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Juan Pérez

Mitglied seit 2023

Gold League

6395 Punkte
Build a Certification Study Guide: PMLE Earned Apr 14, 2026 EDT
Ihre Organisation mit generativen KI-Agenten voranbringen Earned Apr 11, 2026 EDT
Generative KI-Apps heben Ihre Arbeit auf das nächste Level Earned Apr 6, 2026 EDT
Die vielfältigen Formen generativer KI Earned Mär 12, 2026 EDT
Generative KI: Grundlegende Konzepte Earned Okt 8, 2025 EDT
Generative KI ist mehr als nur Chatbots Earned Okt 7, 2025 EDT
Gemini in Google Meet Earned Jan 18, 2024 EST
Gemini in Google Präsentationen Earned Jan 18, 2024 EST
Gemini in Google Sheets Earned Jan 3, 2024 EST
Gemini in Google Docs Earned Jan 3, 2024 EST
Gemini in Gmail Earned Jan 3, 2024 EST
Google Workspace mit Gemini: Grundlagen für KI-Workflows Earned Jan 3, 2024 EST
Einführung in Vertex AI Studio Earned Aug 10, 2023 EDT
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen Earned Aug 10, 2023 EDT
Transformer-Modelle und BERT-Modell Earned Aug 10, 2023 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus Earned Jul 19, 2023 EDT
Encoder-Decoder-Architektur Earned Jul 19, 2023 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung Earned Jun 29, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals Earned Jun 29, 2023 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI Earned Jun 29, 2023 EDT
Einführung in Large Language Models Earned Jun 29, 2023 EDT
Einführung in generative KI Earned Jun 21, 2023 EDT

Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer (PMLE) certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.

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„Ihre Organisation mit generativen KI-Agenten voranbringen“ ist der fünfte und letzte Kurs des Lernpfads „Gen AI Leader“. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Unternehmen mit benutzerdefinierten generativen KI-Agenten spezifische geschäftliche Herausforderungen meistern können. Sie lernen, wie Sie einen einfachen Agenten für generative KI erstellen, und machen sich mit den Komponenten dieser Agenten vertraut, z. B. mit Modellen, Reasoning Loops und Tools.

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„Generative KI-Apps heben Ihre Arbeit auf das nächste Level“ ist der vierte Kurs des Lernpfads „Generative AI Leader“. In diesem Kurs werden die auf generativer KI basierenden Anwendungen von Google vorgestellt, zum Beispiel Gemini für Workspace und NotebookLM. Darin werden Konzepte wie Fundierung, Retrieval-Augmented Generation, das Erstellen effektiver Prompts und das Entwickeln automatisierter Workflows erläutert.

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Die vielfältigen Formen generativer KI ist der dritte Kurs des Lernpfads „Gen AI Leader“. Generative KI verändert die Art und Weise, wie wir arbeiten und mit der Welt um uns herum interagieren. Aber wie können Sie als Führungskraft die Möglichkeiten von KI nutzen, um echte Geschäftsergebnisse zu erzielen? In diesem Kurs lernen Sie die verschiedenen Ebenen der Entwicklung von generativen KI-Lösungen, die Angebote von Google Cloud und die Faktoren kennen, die bei der Auswahl einer Lösung zu berücksichtigen sind.

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Generative KI: Grundlegende Konzepte ist der zweite Kurs des Lernpfads „Gen AI Leader“. In diesem Kurs lernen Sie die grundlegenden Konzepte der generativen KI kennen. Sie erfahren, wie sich KI, ML und generative KI unterscheiden und wie generative KI geschäftliche Herausforderungen mithilfe verschiedener Datentypen bewältigt. Außerdem erhalten Sie Einblicke in die Strategien von Google Cloud, um die Einschränkungen von Foundation Models zu überwinden, und in die wichtigsten Herausforderungen für eine verantwortungsbewusste und sichere KI-Entwicklung und ‑Bereitstellung.

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Generative KI ist mehr als nur Chatbots ist der erste Kurs des Lernpfads „Gen AI Leader“, für den es keine besonderen Voraussetzungen gibt. In diesem Kurs wird neben den Grundlagen von Chatbots auch gezeigt, welches Potenzial generative KI für Ihr Unternehmen bietet. Sie lernen Konzepte wie Foundation Models und Prompt Engineering kennen, die für die Nutzung der Leistungsfähigkeit von generativer KI entscheidend sind. Außerdem werden wichtige Überlegungen behandelt, die Ihr Unternehmen bei der Entwicklung einer erfolgreichen Strategie für generative KI berücksichtigen sollten.

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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Google Meet die Zusammenarbeit per Video verbessern können. Sie erfahren, wie Sie Notizen automatisch erstellen lassen, Text und Sprache in Echtzeit übersetzen, verpasste Diskussionen privat nachlesen und die Audio- und Videoqualität sofort optimieren können.

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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Google Präsentationen Konzepte in visuell ansprechende Präsentationen umwandeln können. Sie lernen, wie Sie aus einem einzelnen Prompt oder einem vorhandenen Quelldokument strukturierte Präsentationen erstellen, Folienlayouts mit automatischer Designoptimierung verfeinern, benutzerdefinierte Vektorgrafiken und Fotos erstellen und dynamisch Folientexte zusammen mit präzisen Vortragsnotizen entwerfen.

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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Google Sheets die Datenorganisation automatisieren und komplexe Zahlen verarbeiten können. Sie lernen, wie Sie Tabellen aus Rohdaten erstellen, Daten mithilfe von natürlicher Sprache automatisch einfügen, Tabellenformeln bei Bedarf generieren und schnell allgemeine Informationen oder Visualisierungen extrahieren können, ohne fortgeschrittene Tabellenkenntnisse zu haben.

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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Google Docs Ihre Schreibprozesse und die Erstellung von Inhalten optimieren können. Sie lernen, wie Sie Dokumente von Grund auf erstellen, mit interaktiven Tools den Schreibstil und die Klarheit verbessern, komplexe Dateien zusammenfassen und lange Texte nahtlos in strukturierte Assets für andere Google Workspace-Anwendungen umwandeln.

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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Gmail Ihre E‑Mail-Verwaltung optimieren können. Sie lernen, lange E‑Mail-Konversationen zusammenzufassen, Informationen in natürlicher Sprache abzurufen, professionelle Antworten zu entwerfen und Kommunikationsstrategien direkt in Ihrem Posteingang zu organisieren.

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Gemini für Google Workspace ermöglicht Kunden den Zugriff auf generative KI-Funktionen in Google Workspace. Dieser Lernpfad vermittelt Ihnen die wichtigsten Gemini-Funktionen. Sie erfahren, wie Sie diese Funktionen in Google Workspace einsetzen können, um produktiver und effizienter zu arbeiten.

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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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