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Sumitha Sreekumar

Mitglied seit 2023

The Arcade Trivia February 2024 Week 1 Earned Feb 16, 2024 EST
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren Earned Okt 29, 2023 EDT
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten Earned Okt 29, 2023 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Netzwerke und Sicherheit in Google Cloud Earned Okt 28, 2023 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Infrastruktur in Google Cloud Earned Okt 28, 2023 EDT
Einführung in das Cloud-Computing von Google: Cloud-Computing-Grundlagen Earned Okt 27, 2023 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus Earned Okt 11, 2023 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung Earned Okt 10, 2023 EDT
Level 3 GenAI: Prompt Engineering Earned Okt 9, 2023 EDT
Einführung in generative KI Earned Okt 5, 2023 EDT

Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for February Week 1! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the February Trivia Week 1 badge!

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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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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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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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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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"The future of innovation and problem-solving is now powered by generative AI, and GenAI is powered by prompts from humans like you. Whether you're an aspiring developer or a cloud enthusiast, Level3 - Gen AI will give you a deeper understanding of the best practices to get what you want and need through prompt engineering. Game on to get hands-on experience with Google Cloud's powerful Gen AI tools and techniques, and a chance to earn a Google Cloud Credential in this powerful and popular new field."

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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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