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 generative KI-Anwendungen entwickeln können.
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This video covers how to use NotebookLM as a personal research
assistant by adding sources, asking questions, and generating new content
formats based on your documents.
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In diesem Video werden die Grundlagen des Prompt Engineering für eine effektive KI-Kommunikation behandelt. Sie lernen ein einfaches Framework (Rolle, Aufgabe, Kontext, Format) kennen, mit dem Sie klare Prompts erstellen können, um mit Gemini in Google Workspace bessere und schnellere Ergebnisse zu erzielen. Hier erfahren Sie, wie Sie natürliche Sprache verwenden, konkrete Angaben machen und Prompts optimieren, um die KI-Unterstützung optimal zu nutzen.
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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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Dieser Kurs behandelt die Grundlagen zu KI‑Agenten und zeigt, welchen Mehrwert sie für die Praxis bieten. Er bietet eine Wissensgrundlage für Personen in der Softwareentwicklung und -Architektur sowie für alle, die technische Entscheidungen fällen müssen und KI‑Systeme im Kontext von selbstständigen, zielorientierten Handlungen verstehen möchten.
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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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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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Einführung in Large Language Models
Earned Sep 30, 2026 EDT
Einführung in generative KI
Earned Sep 1, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM
Earned Mai 2, 2026 EDT
AI Boost Bites: Prompts wie ein Profi erstellen – mit Google Workspace
Earned Apr 30, 2026 EDT
Die erste Gemini Enterprise-Anwendung erstellen
Earned Apr 21, 2026 EDT
Enterprise-Agents und deren Anwendungsfälle
Earned Apr 21, 2026 EDT
Grundlagen zu KI-Agenten
Earned Apr 21, 2026 EDT
Einführung in Agents
Earned Feb 21, 2026 EST
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden
Earned Jan 3, 2026 EST