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Avtar Singh

Mitglied seit 2022

Bronze League

10588 Punkte
Build Agents with the Agent Development Kit Earned Nov 6, 2026 EST
Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur Earned Okt 18, 2026 EDT
Add Agents to Gemini Earned Okt 15, 2026 EDT
Govern Agent Access with Gemini platform Earned Okt 15, 2026 EDT
Secure Your Agents With Gemini Platform Earned Okt 14, 2026 EDT
Govern agents with Agent Gateway, Agent Registry, and Policies Earned Okt 14, 2026 EDT
Deploy Gemini with Workspace Data Sources and Model Armor Earned Okt 14, 2026 EDT
Model Armor: KI-Bereitstellungen absichern Earned Okt 14, 2026 EDT
Improve Agent Search findings on Gemini platform Earned Okt 13, 2026 EDT
Use a Third-Party Identity Provider with Workforce Identity Federation Earned Okt 13, 2026 EDT
Deploy Gemini to Transform Enterprises Earned Okt 12, 2026 EDT
Plan Change Management for Gemini Deployments Earned Okt 12, 2026 EDT
Accelerate Development with Antigravity Earned Okt 12, 2026 EDT
Build with the Managed Agents API on Gemini platform Earned Okt 11, 2026 EDT
Accelerate Agent Development with Antigravity and Agents CLI Earned Aug 16, 2026 EDT
[DEPRECATED] Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps Earned Jan 28, 2026 EST
Introduction to Digital Transformation with Google Cloud Earned Aug 10, 2025 EDT
Text Prompt Engineering Techniques Earned Okt 26, 2023 EDT
[DEPRECATED] Implementing Generative AI with Vertex AI Earned Okt 24, 2023 EDT
[DEPRECATED] Search with AI Applications Earned Okt 8, 2023 EDT
Einführung in Vertex AI Studio Earned Okt 7, 2023 EDT
Modelle zur Bilduntertitelung erstellen Earned Okt 7, 2023 EDT
Aufmerksamkeitsmechanismus Earned Sep 13, 2023 EDT
Generative AI Explorer : Vertex AI Earned Sep 13, 2023 EDT
Transformer-Modelle und BERT-Modell Earned Sep 2, 2023 EDT
Encoder-Decoder-Architektur Earned Sep 2, 2023 EDT
Einstieg in die Bildgenerierung Earned Aug 23, 2023 EDT
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI: KI-Grundsätze in Google Cloud anwenden Earned Aug 23, 2023 EDT
[DEPRECATED] Generative AI Fundamentals Earned Aug 23, 2023 EDT
Einführung in die verantwortungsbewusste Anwendung von KI Earned Aug 11, 2023 EDT
Einführung in Large Language Models Earned Aug 11, 2023 EDT
Einführung in generative KI Earned Aug 11, 2023 EDT
Mit Google Cloud Operations skalieren Earned Jul 31, 2022 EDT
Infrastruktur und Anwendungen mit Google Cloud modernisieren Earned Jul 31, 2022 EDT
Datentransformation mit Google Cloud Earned Jul 31, 2022 EDT
Digitale Transformation mit Google Cloud Earned Jul 30, 2022 EDT

In this course, you'll learn to use the Agent Development Kit (ADK) in Gemini platform to build systems where multiple AI agents collaborate on complex tasks. You'll start with the ADK agent model: how ADK represents agents, tools, and runners, and how a single agent is configured and run. You'll then make tools the model can call, persist session state across agents, and instrument the execution lifecycle with callbacks and plugins. Next, you'll orchestrate multiple agents using ADK's template workflow agents and graph-based workflows, and ground them in enterprise data through multi-source retrieval and MCP integrations. Finally, you'll deploy a multi-agent system to Agent Runtime as a managed service and register and share it through Gemini so users across an organization can reach it.

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In „Google Cloud-Grundlagen: Kerninfrastruktur“ werden wichtige Konzepte und die Terminologie für die Arbeit mit Google Cloud vorgestellt. In Videos und praxisorientierten Labs werden viele Computing- und Speicherdienste von Google Cloud sowie wichtige Tools für die Ressourcen- und Richtlinienverwaltung präsentiert und miteinander verglichen.

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In this challenge lab, you will demonstrate your ability to add agents to Gemini. You will build an agent with Agent Designer, and you will build a no-code agent with Agent Development Kit, deploy it to Agent Engine, and add it to Gemini.

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In this challenge lab, you will act as a cloud engineer supporting the Cymbal Pools finance team. Your mission is to deploy a BigQuery-enabled agent to Agent Runtime to help process invoice data using natural language. Rather than building from scratch, you inherit an unsecured deployment. You must establish basic data governance by configuring the Agent Development Kit (ADK), deploying the agent with a dedicated SPIFFE identity, identifying permission blocks, and applying least-privilege IAM roles so the agent can safely query and update the BigQuery database from the Agent Runtime Playground.

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Welcome to Secure your Agents with Gemini Platform, a defense-in-depth course designed to help you establish centralized, zero-trust control over your AI workforce. You will learn to deploy Agent Gateway and Model Armor to manage agent sprawl, implement secure identity protocols like delegated identity and multi-legged OAuth flows, and set up advanced monitoring and observability. By the end, you will have the practical skills to build a secure, well-governed, and scalable agent ecosystem ready for enterprise-grade production. Explore other content in the Gemini Agent Ready (GEAR) program: https://developers.google.com/program/gear.

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This course covers the technical side of governing an AI agent workforce using Agent Gateway, Agent Registry, and Policies. It discusses the overall architecture of centralized agent governance, focusing on managing agent sprawl and securing communication with internal systems. The course explores the infrastructure and enterprise networking required to deploy the Agent Gateway, including automated deployment with Terraform and configuring private egress via Private Service Connect. It offers guidance towards establishing a zero-trust security perimeter using unique agent identities with mTLS, per-tool authorization with REQUEST_AUTHZ, and granular CEL policies. Furthermore, it empowers administrators to implement content security guardrails using Model Armor in Gemini platform and Cloud DLP to mitigate semantic threats like prompt injection and data leakage. Finally, the course explains how to manage tool discovery through the Agent Registry and ensure end-to-end observability and thr…

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In this challenge lab, you act as a Security Engineer deploying a secure Gemini environment for Cymbal Bank. You will ground Gemini in web search and internal Workspace sources to ensure accurate, contextual responses. To maintain compliance, you will configure Model Armor policies to filter sensitive data and block threats like prompt injections and malicious URLs. Finally, you will manage specific end-user features to customize the AI experience safely

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In diesem Kurs werden die wichtigsten Sicherheitsfunktionen von Model Armor vorgestellt. Außerdem lernen Sie, wie Sie den Dienst nutzen können. Sie erfahren mehr über die Sicherheitsrisiken, die mit LLMs verbunden sind, und wie Model Armor Ihre KI-Anwendungen schützt.

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This course covers techniques for boosting and filtering search results, as well as the implementation of meta tags for advanced search control.

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This course provides learners the knowledge to configure Workforce Identity Federation to grant Google Cloud and Gemini access to users that authenticate using a third-party Identity Provider. The curriculum includes theory and demo videos covering workforce identity pools, OIDC and SAML providers, attribute mapping, IAM policies, and troubleshooting guidance.

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This course covers the technical side of deploying Gemini. It discusses the overall architecture of Gemini, decisions to be made when provisioning the app infrastructure, and integrating enterprise data via Data Stores, Connectors. and Actions. The course also explores the kinds of agents that can be added to Gemini. It offers guidance towards establishing a security perimeter using IAM, VPC Service Control, Context-Aware Access, and semantic controls deployed with Model Armor in Gemini platform. Finally, it empowers administrators to fine-tune the end-user experience through comprehensive configuration options, and explains how administrators keep AI deployments secure, compliant, and performant through OpenTelemetry instrumentation and prompt logging.

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This course will guide you through designing customer engagements that result in successful, well-utilized Gemini deployments. Study the art of change management, how to identify and engage sponsors, recruit early adopters, help your customer identify and address cultural change challenges and skills gaps, and effectively deliver project communications. Additionally, learn how to support your customer to plan, offer, conduct, and evaluate end-user training, leverage partner resources, and create essential project documents.

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Complete the Accelerate Development with Antigravity skill badge to demonstrate your proficiency in using the Antigravity IDE for developing agentic workflows. You will be tasked with configuring an MCP server, authoring custom agent skills and rules, prototyping with the Agents CLI, and deploying to the Google Cloud Agent Runtime. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network. When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!

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In this course, you'll learn to build and run enterprise agents on the Managed Agents API, the managed agent runtime on Gemini platform. Three conceptual lessons give you the mental model. You'll learn why a real business task needs an agent rather than a chat model. You'll examine how the platform splits into a control plane that defines agents and a data plane that runs them. You'll learn how to assemble an agent from a definition, a sandboxed environment, mounted data, tools, and skills. Furthermore, you'll learn how to run it with background interactions, a streamed reason-act loop, resilient typed results, and state that persists across turns. You then put that model to work in a hands-on lab, where you build, run, and harden a retail merchandising agent for Cymbal Retail from an empty project to a production-shaped deployment. By the end, you'll be able to design, build, and operate a managed agent of your own.

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In this course, you’ll learn to simplify the creation of autonomous enterprise agents using the Agent Development Kit (ADK) in Gemini platform and you will learn how to leverage the power of Antigravity and the Agents CLI to transform your agent development workflow. In this course, you will explore practical techniques to automate repetitive tasks and significantly accelerate the creation of robust, enterprise-grade agents, ensuring scalability and efficiency in your AI projects.

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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.

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What is cloud technology or data science? More importantly, what can it do for you, your team, and your business? If you want to learn about cloud technology so you can excel in your role and help build the future of your business, then this introductory course on digital transformation is for you. This course defines foundational terms such as cloud, data, and digital transformation. It also explores examples of companies around the world that are using cloud technology to revolutionize their businesses. The course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and aligns them with the Google Cloud solution pillars. But digital transformation isn't just about using new technology. To truly transform, organizations also need to be innovative and scale an innovation mindset across the organization. The course offers best practices to help you achieve this.

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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.

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This course will help ML Engineers, Developers, and Data Scientists implement Large Language Models for Generative AI use cases with Vertex AI. The first two modules of this course contain links to videos and prerequisite course materials that will build your knowledge foundation in Generative AI. Please do not skip these modules. The advanced modules in this course assume you have completed these earlier modules.

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(Previously named "Developing apps with Vertex AI Agent Builder: Search". Please note there maybe instances in this course where previous product names and titles are used) Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities. This course teaches you to use AI Applications to integrate enterprise-grade generative AI search.

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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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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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This content is deprecated. Please see the latest version of the course, here.

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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 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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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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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI. A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.

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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 generative KI-Anwendungen entwickeln können.

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Unternehmen jeder Größe nutzen die Leistungsfähigkeit und Flexibilität der Cloud, um ihre Abläufe zu transformieren. Die effektive Verwaltung und Skalierung von Cloud-Ressourcen kann jedoch eine komplexe Aufgabe sein. In diesem Kurs werden die grundlegenden Konzepte moderner Betriebsabläufe, Zuverlässigkeit und Ausfallsicherheit in der Cloud erläutert und es wird gezeigt, wie Google Cloud diese Bemühungen unterstützen kann. Dieser Kurs ist Teil des Lernpfads „Cloud Digital Leader“ und soll Einzelpersonen dabei helfen, sich in ihrer Rolle weiterzuentwickeln und die Zukunft ihres Unternehmens mitzugestalten.

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Viele traditionelle Unternehmen verwenden ältere Systeme und Apps, die nicht mit den modernen Kundenerwartungen Schritt halten können. Führungskräfte müssen sich oft entscheiden, ob sie ihre veralteten IT-Systeme weiter betreiben oder in neue Produkte und Dienste investieren. In diesem Kurs werden diese Herausforderungen untersucht und Lösungen für ihre Bewältigung mithilfe von Cloud-Technologie angeboten. Dieser Kurs ist Teil des Lernpfads „Cloud Digital Leader“ und soll Einzelpersonen dabei helfen, sich in ihrer Rolle weiterzuentwickeln und die Zukunft ihres Unternehmens mitzugestalten.

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Cloud-Technologie ist ein leistungsstarkes Asset. In Kombination mit Daten wird sie zum Katalysator für Innovation und einen besseren Kundenservice. Im Kurs „Datentransformation mit Google Cloud“ erfahren Sie, wie Unternehmen die Cloud nutzen können, um ihre Daten zugänglicher, verwertbarer und wertvoller zu machen. Dieser Kurs ist Teil des Lernpfads „Cloud Digital Leader“ und soll Einzelpersonen dabei helfen, in ihrer Rolle zu wachsen und die Zukunft ihres Unternehmens zu gestalten.

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Die digitale Transformation ist für moderne Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Eine solide Grundlage im Cloud Computing ist der erste Schritt, um sinnvolle Innovationen voranzutreiben. „Digitale Transformation mit Google Cloud“ stellt die wichtigsten Technologien und strategischen Frameworks vor, mit denen Abläufe in Unternehmen modernisiert werden können. In diesem Kurs werden grundlegende Cloud-Konzepte, die globale Netzwerkinfrastruktur und das Modell der gemeinsamen Verantwortung behandelt. So können Führungskräfte dem Weg in die Cloud zuversichtlich entgegenblicken. Dieser Kurs ist Teil des Lernpfads „Cloud Digital Leader“ und soll Einzelpersonen dabei helfen, sich in ihrer Rolle weiterzuentwickeln und die Zukunft ihres Unternehmens mitzugestalten.

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