Sprache und Text mit Google APIs analysieren
Earned Sep 18, 2025 EDT
Erste Schritte mit Dataplex
Earned Sep 18, 2025 EDT
Bilder mit der Cloud Vision API analysieren
Earned Sep 17, 2025 EDT
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen
Earned Sep 11, 2025 EDT
APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden
Earned Sep 11, 2025 EDT
Erste Schritte mit API Gateway
Earned Jul 30, 2025 EDT
Sentimentanalyse mit der Natural Language API
Earned Jul 30, 2025 EDT
Einen sicheren Data Lake in Cloud Storage erstellen
Earned Jul 3, 2025 EDT
Monitoring in Google Cloud
Earned Jul 3, 2025 EDT
Google Cloud Compute: Grundlagen
Earned Jun 28, 2025 EDT
APIs für die Arbeit mit Cloud Storage verwenden
Earned Jun 27, 2025 EDT
Verwenden der Google Cloud Speech API
Earned Mai 1, 2025 EDT
Monitoring und Verwaltung von Ressourcen in Google Cloud
Earned Apr 28, 2025 EDT
Daten über die Befehlszeile in Google Cloud speichern, verarbeiten und verwalten
Earned Apr 7, 2025 EDT
Daten über die Console in Google Cloud speichern, verarbeiten und verwalten
Earned Mär 13, 2025 EDT
Erste Schritte mit Cloud Storage
Earned Mär 12, 2025 EDT
Erste Schritte mit Pub/Sub
Earned Mär 10, 2025 EDT
Praxisorientierte KI-Anwendungen mit Gemini und Imagen entwickeln
Earned Mär 7, 2025 EST
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen
Earned Feb 26, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI
Earned Jan 15, 2025 EST
Einstieg in die Bildgenerierung
Earned Jan 15, 2025 EST
Encoder-Decoder-Architektur
Earned Jan 15, 2025 EST
Aufmerksamkeitsmechanismus
Earned Jan 15, 2025 EST
Transformer-Modelle und BERT-Modell
Earned Jan 15, 2025 EST
Build a Certification Study Guide: PMLE
Earned Jan 14, 2025 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden
Earned Jan 14, 2025 EST
Prompt-Design mit Vertex AI
Earned Jan 14, 2025 EST
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Jan 14, 2025 EST
Einführung in Large Language Models
Earned Jan 14, 2025 EST
Einführung in generative KI
Earned Jan 14, 2025 EST
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Kubernetes in Google Cloud verwalten für Fortgeschrittene weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Verwaltung von Bereitstellungen mit kubectl, Debugging von Anwendungen in der Google Kubernetes Engine (GKE) und Techniken für die kontinuierliche Bereitstellung.
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Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Google Cloud-Netzwerk einrichten abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie grundlegende Netzwerkaufgaben in Google Cloud ausführen. Sie richten ein benutzerdefiniertes Netzwerk ein, fügen Firewallregeln für Subnetze hinzu, erstellen VMs und testen dann die Latenz bei der Kommunikation zwischen den VMs.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Bigtable-Instanzen erstellen und verwalten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Instanzen erstellen, Schemas entwerfen, Daten abfragen und Verwaltungsaufgaben in Bigtable ausführen (unter anderem Leistung überwachen sowie Autoscaling und Replikation von Knoten konfigurieren).
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Weisen Sie mit einem Skill-Logo Ihre Kenntnisse über Streamanalyse in BigQuery nach. In diesem Kurs wenden Sie sowohl Pub/Sub und Dataflow als auch BigQuery an, um Daten für die Analyse zu streamen.
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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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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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Schließen Sie den Skill-Logo Erste Schritte mit Sensitive Data Protection ab, um Ihre Kenntnisse in den folgenden Bereichen nachzuweisen: Sensitive Data Protection-Dienste verwenden (einschließlich der Cloud Data Loss Prevention API), um sensible Informationen in Google Cloud zu prüfen, zu entfernen und zu de-identifizieren.
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Erhalten Sie ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Erste Schritte mit Eventarc abschließen. In diesem Kurs erstellen Sie mit Eventarc Ereignistrigger für verschiedene Ressourcen wie Pub/Sub-Themen und Cloud Storage-Buckets.
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Mit dem Skill-Logo Dienstkonten und IAM-Rollen für Google Cloud konfigurieren weisen Sie Grundkenntnisse nach. In diesem Kurs lernen Sie Dienstkonten und benutzerdefinierte Rollen kennen und erfahren, wie Sie mit gcloud Berechtigungen festlegen.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Cloud Speech API: 3 Möglichkeiten weisen Sie Grundkenntnisse nach, indem Sie lernen, wie Sie sprachbezogene API-Tools verwenden, um Sprache zu synthetisieren und zu transkribieren.
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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Sprache und Text mit Google APIs analysieren abschließen, in der Sie lernen, wie Sie die Natural Language API und die Speech API in praxisnahen Umgebungen einsetzen.
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Mit dem Skill-Logo Erste Schritte mit Dataplex weisen Sie Grundkenntnisse in den folgenden Bereichen nach: Dataplex-Assets erstellen, Aspekttypen erstellen, und Aspekte auf Einträge in Dataplex anwenden.
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Sichern Sie sich ein Skill-Logo für den Kurs Bilder mit der Cloud Vision API analysieren. Darin erfahren Sie, wie Sie die Cloud Vision API für verschiedene Aufgaben nutzen können, zum Beispiel zum Extrahieren von Text aus Bildern.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgendem Bereich nach: Erstellen und Bewerten von Machine-Learning-Modellen mit BigQuery ML, um Datenvorhersagen zu treffen.
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Sichern Sie sich das Skill-Logo für Fortgeschrittene, indem Sie den Kurs APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden abschließen – hier lernen Sie die grundlegenden Funktionen der folgenden Machine-Learning- und KI-Technologien kennen: Cloud Vision API, Cloud Translation API und Cloud Natural Language API.
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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Erste Schritte mit API Gateway abschließen. Dort lernen Sie, wie Sie mit dem vollständig verwalteten API Gateway APIs bereitstellen, schützen und verwalten.
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Erhalten Sie ein Skill-Logo, für den Abschluss der Aufgabenreihe Sentimentanalyse mit der Natural Language API, in der Sie lernen, wie die API die Stimmung eines Textes bestimmt.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Einen sicheren Data Lake in Cloud Storage erstellen weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: einen Cloud Storage-Bucket sichern und konfigurieren, Gemini für die Textgenerierung verwenden, die IAM-Zugriffssteuerung verwalten und einen Dataplex-Lake für die Data Governance einrichten.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Monitoring in Google Cloud weisen Sie Grundkenntnisse in den folgenden Bereichen nach: Verwendung von Cloud Monitoring-Tools zur Überwachung von Ressourcen in Google Cloud.
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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Google Cloud Compute: Grundlagen abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie Compute Engine bei der Arbeit mit virtuellen Maschinen (VMs), nichtflüchtigen Speichern und Webservern nutzen.
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Mit dem Skill-Logo für den Einsteigerkurs APIs für die Arbeit mit Cloud Storage verwenden weisen Sie Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: APIs für die Arbeit mit Cloud Storage-Ressourcen verwenden, einschließlich der Cloud Storage API.
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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie den Kurs Verwenden der Google Cloud Speech API abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie eine Speech-to-Text API-Anfrage erstellen sowie Audiodateien und Sprache transkribieren.
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Monitoring und Verwaltung von Ressourcen in Google Cloud weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: IAM-Berechtigungen erteilen und widerrufen, Monitoring- und Logging-Agents installieren, eine ereignisgesteuerte Cloud Run-Funktion erstellen, bereitstellen und testen.
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Cloud Storage, Cloud Functions und Cloud Pub/Sub sind Google Cloud- Plattformdienste, die zum Speichern, Verarbeiten und Verwalten von Daten verwendet werden können. Alle drei Dienste können zusammen verwendet werden, um eine Vielzahl datengesteuerter Anwendungen zu erstellen. In diesem Kurs verwenden Sie Cloud Storage zum Speichern von Bildern, Cloud Functions zum Verarbeiten der Bilder und Cloud Pub/Sub, um die Bilder an eine andere Anwendung zu senden.
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Cloud Storage, Cloud Functions und Cloud Pub/Sub sind Google Cloud- Plattformdienste, die zum Speichern, Verarbeiten und Verwalten von Daten verwendet werden können. Alle drei Dienste können zusammen verwendet werden, um eine Vielzahl datengesteuerter Anwendungen zu erstellen. In diesem Kurs verwenden Sie Cloud Storage zum Speichern von Bildern, Cloud Functions zum Verarbeiten der Bilder und Cloud Pub/Sub, um die Bilder an eine andere Anwendung zu senden.
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Schließen Sie die Aufgabenreihe Erste Schritte mit Cloud Storage ab und sichern Sie sich ein Skill-Logo für den Kurs. Sie erfahren, wie Sie einen Cloud Storage-Bucket erstellen, die Cloud Storage-Befehlszeile verwenden und Objekte in einem Bucket mit der Bucket-Sperre schützen.
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Sichern Sie sich ein Skill-Logo, indem Sie die Aufgabenreihe Erste Schritte mit Pub/Sub abschließen. Dabei lernen Sie, wie Sie Pub/Sub über die Cloud Console verwenden, wie Cloud Scheduler-Jobs Ihnen die Arbeit erleichtern können und in welchen Fällen Sie mit Pub/Sub Lite bei der Aufnahme großer Ereignisdatenmengen Geld sparen können.
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Mit dem Skill-Logo „Praxisorientierte KI-Anwendungen mit Gemini und Imagen entwickeln“ weisen Sie Grundkenntnisse
in folgenden Bereichen nach: Bilderkennung, Natural Language Processing, Bildgenerierung mit den leistungsstarken
Gemini- und Imagen-Modellen von Google sowie Bereitstellen von Anwendungen auf der Vertex AI-Plattform.
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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 vermittelt Ihnen das Wissen und die nötigen Tools, um die speziellen Herausforderungen zu erkennen, mit denen MLOps-Teams bei der Bereitstellung und Verwaltung von Modellen basierend auf generativer KI konfrontiert sind. Sie erfahren, wie KI-Teams durch Vertex AI dabei unterstützt werden, MLOps-Prozesse zu optimieren und mit Projekten erfolgreich zu sein, in denen generative KI zum Einsatz kommt.
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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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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 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 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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Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE). You'll review NotebookLM features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.
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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.
Weitere Informationen
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.
Weitere Informationen
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.
Kubernetes in Google Cloud verwalten
Earned Dez 30, 2025 EST
Google Cloud-Netzwerk einrichten
Earned Dez 12, 2025 EST
Bigtable-Instanzen erstellen und verwalten
Earned Dez 12, 2025 EST
Streamanalyse in BigQuery
Earned Dez 8, 2025 EST
Cloud Load Balancing in der Compute Engine implementieren
Earned Dez 5, 2025 EST
Umgebung für die Anwendungsentwicklung in Google Cloud einrichten
Earned Nov 13, 2025 EST
Mit Security Command Center gegen Bedrohungen und Sicherheitslücken vorgehen
Earned Nov 13, 2025 EST
Erste Schritte mit Sensitive Data Protection
Earned Okt 1, 2025 EDT
Erste Schritte mit Eventarc
Earned Okt 1, 2025 EDT
Dienstkonten und IAM-Rollen für Google Cloud konfigurieren
Earned Sep 18, 2025 EDT
Cloud Speech API: 3 Möglichkeiten
Earned Sep 18, 2025 EDT
Sprache und Text mit Google APIs analysieren
Earned Sep 18, 2025 EDT
Erste Schritte mit Dataplex
Earned Sep 18, 2025 EDT
Bilder mit der Cloud Vision API analysieren
Earned Sep 17, 2025 EDT
ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen
Earned Sep 11, 2025 EDT
APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden
Earned Sep 11, 2025 EDT
Erste Schritte mit API Gateway
Earned Jul 30, 2025 EDT
Sentimentanalyse mit der Natural Language API
Earned Jul 30, 2025 EDT
Einen sicheren Data Lake in Cloud Storage erstellen
Earned Jul 3, 2025 EDT
Monitoring in Google Cloud
Earned Jul 3, 2025 EDT
Google Cloud Compute: Grundlagen
Earned Jun 28, 2025 EDT
APIs für die Arbeit mit Cloud Storage verwenden
Earned Jun 27, 2025 EDT
Verwenden der Google Cloud Speech API
Earned Mai 1, 2025 EDT
Monitoring und Verwaltung von Ressourcen in Google Cloud
Earned Apr 28, 2025 EDT
Daten über die Befehlszeile in Google Cloud speichern, verarbeiten und verwalten
Earned Apr 7, 2025 EDT
Daten über die Console in Google Cloud speichern, verarbeiten und verwalten
Earned Mär 13, 2025 EDT
Erste Schritte mit Cloud Storage
Earned Mär 12, 2025 EDT
Erste Schritte mit Pub/Sub
Earned Mär 10, 2025 EDT
Praxisorientierte KI-Anwendungen mit Gemini und Imagen entwickeln
Earned Mär 7, 2025 EST
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen
Earned Feb 26, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI
Earned Jan 15, 2025 EST
Einstieg in die Bildgenerierung
Earned Jan 15, 2025 EST
Encoder-Decoder-Architektur
Earned Jan 15, 2025 EST
Aufmerksamkeitsmechanismus
Earned Jan 15, 2025 EST
Transformer-Modelle und BERT-Modell
Earned Jan 15, 2025 EST
Build a Certification Study Guide: PMLE
Earned Jan 14, 2025 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden
Earned Jan 14, 2025 EST
Prompt-Design mit Vertex AI
Earned Jan 14, 2025 EST
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Jan 14, 2025 EST
Einführung in Large Language Models
Earned Jan 14, 2025 EST
Einführung in generative KI
Earned Jan 14, 2025 EST