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Ihre Kompetenzen in der Google Cloud Console anwenden

Bhargavi Ketha

Mitglied seit 2026

Diamond League

5199 Punkte
KI-Infrastruktur: Cloud TPUs Earned Jun 8, 2026 EDT
KI-Infrastruktur: Cloud-GPUs Earned Jun 8, 2026 EDT
KI-Infrastruktur: Einführung in AI Hypercomputer Earned Jun 8, 2026 EDT
Agent-Speicher und ‑Zustand verwalten Earned Jun 3, 2026 EDT
Deploy Your First Agent Earned Mai 28, 2026 EDT
KI-Agenten in der Produktion erstellen und bereitstellen Earned Mai 28, 2026 EDT
Agentische Funktionen über Tools hinzufügen Earned Mai 27, 2026 EDT
Agent-Verhalten optimieren Earned Mai 26, 2026 EDT
Den ersten Agent mit dem Agent Development Kit (ADK) erstellen Earned Mai 26, 2026 EDT
Agents mit dem Agent Development Kit (ADK) erstellen Earned Mai 26, 2026 EDT
Die erste Gemini Enterprise-Anwendung erstellen Earned Mai 26, 2026 EDT
Enterprise-Agents und deren Anwendungsfälle Earned Mai 26, 2026 EDT
Grundlagen zu Agenten Earned Mai 26, 2026 EDT
Einführung in Agents Earned Mai 25, 2026 EDT
AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge Earned Mai 12, 2026 EDT
AI Boost Bites: Personalization with customized prompts Earned Mai 12, 2026 EDT
AI Boost Bites: TL;DR with Gemini in Docs & Drive Earned Mai 6, 2026 EDT
AI Boost Bites: Prompting like a Pro with Google Workspace Earned Mai 6, 2026 EDT
Software-Engineering von KI-Agenten mit dem Agent Development Kit (ADK) Earned Mai 5, 2026 EDT
AI Boost Bites: Content Generation with Gemini Made Easy Earned Mai 5, 2026 EDT
AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM Earned Mai 5, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini Gems – Your ultimate marketing sidekick Earned Mai 5, 2026 EDT
Einführung in Gemini Enterprise Earned Apr 29, 2026 EDT

Willkommen beim Kurs „Cloud TPUs“. Wir sehen uns die Vor- und Nachteile von TPUs in verschiedenen Szenarien an und vergleichen unterschiedliche TPU-Beschleuniger, um Ihnen bei der Auswahl des richtigen Produkts zu helfen. Sie lernen Strategien zur Maximierung der Leistung und Effizienz Ihrer KI-Modelle sowie die Bedeutung der GPU/TPU-Interoperabilität für flexible Machine-Learning-Workflows kennen. Mithilfe ansprechender Inhalte und praktischer Demos zeigen wir Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie TPUs effektiv einsetzen können.

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Möchten Sie mehr über die leistungsstarke Hardware hinter KI erfahren? Dieses Modul erklärt die Funktionsweise von leistungsoptimierten KI-Computern und zeigt Ihnen, warum sie so wichtig sind. Wir gehen dabei darauf ein, wie CPUs, GPUs und TPUs die Ausführung von KI-Aufgaben extrem beschleunigen, was die einzelnen Komponenten auszeichnet und wie deren Potenzial durch KI-Software optimal genutzt werden kann. Am Ende dieses Moduls wissen Sie genau, wie Sie die richtige GPU für Ihre KI-Projekte auswählen, und können so die optimale Lösung für Ihre KI-Workloads finden.

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Sind Sie bereit, mit AI Hypercomputer loszulegen? Dieser Grundlagenkurs erleichtert Ihnen den Einstieg. Er vermittelt Ihnen, was AI Hypercomputer ist und wie damit KI bei KI-Arbeitslasten unterstützt wird. Sie lernen die verschiedenen Komponenten eines Hypercomputers kennen, wie GPUs, TPUs und CPUs, und erfahren, wie Sie den richtigen Ansatz hinsichtlich der Bereitstellung Ihren Anforderungen entsprechend auswählen.

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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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Take your agents from localhost to production. This course teaches you to deploy ADK agents to Vertex AI Agent Engine and Cloud Run, with optional cross-session memory via Memory Bank.

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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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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 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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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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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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KI‑Agenten stellen einen bedeutenden Wandel gegenüber traditionellen Large Language Models (LLMs) dar: Anstatt lediglich textbasierte Lösungen zu generieren, können sie diese Lösungen auch selbstständig ausführen. Dieser Kurs behandelt die Grundlagen von KI‑Agenten und zeigt, wie sie sich von LLM-APIs unterscheiden und in der realen Welt einen Mehrwert bieten. Er basiert auf dem Whitepaper zu Agenten von Google und bietet eine theoretische Grundlage, die man kennen sollte, bevor man die ersten Zeilen Code für einen KI‑Agenten schreibt. Der Kurs ist somit ideal für Personen in der Softwareentwicklung und -Architektur sowie für all diejenigen, die technische Entscheidungen fällen müssen und KI‑Systeme im Kontext von selbstständigen, zielorientierten Handlungen (Anstatt nur als Textgeneratoren) verstehen möchten. In unserem Community-Forum können Sie sich am Diskurs beteiligen.

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Sie erhalten einen konzeptionellen Überblick über KI-Agenten. Wir zeigen Ihnen, wie KI-Agenten autonomes Handeln und logisches Denken nutzen, um komplexe Probleme zu lösen.

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This video will cover how to use NotebookLM to gather and analyze publicly available information, combine it with internal documents, and extract key competitive insights.

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This video covers how to personalize your Gemini results in Google Workspace. Learn to incorporate documents and research papers directly into your prompts using the "@" symbol to get more targeted and relevant AI output tailored to your needs.

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This video covers how you can use Gemini to summarize long documents in Google Workspace, so you can quickly get the information you need and save time. You'll learn how to use Gemini to summarize entire documents or just selected text, as well as how to use Gemini in Drive to summarize across multiple files.

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This video covers prompt engineering fundamentals for effective AI communication. Learn a simple framework (Persona, Task, Context, Format) to craft clear prompts, getting better, faster results from Gemini in Google Workspace. Discover how to use natural language, be specific, and iterate for optimal AI assistance.

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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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This video will cover how you can leverage Gemini's advanced AI capabilities in Google Docs to brainstorm ideas, draft various marketing content, and collaborate with your team.

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This video covers how NotebookLM can revolutionize customer insight gathering from call or chat transcripts. You'll learn to upload PDF transcripts of hundreds of conversations (even multilingual ones!) and quickly extract key themes, trending topics, and actionable insights without listening for hours. Discover how to save findings, share notebooks, and even generate interactive podcast summaries of your data.

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This video covers how to create your own Gemini Gems, advanced AI capabilities that can automate repetitive tasks and supercharge your productivity.

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In diesem Kurs wird Gemini Enterprise vorgestellt, eine leistungsstarke Plattform, die KI-Agenten, Unternehmenssuche, NotebookLM und intelligenten Datenzugriff verbindet, damit Unternehmen ihre Herausforderungen lösen können. Anhand von Beispielen aus der Praxis und praktischen Übungen lernen Teilnehmer, wie sie die Funktionen von Gemini Enterprise für echte Geschäftsanforderungen nutzen, die Architektur beschreiben und erklären, wie Datenzugriff und Datenschutz in verschiedenen Aufgabenbereichen gehandhabt werden.

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