Sep 29, 2021 EDT
APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden
Earned Sep 29, 2021 EDT
Machine Learning APIs
Earned Sep 29, 2021 EDT
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen
Earned Sep 27, 2021 EDT
BigQuery für Machine Learning
Earned Sep 27, 2021 EDT
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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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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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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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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With Google Assistant part of over a billion consumer devices, this quest teaches you how to build practical Google Assistant applications integrated with Google Cloud services via APIs. Example apps will use the Dialogflow conversational suite and the Actions and Cloud Functions frameworks. You will build 5 different applications that explore useful and fun tools you can extend on your own. No hardware required! These labs use the cloud-based Google Assistant simulator environment for developing and testing, but if you do have your own device, such as a Google Home or a Google Hub, additional instructions are provided on how to deploy your apps to your own hardware.
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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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Workspace ist die Suite von Google mit Anwendungen für die Zusammenarbeit, die über Google Cloud bereitgestellt wird. In diesem Kurs für Einsteiger sammeln Sie praktische Erfahrungen mit den wichtigsten Google Workspace-Anwendungen aus Sicht der Nutzer. Obwohl es noch viele weitere Anwendungen und Toolkomponenten in Workspace gibt, konzentrieren Sie sich hier auf die primären Apps: Gmail, Kalender, Tabellen und einige andere. Jedes Lab kann in 10 bis 15 Minuten abgeschlossen werden, aber Sie erhalten auch zusätzliche Zeit, um Anwendungen noch eigenständig weiter zu erkunden.
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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
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Sichern Sie sich das Skill-Logo für Fortgeschrittene, indem Sie den Kurs APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden abschließen – hier lernen Sie die grundlegenden Funktionen der folgenden Machine-Learning- und KI-Technologien kennen: Cloud Vision API, Cloud Translation API und Cloud Natural Language API.
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It's no secret that machine learning is one of the fastest growing fields in tech, and Google Cloud has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning APIs by taking labs like Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API. Looking for a hands-on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? Enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgendem Bereich nach: Erstellen und Bewerten von Machine-Learning-Modellen mit BigQuery ML, um Datenvorhersagen zu treffen.
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Sie möchten Machine-Learning-Modelle mithilfe von SQL in Minuten statt in Stunden erstellen? BigQuery ML sorgt für eine breite Nutzung von Machine Learning, indem es Datenanalysten ermöglicht, ML-Modelle zu erstellen, zu trainieren und zu bewerten sowie mit den Modellen und vorhandenen SQL-Tools und ‑Fähigkeiten Vorhersagen zu treffen. In dieser Lab-Reihe experimentieren Sie mit verschiedenen Modelltypen und erfahren, was für ein gutes Modell notwendig ist.
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