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Ihre Kompetenzen in der Google Cloud Console anwenden

Mauricio Caussin

Mitglied seit 2025

Gold League

4346 Punkte
KI-Infrastruktur: Speicheroptionen Earned Feb 9, 2026 EST
Prädiktive Datenanalyse in BigQuery durchführen Earned Jan 31, 2026 EST
AI Infrastructure: Deployment Types Earned Jan 27, 2026 EST
KI-Infrastruktur: Cloud TPUs Earned Jan 25, 2026 EST
Mit Security Command Center gegen Bedrohungen und Sicherheitslücken vorgehen Earned Jan 25, 2026 EST
KI-Infrastruktur: Cloud-GPUs Earned Jan 19, 2026 EST
Gemini für Data Scientists und Analysts Earned Jan 18, 2026 EST
KI-Infrastruktur: Einführung in AI Hypercomputer Earned Jan 13, 2026 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden Earned Dez 30, 2025 EST
Prompt-Design mit Vertex AI Earned Dez 30, 2025 EST
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI Earned Dez 27, 2025 EST
Einführung in Large Language Models Earned Dez 26, 2025 EST
Einführung in generative KI Earned Dez 26, 2025 EST

In diesem Kurs erhalten Sie einen umfassenden Überblick über die Speicherlösungen von Google Cloud, die speziell auf KI- und Hochleistungs-Computing-Arbeitslasten (HPC-Arbeitslasten) zugeschnitten sind. Sie erfahren, wie Sie für jede Phase des ML-Lebenszyklus den richtigen Speicher auswählen. Sie lernen, wie Sie die I/O-Leistung während des Trainings optimieren, riesige Datasets im Rahmen der Datenvorbereitung verwalten und Modellartefakte mit geringer Latenz bereitstellen. Anhand praktischer Beispiele und Demonstrationen erwerben Sie das nötige Fachwissen, um solide Speicherlösungen zu entwickeln, die Ihre KI-Innovationen beschleunigen.

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Mit dem Skill-Logo zum Fortgeschrittenen-Kurs Prädiktive Datenanalyse in BigQuery durchführen weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Datasets in BigQuery erstellen durch Importieren von CSV- und JSON-Dateien; Leistungsfähigkeit von BigQuery mit ausgefeilten SQL-Analysekonzepten nutzen, einschließlich BigQuery ML zum Trainieren eines Modells für Torvorhersagen auf Grundlage von Fußballereignisdaten und zum Bewerten der Besonderheit von WM-Toren.

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This course provides a comprehensive guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud. Through a series of lessons and practical demonstrations, you’ll explore diverse deployment strategies, ranging from highly customizable environments using Google Compute Engine (GCE) to managed solutions like Google Kubernetes Engine (GKE). Specifically, you’ll learn how to create clusters and deploy GKE for inference.

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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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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Mit Security Command Center gegen Bedrohungen und Sicherheitslücken vorgehen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in den folgenden Bereichen nach: Bedrohungen für Umgebungen verhindern und bewältigen, Sicherheitslücken in Anwendungen erkennen und beseitigen sowie auf Sicherheitsanomalien reagieren.

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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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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, bei der Analyse von Kundendaten und der Prognose von Produktverkäufen unterstützen kann. Außerdem lernen Sie, wie Sie mithilfe von Kundendaten in BigQuery Neukunden identifizieren, kategorisieren und gewinnen können. In den praxisorientierten Labs erfahren Sie, wie Gemini Datenanalysen und Workflows für Machine Learning optimiert. Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.

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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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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 Vertex AI weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Prompt Engineering, Bildanalyse und multimodale generative Techniken in Vertex AI. 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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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 Anwendungen basierend auf generativer KI entwickeln können.

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