SARA GALVAN ORTEGA
Mitglied seit 2021
Diamond League
8980 Punkte
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Jul 17, 2026 EDT
Agentische Funktionen über Tools hinzufügen
Earned Jul 12, 2026 EDT
Agent-Speicher und ‑Zustand verwalten
Earned Jul 12, 2026 EDT
Agent-Verhalten optimieren
Earned Jul 12, 2026 EDT
Software-Engineering von KI-Agenten mit dem Agent Development Kit (ADK)
Earned Jul 12, 2026 EDT
Den ersten Agent mit dem Agent Development Kit (ADK) erstellen
Earned Jul 12, 2026 EDT
Multi-Agenten-Architekturen bereitstellen
Earned Jul 11, 2026 EDT
Ersten KI-Agenten bereitstellen
Earned Jul 9, 2026 EDT
KI-Agenten in der Produktion erstellen und bereitstellen
Earned Jul 9, 2026 EDT
Agents mit dem Agent Development Kit (ADK) erstellen
Earned Jul 9, 2026 EDT
Die erste Gemini Enterprise-Anwendung erstellen
Earned Jul 8, 2026 EDT
Enterprise-Agents und deren Anwendungsfälle
Earned Jul 8, 2026 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Daten, ML und KI in Google Cloud
Earned Jul 8, 2026 EDT
Grundlagen zu KI-Agenten
Earned Jul 7, 2026 EDT
Digitale Transformation mit Google Cloud
Earned Jul 3, 2026 EDT
Geschütztes Google Cloud-Netzwerk erstellen
Earned Jun 27, 2026 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud
Earned Jun 27, 2026 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden
Earned Jun 23, 2026 EDT
Prompt-Design mit Agent Platform
Earned Jun 22, 2026 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Sep 5, 2025 EDT
Einführung in Large Language Models
Earned Sep 5, 2025 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud
Earned Sep 5, 2025 EDT
Einführung in generative KI
Earned Aug 28, 2025 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen
Earned Aug 27, 2025 EDT
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Dez 6, 2021 EST
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten
Earned Nov 27, 2021 EST
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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Sie haben KI-Agenten mit erweiterten Konfigurationen entwickelt – machen Sie sie jetzt bereit für den realen Einsatz. Sie können Agenten mit Tools ausstatten, die eine Suche im Web, das Ausführen von Code, das Abfragen von Datenbanken und benutzerdefinierte Aktionen ermöglichen.
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Sie haben grundlegende LLM-Agenten erstellt, die auf Anfragen reagieren – jetzt machen wir sie zustandsorientiert. Mit dem Sitzungsstatus können Sie KI-Agenten erstellen, die im Kontext bleiben, Nutzerpräferenzen speichern und personalisierte Interaktionen ermöglichen.
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Sie haben Ihren ersten KI-Agenten erstellt – jetzt ist es an der Zeit, ihn weiterzuentwickeln. In diesem weiterführenden Kurs lernen Sie, wie Sie einen einfachen KI-Agenten in einen ausgereiften, präzisen Assistenten umwandeln – durch die Anwendung fortgeschrittener Anweisungen, eine passende Modellauswahl, Planungsfunktionen und Muster für strukturierte Ausgabe.
In unserem Community-Forum können Sie sich mit anderen austauschen.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Software-Engineering von KI-Agenten mit dem Agent Development Kit (ADK) weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Formulierung von vorhandenen Forschungsproblemen im Bereich Language Models, Erstellung eines einfachen Tokenizers, Vorbereitung eines Datasets für das Training eines Transformer-Sprachmodells, Ausführung der Trainingsschleife eines kleinen Sprachmodells.
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In diesem Modul können Sie Ihr Verständnis von KI-Agenten in die Praxis umsetzen und mit dem Agent Development Kit (ADK) von Google Ihren ersten KI-Agenten erstellen, konfigurieren und ausführen.
In diesem praxisorientierten Kurs richten Sie zuerst eine vollständige ADK-Entwicklungsumgebung ein. Dann erstellen Sie KI-Agenten sowohl mit Python-Code als auch mit einer YAML-Konfiguration und führen diese über verschiedene Benutzeroberflächen aus. Außerdem lernen Sie die wichtigsten Parameter kennen, die das Verhalten von KI-Agenten definieren. Dazu wenden Sie das in Kurs 1 Gelernte auf funktionierenden Code an.
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Holen Sie sich das Skill-Logo Multi-Agenten-Architekturen bereitstellenfür Profis, um Ihre Kenntnisse in den folgenden Bereichen nachzuweisen: Aufbau von Multi-Agenten-Systemen mit einem ADK, Verbindung von Agenten mit dem Agent-zu-Agent (A2A)-Protokoll, Einbindung externer Tools mithilfe des Model Context Protocols (MCP) und Bereitstellung einer vollständigen Multi-Agenten-Lösung für die Agent Engine.
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In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie ADK-Agenten in der Vertex AI Agent Engine und Cloud Run bereitstellen.
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In diesem Kurs lernen Sie die Architektur und Bereitstellung von Multi-Agenten-Systemen mit dem Agent Development Kit (ADK) von Google und der umfassenden Infrastruktur von Google Cloud kennen. Sie erfahren, wie Sie hierarchische KI-Agentenbäume und deterministische Workflow-Agenten entwerfen und die ideale Hosting-Umgebung ermitteln – von serverlosem Cloud Run bis hin zur leistungsstarken GKE – und sorgen auf diese Weise dafür, dass Ihre KI-Agenten sicher, skalierbar und produktionsreif sind.
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Wie zeigen Ihnen, wie Sie mit dem Agent Development Kit (ADK). In diesem Kurs geht es um das Open-Source-Framework des ADKs. Sie werden von der einfachen Prompt-Entwicklung zu einem Code-First-Ansatz für strukturierte Softwareentwicklung geführt.
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Erstellen Sie Ihre erste Gemini Enterprise-Anwendung! Verknüpfen Sie verschiedene Datenquellen mit Ihrer Anwendung. Wenden Sie erweiterte Funktionen wie Deep Research-Agenten, Ideenfindung mit mehreren KI-Agenten und NotebookLM für fokussierte Analysen souverän an.
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Erfahren Sie, wie KI-Agenten den Geschäftserfolg steigern können. Anschließend erfahren Sie, wie Gemini Enterprise Sie in die Lage versetzt, die richtigen KI-Agenten zu erstellen und zu orchestrieren – von No-Code- bis hin zu High-Code-Lösungen.
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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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Dieser Kurs behandelt die Grundlagen zu KI‑Agenten und zeigt, welchen Mehrwert sie für die Praxis bieten. Er bietet eine Wissensgrundlage für Personen in der Softwareentwicklung und -Architektur sowie für alle, die technische Entscheidungen fällen müssen und KI‑Systeme im Kontext von selbstständigen, zielorientierten Handlungen verstehen möchten.
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Die digitale Transformation ist für moderne Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Eine solide Grundlage im Cloud Computing ist der erste Schritt, um sinnvolle Innovationen voranzutreiben. „Digitale Transformation mit Google Cloud“ stellt die wichtigsten Technologien und strategischen Frameworks vor, mit denen Abläufe in Unternehmen modernisiert werden können. In diesem Kurs werden grundlegende Cloud-Konzepte, die globale Netzwerkinfrastruktur und das Modell der gemeinsamen Verantwortung behandelt. So können Führungskräfte dem Weg in die Cloud zuversichtlich entgegenblicken.
Dieser Kurs ist Teil des Lernpfads „Cloud Digital Leader“ und soll Einzelpersonen dabei helfen, sich in ihrer Rolle weiterzuentwickeln und die Zukunft ihres Unternehmens mitzugestalten.
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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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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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Da die Nutzung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning in Unternehmen weiter zunimmt, wird auch deren verantwortungsbewusste Entwicklung ein immer wichtigeres Thema. Dabei ist es für viele schwierig, die Überlegungen zur verantwortungsbewussten Anwendung von KI in die Praxis umzusetzen. Wenn Sie wissen möchten, wie sich die verantwortungsbewusste Anwendung von KI in die Praxis umsetzen, also operationalisieren lässt, finden Sie in diesem Kurs entsprechende Hilfestellungen.
In diesem Kurs erfahren Sie, wie dies mit Google Cloud heutzutage möglich ist, inklusive entsprechender Best Practices und Erkenntnisse. Es wird gezeigt, welches Framework Google Cloud bietet, um einen eigenen Ansatz für die verantwortungsbewusste Anwendung von KI zu entwickeln.
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Mit dem Skill-Logo Prompt-Design mit Agent Platform weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Prompt Engineering, Bildanalyse und multimodale generative Techniken in Agent Platform. Entdecken Sie, wie Sie wirksame Prompts erstellen, auf generativer KI basierende Ausgaben steuern und Gemini-Modelle in Marketing-Szenarien aus der Praxis anwenden.
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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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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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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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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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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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