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Robin Deuber

Mitglied seit 2026

Bronze League

172 Punkte
Sensible Daten in Ihrer Umgebung auffinden und schützen Earned Jul 17, 2026 EDT
Google DeepMind: Train A Small Language Model Earned Jul 15, 2026 EDT
Multi-Agenten-Architekturen bereitstellen Earned Jul 15, 2026 EDT
Software-Engineering von KI-Agenten mit dem Agent Development Kit (ADK) Earned Jul 13, 2026 EDT
Generative KI-Anwendungen mit Gemini und Streamlit entwickeln Earned Jul 12, 2026 EDT

Mit dem Skill-Logo für den Kurs Sensible Daten in Ihrer Umgebung auffinden und schützen weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse im folgenden Bereich nach: mit Sensitive Data Protection-Diensten (einschließlich der Cloud Data Loss Prevention (DLP) API) sensible Daten in Ihrer Google Cloud-Umgebung, wie Cloud Storage-Dateien, BigQuery-Daten und Antworten von GenAI-Modellen, auffinden, prüfen, entfernen und de‑identifizieren.

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Complete the advanced Google DeepMind: Train A Small Language Model skill badge by completing this course to demonstrate skills in the following: formulating real-world language model research problems; building a simple tokenizer; preparing a dataset for training a transformer language model; running the training loop of a small language model. Access this lab at no-cost by signing up for the no-cost subscription. Receive 35 free credits each month!

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Holen Sie sich das Skill-Logo Multi-Agenten-Architekturen bereitstellenfür Profis, um Ihre Kenntnisse in den folgenden Bereichen nachzuweisen: Aufbau von Multi-Agenten-Systemen mit einem ADK, Verbindung von Agenten mit dem Agent-zu-Agent (A2A)-Protokoll, Einbindung externer Tools mithilfe des Model Context Protocols (MCP) und Bereitstellung einer vollständigen Multi-Agenten-Lösung für die Agent Engine.

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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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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Generative KI-Anwendungen mit Gemini und Streamlit entwickeln weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in folgenden Bereichen nach: Texterstellung, Anwendung von Funktionsaufrufen mit dem Python SDK und der Gemini API und Bereitstellung einer Streamlit-Anwendung mit Cloud Run. Dabei lernen Sie, wie Sie mithilfe von Gemini und entsprechenden Prompts Text erstellen, Cloud Shell zum Testen und Iterieren einer Streamlit-Anwendung nutzen und diese Anwendung dann als Docker-Container zur Bereitstellung in Cloud Run verpacken.

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