MUHAMMAD ZEESHAN
Mitglied seit 2020
Silver League
28870 Punkte
APIs für Machine Learning in Google Cloud verwenden
Earned Feb 18, 2025 EST
Prädiktive Datenanalyse in BigQuery durchführen
Earned Feb 17, 2025 EST
Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten
Earned Feb 17, 2025 EST
Sprache und Text mit Google APIs analysieren
Earned Feb 17, 2025 EST
LookML-Objekte in Looker erstellen
Earned Feb 17, 2025 EST
Monitoring und Verwaltung von Ressourcen in Google Cloud
Earned Feb 14, 2025 EST
Vektorsuche und Einbettungen
Earned Feb 13, 2025 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Fairness und Bias
Earned Feb 13, 2025 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden
Earned Feb 13, 2025 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Interpretierbarkeit und Transparenz
Earned Feb 13, 2025 EST
Einführung in Vertex AI Studio
Earned Feb 13, 2025 EST
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen
Earned Feb 13, 2025 EST
Transformer-Modelle und BERT-Modell
Earned Feb 13, 2025 EST
Encoder-Decoder-Architektur
Earned Feb 13, 2025 EST
Aufmerksamkeitsmechanismus
Earned Feb 13, 2025 EST
Einstieg in die Bildgenerierung
Earned Feb 13, 2025 EST
Einführung in Large Language Models
Earned Feb 13, 2025 EST
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Earned Feb 13, 2025 EST
Einführung in generative KI
Earned Feb 13, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) für generative KI
Earned Feb 12, 2025 EST
Gemini für Anwendungsentwickler
Earned Feb 12, 2025 EST
Einführung in Machine Learning: Language Processing
Earned Feb 5, 2025 EST
Bilder mit TensorFlow in Google Cloud klassifizieren
Earned Feb 5, 2025 EST
Generative KI kennenlernen – Agent Platform
Earned Feb 3, 2025 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Entwickler: Datenschutz und Sicherheit
Earned Feb 2, 2025 EST
Anwendungen mit Gemini in Google Cloud einbinden
Earned Jan 31, 2025 EST
Gemini für Cloud Architects
Earned Jan 31, 2025 EST
Anwendungsentwicklung mit Gemini Code Assist optimieren
Earned Jan 31, 2025 EST
Gemini für Sicherheitsexperten
Earned Jan 31, 2025 EST
Google Cloud Compute: Grundlagen
Earned Jan 29, 2025 EST
Sentimentanalyse mit der Natural Language API
Earned Jan 28, 2025 EST
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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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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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für die Vorhersagemodellierung mit BigQuery ML vorbereiten weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Erstellen von Pipelines für die Datentransformation nach BigQuery mithilfe von Dataprep von Trifacta; Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) von Workflows mit Cloud Storage, Dataflow und BigQuery; und Erstellen von Machine-Learning-Modellen mithilfe von BigQuery ML.
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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 zum Einsteigerkurs LookML-Objekte in Looker erstellen weisen Sie Kenntnisse über Folgendes nach: neue Dimensionen und Messwerte, Ansichten und abgeleitete Tabellen erstellen, Messwertfilter und Typen basierend auf Anforderungen festlegen, Dimensionen und Messwerte aktualisieren, Explores erstellen und verfeinern, Ansichten mit vorhandenen Explores verknüpfen und entscheiden, welche LookML- Objekte aufgrund von Geschäftsanforderungen erstellt werden sollen.
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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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In diesem Kurs lernen Sie KI-basierte Suchtechnologien, Tools und Anwendungen kennen. Er umfasst folgende Themen: die semantische Suche mithilfe von Vektoreinbettungen, die Hybridsuche, bei der semantische und stichwortbezogene Ansätze kombiniert werden, und Retrieval-Augmented Generation (RAG), die KI-Halluzinationen durch einen fundierten KI-Agenten minimiert. Sie sammeln praktische Erfahrungen mit der Vektorsuche in Vertex AI zum Entwickeln einer intelligenten Suchmaschine.
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In diesem Kurs werden Konzepte für die verantwortungsbewusste Anwendung von KI und KI-Grundsätze vorgestellt. Es werden Techniken behandelt, wie Sie Fairness und Verzerrung (Bias) in der Praxis erkennen sowie Verzerrung in KI- und ML-Anwendungen reduzieren können. Dabei lernen Sie, wie Sie mit Google Cloud-Produkten und Open-Source-Tools Best Practices für eine verantwortungsbewusste Anwendung von KI umsetzen.
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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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In diesem Kurs werden Konzepte in Bezug auf die Interpretierbarkeit und Transparenz von künstlicher Intelligenz vorgestellt. Sie erfahren, warum die Transparenz der KI für Entwickler-Teams wichtig ist. Dabei lernen Sie praktische Techniken und Tools kennen, mit denen Sie sowohl die Interpretierbarkeit als auch die Transparenz von Daten und KI-Modellen optimieren können.
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Dieser Kurs bietet eine Einführung in Vertex AI Studio, ein Tool für die Interaktion mit generativen KI-Modellen sowie das Prototyping von Geschäftsideen und ihre Umsetzung. Anhand eines eindrucksvollen Anwendungsfalls, ansprechender Lektionen und einer praktischen Übung lernen Sie den Lebenszyklus vom Prompt bis zum Produkt kennen und erfahren, wie Sie Vertex AI Studio für multimodale Gemini-Anwendungen, Prompt-Design, Prompt Engineering und Modellabstimmung einsetzen können. Ziel ist es, Ihnen aufzuzeigen, wie Sie das Potenzial von generativer KI in Ihren Projekten mit Vertex AI Studio ausschöpfen.
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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 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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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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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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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 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 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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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 erfahren Sie, wie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, Entwickler beim Erstellen von Anwendungen unterstützt. Sie lernen die Prompts kennen, mit denen Gemini Code erklären, Google Cloud-Dienste empfehlen und Code für Ihre Anwendungen generieren kann. In einem praxisorientierten Lab können Sie sich davon überzeugen, wie die Anwendungsentwicklung durch Gemini verbessert wird.
Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.
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Machine Learning gehört zu den am schnellsten wachsenden Technologiefeldern – und Google Cloud hat zu dessen Weiterentwicklung maßgeblich beigetragen. Dank zahlreicher APIs bietet Google Cloud ein Tool für nahezu jede Aufgabe im Bereich des maschinellen Lernens. In diesem Kurs für Einsteiger können Sie praktische Erfahrungen mit Machine Learning hinsichtlich der Sprachverarbeitung sammeln. Sie absolvieren Labs, in denen Sie Entitäten aus Text extrahieren, Sentiment- und Syntaxanalysen durchführen und die Speech-to-Text API für Transkriptionen verwenden.
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Mit dem Skill-Logo für den Kurs Bilder mit TensorFlow in Google Cloud klassifizieren erwerben Sie Kenntnisse in der Verwendung von TensorFlow und Vertex AI zum Erstellen und Trainieren von Machine-Learning-Modellen. Sie arbeiten hauptsächlich mit nutzerverwalteten Vertex AI Workbench-Notebooks.
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Der Kurs „Generative KI kennenlernen – Agent Platform“ umfasst eine Reihe von Labs zur Verwendung von generativer KI in Google Cloud. In den Labs lernen Sie, wie Sie die Gemini-Modelle in der Agent Platform verwenden. Sie erfahren, wie Sie Prompts erstellen, Best Practices anwenden und die Modelle für Ideenfindung, Textklassifizierung, Textextraktion, Textzusammenfassung und mehr nutzen. Außerdem zeigen wir Ihnen, wie Sie ein Foundation Model durch benutzerdefiniertes Training in der Agent Platform abstimmen und auf einem Endpunkt in der Agent Platform bereitstellen.
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In diesem Kurs werden wichtige Themen zu Datenschutz und Sicherheit beim Einsatz von künstlicher Intelligenz vorgestellt. Dabei lernen Sie, wie Sie mit Google Cloud-Produkten und Open-Source-Tools empfohlene Vorgehensweisen im Zusammenhang mit Datenschutz und Sicherheit beim Einsatz von KI umsetzen.
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In diesem kurzen Kurs zur Verknüpfung von Anwendungen mit Gemini in Google Cloud lernen Sie die Gemini API und die zugehörigen generativen KI-Modelle kennen. Sie erfahren, wie Sie vom Code aus auf Gemini-Modelle zugreifen. Dabei können Sie die Funktionen der Modelle mithilfe von Text-, Bild- und Videoprompts über eine Anwendung testen.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, Administratoren bei der Bereitstellung von Infrastruktur unterstützt. Sie lernen die Prompts kennen, mit denen Gemini Infrastruktur erklären, GKE-Cluster bereitstellen und eine bestehende Infrastruktur aktualisieren kann. In einem praxisorientierten Lab können Sie sich davon überzeugen, wie die GKE-Bereitstellung durch Gemini verbessert wird.
Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.
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Dieser Kurs richtet sich an Entwickler mit unterschiedlichen Kenntnissen. Er bietet eine Einführung in die wichtigsten Funktionen von Gemini Code Assist, einem KI-basierten Tool für die Zusammenarbeit bei der Anwendungsentwicklung in Google Cloud. Von intelligenten Codevorschlägen und Autovervollständigung bis hin zur Fehlererkennung in Echtzeit und Unterstützung beim Refactoring – Sie erfahren, wie Sie mit Gemini Code Assist Ihre Produktivität und die Codequalität deutlich steigern und wertvolle Zeit sparen, damit Sie sich auf wichtige Aufgaben konzentrieren können.
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In diesem Kurs erfahren Sie, wie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, Sie beim Schutz Ihrer Cloud-Umgebung und -Ressourcen unterstützen kann. Sie lernen, wie Sie Beispielarbeitslasten in einer Umgebung in Google Cloud bereitstellen und mit Gemini fehlerhafte Sicherheitseinstellungen identifizieren und korrigieren können. In einem praxisorientierten Lab können Sie sich davon überzeugen, wie Ihr Cloud-Sicherheitsstatus durch Gemini verbessert werden kann.
Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation.
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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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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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